摘 要：随着经济和技术的快速发展，智能家居系统也越来越多的出现在家庭生活当中。本文研究了使用Python编程语言和机器学习框架TensorFlow整合智能家居系統，从而使智能家居系统更加“智能”，能够为人们提供一个更加舒适的生活环境。

关键词：智能家居；Python语言；TensorFlow

1 概述

智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范系统、自动控制系统和音频技术把家居生活相关的设施集成，从而构建高效的住宅设施与家庭日程事务管理系统，提升家居的安全性、便利性、舒适性、艺术性，从而创造出一个环保节能的居住环境。[1]

目前，智能家居已经能够实现智能控制。例如，能够实现通过手机App或Web页面查看室内温湿度、监视家中生活场景、控制门锁的开关以及电器的启动和关闭。为了使家居系统更加智能化，而不是仅仅是监控环境和控制开关，需要对家庭中的各种电器或环境产生的数据进行深入的数据挖掘，分析和处理这些数据可以让家居智能控制系统能够提前做出反应，从而达到更加智能家居更加“智能”的目的。

2 TensorFlow机器学习

TensorFlow是Google公司开发的机器学习框架，是用于数值计算的开源的软件库。TensorFlow采用数据流图（data flow graphs）。数据流图中的节点（Nodes）在表示数学操作，数据流图中的线（edges）表示在各个节点之间相互联系的多维数组。TensorFlow的框架很灵活，可以用于多种平台上的计算。

3 智能家居设计

通过互联网将服务器和家庭服务网关进行连接。服务网关下连接各个房间的路由节点，路由节点连接各终端节点，终端节点包括窗帘、报警和电视等。……