随着人们对生活质量要求的越来越高以及ios，Android等智能手机的普及，
智能家居这个概念又上次浮上水面，同时电子设备的集成度也越来越高，各种智
能设备也不断出现,传统的电器也开始有了计算能力,智能家居正变得炙手可热，
又将要掀起一股热潮。
智能家居是指通过在家庭中布置各种传感器和控制设备,实时地监视家庭中
各种环境以及控制各种用电器，使得整个家庭环境设施变地智能化。人们可以更
方便更详细地了解或者控制家里面的环境和设备。由此在能得到更舒适的居住环
境的同时还能保证居家环境安全。
市面上已经出现了很多智能家居的系统，能够提供一些环境的监测和用电器
的远程控制，但是在整套设备中，各设备之间并没有很好地结合到一起，仅能够
单独地提供各传感器状态和手动控制各节点，并没有达到智能系统的要求。近年
来，随着人工智能，机器学习的快速发展，智能家居有了真正意义上的智能的可
能性，这些变化为智能家居的发展方向提供了与以往不同的思路和难得的机遇。
本文通过使用Python定时读取智能家居系统数据库中各个节点间的数据并
使用Google最新开源的机器学习框架TensorFlow实现前反馈神经网络(fe
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