Система типу «Розумний дім» (smart home, SH) на сьогоднішній день розглядається як загальна концепція автоматизації та організації ефективних пристроїв, які використовуються у будинку: системи опалення, вентиляція та кондиціювання повітря (heating, ventilation and air conditioning, HVAC). У статті розглянуто принципи роботи системи типу «розумний дім», що складається з програмно-апаратної платформи домашньої автоматизації та методики її автоматичного налаштування шляхом впровадження алгоритмів навчання та прогнозування. Основою задачею нейромережевих алгоритмів у рамках підготовки підсистем домашньої автоматизації є завдання розпізнавання шаблонів, тобто класифікації вхідних даних у найбільш ймовірні вихідні значення на базі навчального набору залежно від статистичної варіації. На сьогоднішній день найбільш актуальними підходами є моделі глибинного аналізу даних. Запропонована модель домашньої автоматизації включає у себе такі функціональні елементи, як контролери, датчики та актуатори. На рівні математичного апарату завдання оптимізації роботи «розумного дому» було зведено до задачі пошуку шаблонів роботи актуаторів, які формуються на основі даних, отриманих від датчиків. Були розглянуті такі методи розпізнавання шаблонів: моделі глибинного аналізу даних, алгоритми на базі чіткої логіки та імовірнісно-часові моделі, зокрема наївна баєсівська модель, прихована марковська модель і модель умовного випадкового поля. Розроблена схема автоматизованої роботи системи автоматичного опалення, вентиляції та кондиціювання повітря «розумного дому» на базі прихованої марковської моделі. Показано, що на базовому рівні зазначена система складається з програмно-апаратної платформи домашньої автоматизації та методики її автоматичного налаштування шляхом впровадження алгоритмів навчання та прогнозування. Була запропонована модель домашньої автоматизації, яка включає у себе такі функціональні елементи, як контролери, датчики та актуатори. Ключові слова: домашня автоматизація, «розумний дім», імовірнісно-часова модель, наївна баєсівська модель, прихована марковська модель, система автоматичного опалення, вентиляція та кондиціювання повітря.

Досліджено сучасні підходи, що використовуються у апаратно-програмних платформах домашньої автоматизації систем типу «розумний будинок» в рамках загальної концепції «Інтернету речей». Для організації взаємодії між елементами платформи домашньої автоматизації було запропоновано використати імовірнісно‑часові моделі, зокрема розрізнювальну модель умовного випадкового поля та нейромережеві алгоритми прогнозування. Побудована універсальна схема  організації, контролю та управління датчиків, контролерів та актуаторів системи «розумний будинок». Запропоновані базові підходи впровадження розрізнювальних імовірнісно-часових моделей при побудові нейромережевих алгоритмів домашньої автоматизації. Побудовано математичну модель роботи нейромережевого алгоритму класифікації шаблонів вхідних інформаційних сигналів, що отримуються від мережі датчиків.