得益于物联网与人工智能等高新技术,智能家居行业得到迅速发展,备受瞩目。现阶段大多智能家居系统是用户通过手动触发的方式远程控制相应的家电设备,而各家电之间缺乏互联互通,且不具备学习能力。而一款可以模拟用户生活习惯自主做出正确决策的智能家居系统则可以解决这一问题。论文分析了国内外智能家居的发展现状及背景意义,采用ZigBee技术构建家庭内部无线传感网络传递家庭环境数据。针对传统智能家居不具备学习能力的缺点,引入ANFIS(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)提高系统的智能性,使系统具备学习能力。论文设计的总体方案是以Linux系统平台为基础,结合ARM9系列的TQ2440作为智能家居系统的智能网关,采用ANFIS来模拟用户做出正确的决策。按照系统的总体设计,采用ANFIS来控制空调的开关状态以达到控制温湿度的效果。通过在Matlab平台的仿真,验证了方案的可行性,且能够精准地模拟用户做出正确的决策。并且针对多输入可能会增大系统复杂度的问题,设计了一种迭代的ANFIS筛选无关联输入,减少了系统的复杂度。同时详细分析了Z-Stack协议栈的相关工作流程,使用TI公司的CC2530ZigBee组网模块负责家庭内部环境信息的采集及传递,实现了底层传感器信息的实时传输。最后,通过搭建Linux操作系统平台的环境、内核的移植和根文件系统制作等,完成了智能网关的设计。最后通过对系统各性能的测试,验证了基于ANFIS的学习型智能家居控制系统方案的可行性。