随着国民经济的飞速发展，PC技术、无线通信技术和信息技术的力量正在影响和改变着人们的日常生活水平。家居是整个社会体系的重要组成部分，随着国民的生活方式和生活观念发生了巨大的变化，人们对家居智能化生活环境的要求日益高涨。在学习和总结现有物联网智能家居监测系统及管理方法的基础上，本课题设计了室内环境嵌入式监测器，采用了人工神经网络和模糊逻辑理论相结合的新型理论方法评价家居环境的舒适性。本文的选题立足于物联网，研究室内智能化家居监测系统。首先，阐述了物联网理论基础，并围绕家居智能化的功能需求重点分析了zigbee技术、db（数据库）存储技术以及串口解析协议技术的相关特点。同时，为室内不同环境因子归一化的综合处理，研究了多传感器数据融合算法。其次，对物联网家居环境监测系统进行总体设计，提出了该系统的整体建设框架，搭建了以AT91SAM9G10作为微处理器的嵌入式硬件平台，然后对传感采集模块及终端应用层的设计进行了说明，接着完成linux操作系统的移植和用户交互图形界面的功能测试。最后，对室内环境因素信息融合的特点，主要介绍了T-S模糊神经网络算法。模糊逻辑理论算法切合于人的逻辑思维方式，人工神经网络具备分布式存储、并行信息计算和自适应学习能力，本文结合二者的优点构建了模糊神经网络模型，然后对室内智能家居系统的db数据进行评估，为室内环境的改善提供了理论基础。