物联网技术的快速发展推动了各项技术的进步。智能家居作为物联网领域中的重要应用,其技术在近几年获得了快速发展,市场规模不断扩大,智能家居整体系统的智能化提升需求越来越强烈。本文研究规则引擎技术,推进智能家居技术的实用化,解决两者融合过程中的问题,提高智能家居系统的智能化程度,提升智能家居用户的满意度。本文主要工作内容如下:首先,针对智能家居领域中设备异构化导致的不同厂商设备间交互困难问题,基于本体语义技术提出了智能家居领域本体模型。该模型主要从智能家居领域的设备、服务、用户和模糊概念四个方面完成全面的标准化设计。通过本体语义模型的建立,智能家居系统解决了不同厂商、不同系统设备之间的交互问题,为规则引擎技术提供技术基础。其次,针对规则引擎经典算法——Rete算法在智能家居领域中面临的两大挑战,提出了优化策略并对其进行了系统实现与性能评估。为了应对用户使用规则引擎时制定规则困难的问题,提出模糊化规则制定方案,使得用户可以从自身感受出发制定规则。针对规则引擎实时性问题,分别对算法的Alpha子网络和Beta子网络进行了优化设计,提高了算法整体效率。最后,基于规则模糊化制定了系统方案,提出了隶属函数更新优化设计。为了提供给用户更加准确以及个性化的智能家居服务,基于用户行为数据对隶属函数实现定时更新,从而提升服务精度。通过机器学习算法代替隶属函数完成模糊化转换,提出了机器学习与智能家居技术相结合的方法,为机器学习技术应用于智能家居领域提供了方向。