【技術實現步驟摘要】
本公開涉及智能家居控制，特別地涉及一種智能家居控制方法、系統、設備、存儲介質和計算機程序。
技術介紹
1、隨著物聯網技術的快速發展，智能家居已成為現代家庭生活的重要組成部分。然而，當前市場上的智能家居控制系統往往存在操作復雜、智能化程度不足等問題。為了解決這些問題，亟待提出一種設置于中控屏內的基于神經網絡的智能家居控制方法和系統，旨在通過智能化的控制和管理，為用戶帶來更加便捷、高效的智能家居體驗。
技術實現思路
1、本公開提供一種智能家居控制方法、系統、設備、存儲介質和計算機程序，以解決現有技術中存在操作復雜、智能化程度不足等問題。
2、第一方面，本公開提供了一種智能家居控制方法，用于控制中控屏連接的若干家居設備，包括：
3、確定待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數；
4、將所述待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數輸入至所述中控屏內配置的智能家居控制模型，得到所述智能家居控制模型輸出的所述中控屏連接的若干家居設備的智能控制結果；
5、其中，所述智能家居控制模型是基于多任務類型構建的神經網絡并基于用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注對所述神經網絡訓練后得到的。
6、在一些實施例中，所述智能家居控制模型包括數據預處理模型、特征提取模型和多任務控制模型；
7、將所述待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數輸入至所述中控屏內配置的智能家居控制模型，得到所述智能家居控制
8、將所述待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數輸入至所述數據預處理模型，輸出預處理后的歸一化數據；
9、將所述預處理后的歸一化數據輸入至所述特征提取模型，輸出所述歸一化數據的多種類型特征；
10、將所述歸一化數據的多種類型特征輸入至所述多任務控制模型，輸出所述家居設備多任務控制指令的智能控制結果。
11、在一些實施例中，所述歸一化數據的多種類型特征包括統計特征、時間序列特征和預定領域知識特征；其中，所述統計特征包括平均值、中位數和標準差中的一種；所述時間序列特征包括趨勢和周期中的一種。
12、在一些實施例中，所述智能家居控制模型是基于多任務類型構建的神經網絡并基于用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注對所述神經網絡訓練后得到的，包括：
13、基于多任務類型構建包括卷積神經網絡、循環神經網絡和/或多層感知機在內的神經網絡結構；其中，所述神經網絡結構包括輸入層、隱蔽層和輸出層，所述隱蔽層包括損失函數；
14、基于用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注作為數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；
15、通過訓練集最小化所述損失函數以訓練所述智能家居控制模型，并通過驗證集監控所述智能家居控制模型性能以調整所述智能家居控制模型參數。
16、在一些實施例中，所述多任務類型包括用戶習慣分類、設備狀態分類、故障檢測和分類、設備控制參數回歸和序列預測。
17、在一些實施例中，所述智能家居控制模型用于基于所述用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注訓練后，對所述待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數進行識別以智能控制所述若干家居設備，包括：
18、基于訓練得到的所述智能家居控制模型，實時監測用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數；
19、基于實時監測的用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數，通過所述卷積神經網絡進行用戶習慣分類、設備狀態分類、故障檢測和分類，同時通過所述循環神經網絡進行序列預測和時間序列分析，以及通過所述多層感知機進行設備控制參數連續值預測；
20、基于所述多任務類型構建的神經網絡對所述實時監測的用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數進行動態識別，以實現智能控制所述若干家居設備。
21、第二方面，本公開提供了一種智能家居控制系統，設置于連接若干家居設備的中控屏內，包括：
22、數據確定單元，用于確定待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數；
23、智能控制單元，用于將所述待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數輸入至所述中控屏內配置的智能家居控制模型，得到所述智能家居控制模型輸出的所述中控屏連接的若干家居設備的智能控制結果；
24、其中，所述智能家居控制模型是基于多任務類型構建的神經網絡并基于用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注對所述神經網絡訓練后得到的；
25、所述智能家居控制模型用于基于所述用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注訓練后，對所述待識別的用戶需求、設備運行狀態和環境參數進行識別以智能控制所述若干家居設備。
26、第三方面，本公開提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序以實現上述方面所述智能家居控制方法的步驟。
27、第四方面，本公開提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述方面所述智能家居控制方法的步驟。
28、第五方面，本公開提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，該計算機程序被處理器執行時實現上述方面所述智能家居控制方法的步驟。
29、本公開采用以上技術方案，與現有技術相比，具有如下技術效果：
30、本公開提供的一種智能家居控制方法、系統、設備、存儲介質和計算機程序，通過中控屏這一用戶與智能家居系統之間的橋梁，集成了多種操作方式和功能，方便用戶隨時隨地對家居設備進行控制和管理，并針對家居設備的智能化控制進行了優化，并通過構建多任務類型的神經網絡的學習和識別功能，系統能夠自動調整設備的運行狀態和節能模式，從而提高設備的能效和使用壽命，系統還能夠動態監測設備的運行狀態和異常數據及時發現設備的故障。
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1.一種智能家居控制方法，用于控制中控屏連接的若干家居設備，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述智能家居控制模型包括數據預處理模型、特征提取模型和多任務控制模型；
3.根據權利要求2所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述歸一化數據的多種類型特征包括統計特征、時間序列特征和預定領域知識特征；其中，所述統計特征包括平均值、中位數和標準差中的一種；所述時間序列特征包括趨勢和周期中的一種。
4.根據權利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述智能家居控制模型是基于多任務類型構建的神經網絡并基于用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注對所述神經網絡訓練后得到的，包括：
5.根據權利要求4所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述多任務類型包括用戶習慣分類、設備狀態分類、故障檢測和分類、設備控制參數回歸和序列預測。
6.根據權利要求1～5中任一項所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述智能家居控制模型用于基于所述用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境
7.一種智能家居控制系統，設置于連接若干家居設備的中控屏內，其特征在于，包括：
8.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序以實現權利要求1至6中任一項所述智能家居控制方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述智能家居控制方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述智能家居控制方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種智能家居控制方法，用于控制中控屏連接的若干家居設備，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述智能家居控制模型包括數據預處理模型、特征提取模型和多任務控制模型；
3.根據權利要求2所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述歸一化數據的多種類型特征包括統計特征、時間序列特征和預定領域知識特征；其中，所述統計特征包括平均值、中位數和標準差中的一種；所述時間序列特征包括趨勢和周期中的一種。
4.根據權利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述智能家居控制模型是基于多任務類型構建的神經網絡并基于用戶的使用習慣、設備運行狀態和環境參數的樣本數據及所述樣本數據對應的分類標簽標注對所述神經網絡訓練后得到的，包括：
5.根據權利要求4所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述多任務類型包括用戶習慣分類、設備狀態分類、故障檢測和分類、設備控制參數回歸和序列預測。
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：龍詩明，
申請(專利權)人：珠海格力電器股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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