[發明專利]一種基于用戶行為分析的智能家居控制方法、裝置和系統

有效

• 申請號: 201610100461.5
• 申請日: 2016-02-24
• 公開（公告）號: CN105652677B
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發明（設計）人: 耿紫穆;曹恩文
• 申請（專利權）人: 深圳臺豐科技有限公司
• 主分類號: G05B15/02
• 分類號: G05B15/02;G05B19/418
• 代理公司: 北京綏正律師事務所 11776
• 代理人: 龐愛武

1.一種智能家居控制方法，其特征在于，包括：

記錄N組第一控制序列及其對應的N組家居狀態序列，所述第一控制序列包括一個或多個針對智能家居設備的控制動作，所述家居狀態序列包括n個家居條件的狀態，用于指示用戶控制智能家居設備時的家居狀態；

根據所述N組第一控制序列和所述N組家居狀態序列，利用神經網絡算法預測在所述N組家居狀態序列下對應的N組第二控制序列，所述第二控制序列包括一個或多個在對應家居狀態下用戶可能對智能家居設備的控制動作；

按次序對所述N組第二控制序列和所述N組第一控制序列進行比較，獲取第二控制序列中與第一控制序列不相同的M組差別控制序列；

根據控制動作的具體類型，統計所述M組差別控制序列中的m個具體控制動作；

獲取所述m個具體控制動作中每個具體控制動作對應的多個家居狀態序列，并對所述多個家居狀態序列進行投影運算，得到n個家居條件的狀態邊界；

將每個具體控制動作對應的n個家居條件狀態邊界組成的序列作為所述m個具體控制動作對應的m個觸發狀態序列；

當當前n個家居條件的狀態滿足所述m個觸發狀態序列中任一觸發狀態序列時，推薦用戶執行對應的具體控制動作。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述N組第一控制序列和所述N組家居狀態序列，利用神經網絡算法預測在所述N組家居狀態序列下對應的N組第二控制序列包括：

將所述N組家居狀態序列作為輸入，將所述N組第一控制序列作為輸出，對人工神經網絡進行訓練，得到分類器；

將所述N組家居狀態序列輸入所述分類器，輸出對應的N組第二控制序列。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述N不少于1000；

所述控制動作包括：空調開/關、加濕器開/關、干燥器開/關、窗戶開/關、窗簾開/關、熱水器開/關、燈光開/關、電視開/關；

所述家居條件的狀態包括：室外溫度、天氣狀況、室內溫度、用戶外出、時間段、室內亮度。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，

所述人工神經網絡為BP神經網絡。

5.一種智能家居控制裝置，其特征在于，包括：

記錄單元，用于記錄N組第一控制序列及其對應的N組家居狀態序列，所述第一控制序列包括一個或多個針對智能家居設備的控制動作，所述家居狀態序列包括n個家居條件的狀態，用于指示用戶控制智能家居設備時的家居狀態；

預測單元，用于根據所述N組第一控制序列和所述N組家居狀態序列，利用神經網絡算法預測在所述N組家居狀態序列下對應的N組第二控制序列，所述第二控制序列包括一個或多個在對應家居狀態下用戶可能對智能家居設備的控制動作；

比較單元，用于按次序對所述N組第二控制序列和所述N組第一控制序列進行比較，獲取第二控制序列中與第一控制序列不相同的M組差別控制序列；

統計單元，用于根據控制動作的具體類型，統計所述M組差別控制序列中的m個具體控制動作；

投影單元，用于獲取所述m個具體控制動作中每個具體控制動作對應的多個家居狀態序列，并對所述多個家居狀態序列進行投影運算，得到n個家居條件的狀態邊界；

生成單元，用于將每個具體控制動作對應的n個家居條件狀態邊界組成的序列作為所述m個具體控制動作對應的m個觸發狀態序列；

觸發單元，用于當當前n個家居條件的狀態滿足所述m個觸發狀態序列中任一觸發狀態序列時，推薦用戶執行對應的具體控制動作。

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述預測單元包括：

訓練子單元，將所述N組家居狀態序列作為輸入，將所述N組第一控制序列作為輸出，對人工神經網絡進行訓練，得到分類器；

傳輸子單元，用于將所述N組家居狀態序列輸入所述分類器，輸出對應的N組第二控制序列。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，

所述訓練子單元所利用的人工神經網絡為BP神經網絡。

8.一種智能家居系統，其特征在于，包括：

多個智能家居設備，用于受用戶控制而向用戶提供智能家居服務；以及

如權利要求5至7任一項所述的智能家居控制裝置。