[發明專利]凈水機的配置參數確定方法及裝置在審
| 申請號: | 201810864368.0 | 申請日: | 2018-08-01 |
| 公開(公告)號: | CN110794689A | 公開(公告)日: | 2020-02-14 |
| 發明(設計)人: | 葉朝虹;劉星;肖龍 | 申請(專利權)人: | 珠海格力電器股份有限公司 |
| 主分類號: | G05B15/02 | 分類號: | G05B15/02;G05B19/418 |
| 代理公司: | 11240 北京康信知識產權代理有限責任公司 | 代理人: | 趙囡囡;董文倩 |
| 地址: | 519070 *** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 配置參數 凈水機 神經網絡模型 情景 訓練數據 參數轉換 輸出轉換 用戶體驗 智能化 發送 輸出 | ||
本發明公開了一種凈水機的配置參數確定方法及裝置。其中,該方法包括:獲取情景參數,其中,情景參數是用于生成凈水機的配置參數的依據,配置參數為凈水機運行的依據;將情景參數中的每個參數轉換成為神經網絡模型的輸入,其中,神經網絡模型是通過訓練數據訓練的得到的,每組訓練數據均包括:情景參數和在該情景參數下對應的配置參數;獲取神經網絡模型的輸出;將輸出轉換為配置參數,并將配置參數發送至凈水機。本發明解決了相關技術中凈水機的智能化程度較低,使用起來比較繁瑣導致的用戶體驗較低的技術問題。
技術領域
本發明涉及智能家居領域,具體而言,涉及一種凈水機的配置參數確定方法及裝置。
背景技術
智能家居一直在不斷的發展中,凈水機的功能也越來越強大。其中,凈水機由于功能增多為了用戶帶來便利的同時,卻也帶來了操作繁瑣的弊端。例如,用戶需要根據實際情況通過各個功能按鍵對凈水機進行設置,并且,傳統的凈水機也不具備記憶功能,用戶需要反復對凈水機進行設置,由此浪費了用戶的時間。隨著人們生活節奏的加快,相應地對凈水機也提出了智能化的要求。由于傳統的凈水機并不具備記憶功能,既無法識別用戶開啟凈水機時的各種情景參數,也無法識別用戶在各種情景參數下對凈水機的配置,用戶在每次使用凈水機前都需要通過功能鍵對凈水機進行重新設定。上述相關技術中的凈水機使用方式比較繁瑣,浪費了用戶的部分時間,進而降低了用戶的體驗。
針對上述相關技術中凈水機的智能化程度較低,使用起來比較繁瑣導致的用戶體驗較低的問題,目前尚未提出有效的解決方案。
發明內容
本發明實施例提供了一種凈水機的配置參數確定方法及裝置,以至少解決相關技術中凈水機的智能化程度較低,使用起來比較繁瑣導致的用戶體驗較低的技術問題。
根據本發明實施例的一個方面,提供了一種凈水機的配置參數確定方法,包括:獲取情景參數,其中,所述情景參數是用于生成凈水機的配置參數的依據,所述配置參數為所述凈水機運行的依據;將所述情景參數中的每個參數轉換成為神經網絡模型的輸入,其中,所述神經網絡模型是通過訓練數據訓練的得到的,每組訓練數據均包括:情景參數和在該情景參數下對應的配置參數;獲取所述神經網絡模型的輸出;將所述輸出轉換為所述配置參數,并將所述配置參數發送至所述凈水機。
可選地,通過所述訓練數據訓練得到所述神經網絡模型包括:將每組訓練數據中的情景參數中的每個參數轉換為數值;將得到的每個情景參數對應的數值分別作為所述神經網絡模型的輸入層節點;將所述訓練數據中的配置參數中的每個參數轉換為數值;將得到的每個配置參數對應的數據作為所述神經網絡模型的輸出層節點;根據所述輸入層節點和所述輸出層節點進行訓練得到所述神經網絡模型。
可選地,所述訓練數據是從多個用戶收集得到的歷史數據中的一部分。
可選地,所述歷史數據中另一部分作為驗證數據,其中,所述驗證數據用于對所述神經網絡模型進行驗證。
可選地,根據所述輸入層節點和所述輸出層節點進行訓練得到所述神經網絡模型包括:確定輸出節點是否存在誤差;在所述輸出節點存在誤差的情況下,從最靠近所述輸出層節點的隱含層節點進行參數的調整,一次類推,直到輸出與訓練數據相符,其中,隱含層包括一層或多層,每個隱含層包括至少一個隱含層節點,每個隱含層節點為一種計算模式,該計算模式中包括有能夠對計算進行調整的參數。
可選地,從最靠近所述輸出層節點的隱含層節點進行參數的調整包括:獲取每個隱含層節點的誤差;在所述誤差滿足預定條件的情況下,確定所述隱含層節點存在誤差,并對所述隱含層節點的參數進行調整。
根據本發明實施例的另外一個方面,還提供了一種凈水機的配置參數確定方法,包括:獲取凈水機對應的情景參數,其中,所述情景參數是用于生成所述凈水機的配置參數的依據,所述配置參數為所述凈水機運行的依據;將所述情景參數發送至服務器;接收來自服務器的配置參數;根據所述配置參數運行。
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