[发明专利]智能设备的控制方法、系统和电子设备

说明书

本申请涉及动物的智能医疗监护的领域，其具体地公开了一种智能设备的控制方法、系统和电子设备，其使用基于转换器的编码器模型对多个温度值和多个湿度值进行上下文编码，以获得全局性的温度关联信息、湿度关联信息和温度‑湿度关联信息，进一步再通过高斯分布的似然最大化来进行所述温度数据和所述湿度数据的融合，以对所述基于转换器的编码器模型和所述分类器进行训练。通过这样的方式，可以更准确地对当前的温度和湿度是否合理进行判断，进而对不合理的温湿度进行调整，以给动物提供一个适宜的监护和恢复环境。

技术领域

本申请涉及动物的智能医疗监护的领域，且更为具体地，涉及一种智能设备的控制方法、系统和电子设备。

背景技术

智能动物医疗监护设备主要针对于动物的康复和治疗，给病弱和病危的动物提供一个适宜的监护和恢复环境。设备主要是由相对封闭的监护仓、传感器和控制器等组成。动物在监护仓中将会获得可以设定的适宜的温度、湿度和氧气浓度，同时设备将会提供灯光照明、断电保护和故障告警等功能。

设备在研发过程中的重点和难点在于监护仓的温湿度控制，温度的变化会对湿度产生影响，而湿度的变化也会对温度产生影响，称为温湿度之间的耦合作用。因为温度和湿度之间的耦合作用，且温湿度控制具有非线性和大迟滞的特点，使得如何快速精确的控制好温度和湿度成为一种挑战。

因此，期望一种智能设备的控制方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种智能设备的控制方法、系统和电子设备，其使用基于转换器的编码器模型对多个温度值和多个湿度值进行上下文编码，以获得全局性的温度关联信息、湿度关联信息和温度-湿度关联信息，进一步再通过高斯分布的似然最大化来进行所述温度数据和所述湿度数据的融合，以对所述基于转换器的编码器模型和所述分类器进行训练。通过这样的方式，可以更准确地对当前的温度和湿度是否合理进行判断，进而对不合理的温湿度进行调整，以给动物提供一个适宜的监护和恢复环境。

根据本申请的一个方面，提供了一种智能设备的控制方法，其包括：

训练阶段，包括：

获取训练数据，所述训练数据为预定时间间隔的一系列时间点的温度数据和湿度数据；

使用基于转换器的编码器模型对所述一系列时间点的温度数据和湿度数据进行上下文编码以获得温度特征向量的序列和湿度特征向量的序列；

构造所述温度特征向量的序列和湿度特征向量的序列的高斯分布的序列，其中，所述高斯分布的序列中各个高斯分布的方差和均值通过基于似然最大化计算原则并使用用于调节数据融合的高斯概率密度值计算对应的温度特征向量和湿度特征向量获得；

对所述高斯分布的序列中各个高斯分布进行离散化处理以获得多个高斯向量；

将所述多个高斯向量进行二维拼接以获得分类特征图；

将所述分类特征图通过分类器以获得分类损失函数值；

基于所述高斯概率密度值计算高斯密度损失函数值；以及

计算所述分类损失函数值和所述高斯密度损失函数值的加权和作为损失函数值来训练所述基于转换器的编码器模型和所述分类器；以及

推断阶段，包括：

获取预定时间间隔的一系列时间点的温度数据和湿度数据；

使用经训练阶段训练完成的所述基于转换器的编码器模型对所述一系列时间点的温度数据和湿度数据进行上下文编码以获得温度特征向量的序列和湿度特征向量的序列；

构造所述温度特征向量的序列和湿度特征向量的序列的高斯分布的序列；