[发明专利]智能家居的控制模型训练方法、控制方法及装置在审
| 申请号： | 201710874034.7 | 申请日： | 2017-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN107490977A | 公开（公告）日： | 2017-12-19 |
| 发明（设计）人： | 张伟;刘朝晖;甘岱杉 | 申请（专利权）人： | 深圳市斑点猫信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G05B15/02 | 分类号： | G05B15/02;G05B19/418 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 苏胜 |
| 地址： | 518100 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种智能家居的控制模型训练方法、控制方法及装置，涉及智能家居技术领域。智能家居的控制模型训练方法包括记录智能家居设备多次触发的条件因素数据和对应的触发结果；将每个条件因素数据量化形成第一输入向量；将每个条件因素数据对应的触发结果量化形成第一目标向量；依据每个第一输入向量和与每个第一输入向量对应的第一目标向量进行样本训练，得到训练模型。本发明提供的智能家居的控制模型训练方法、控制方法及装置无需普通用户对联动规则的条件、控制等部分进行定义，即可自动实现对智能家居设备的联动规则的定义，满足用户的实际需求，提升用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 智能家居 控制 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种智能家居的控制模型训练方法，应用于智能家居控制系统的控制后台，所述智能家居控制系统包括智能家居设备、用户终端和所述控制后台，所述控制后台分别与所述智能家居设备以及所述用户终端通信连接，其特征在于，所述方法包括：记录所述智能家居设备多次触发的条件因素数据和对应的触发结果，所述条件因素数据包括所述用户终端的标识信息、被触发前预定时间内所述用户终端的位置信息、所述智能家居设备的触发状态信息、对所述智能家居设备的操控信息以及触发时间中的至少一种；将每个所述条件因素数据量化形成第一输入向量；将每个所述条件因素数据对应的所述触发结果量化形成第一目标向量；依据每个所述第一输入向量和与每个所述第一输入向量对应的所述第一目标向量进行样本训练，得到训练模型。
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