本發(fā)明涉及智能設(shè)備控制，具體為一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)備控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的科技發(fā)展趨勢(shì)下，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，智能設(shè)備已經(jīng)深入到我們生活的各個(gè)方面，如智能家居、智能穿戴設(shè)備、智能醫(yī)療等，使得我們的生活變得更加便捷和高效。這些設(shè)備在方便我們生活的同時(shí)，也帶來了設(shè)備控制復(fù)雜性的挑戰(zhàn)，如何有效地管理和控制這些設(shè)備，使其能夠協(xié)同工作并滿足用戶的個(gè)性化需求，是現(xiàn)有技術(shù)關(guān)注的重點(diǎn)。

2、然而，在實(shí)際使用中，由于用戶行為具有不確定性，現(xiàn)有控制技術(shù)卻只能遵照用戶指令或固定化程序?qū)υO(shè)備進(jìn)行控制，導(dǎo)致用戶操作步驟繁瑣、設(shè)備控制的智能性較差，且由于無法根據(jù)用戶的行為習(xí)慣生成相應(yīng)的控制策略，故無法提前為用戶做好設(shè)備準(zhǔn)備，不能很好的滿足用戶的使用需求，影響用戶體驗(yàn)。

3、因此，急需對(duì)此缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，本發(fā)明則是針對(duì)現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)及不足予以研究改良，提供有一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)備控制方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)備控制方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)備控制方法，包括以下步驟：

4、s1、數(shù)據(jù)獲?。和ㄟ^設(shè)備的傳感器或者用戶的反饋來收集用戶的設(shè)備使用數(shù)據(jù)，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

5、s2、模型訓(xùn)練：根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型，并引入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，利用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型；

6、s3、預(yù)測(cè)和控制：模型訓(xùn)練完成后，利用模型預(yù)測(cè)用戶的行為習(xí)慣，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果生成相應(yīng)的控制策略來控制設(shè)備；

7、s4、交互控制：用戶通過交互界面查看設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，接收系統(tǒng)的推薦和提示，并根據(jù)自身需求調(diào)整設(shè)備的設(shè)置；

8、s5、反饋調(diào)節(jié)：將交互數(shù)據(jù)反饋給機(jī)器學(xué)習(xí)模型，生成新的預(yù)測(cè)結(jié)果，來調(diào)整控制策略，優(yōu)化設(shè)備的運(yùn)行模式和參數(shù)，保持與用戶需求同步。

9、進(jìn)一步的，所述步驟s1中，用戶的設(shè)備使用數(shù)據(jù)分為設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和用戶的行為數(shù)據(jù)，包含設(shè)備的使用時(shí)間、使用頻率、使用場(chǎng)景此類信息。

10、進(jìn)一步的，所述步驟s1中，特征提取具體包括：

11、統(tǒng)計(jì)特征：包括但不限于平均值、方差、最大最小值、中位數(shù)，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的分布和集中趨勢(shì)，常用于數(shù)值型數(shù)據(jù)的特征提??；

12、頻域特征：指通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅立葉變換等操作，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行特征提取，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的周期性和頻率分布特征，常用于信號(hào)處理和音頻處理領(lǐng)域；

13、濾波器特征：指通過設(shè)計(jì)和應(yīng)用濾波器，提取數(shù)據(jù)的頻率響應(yīng)和時(shí)域特征，能夠很好她捕捉數(shù)據(jù)的局部特征和頻率成分，常用于圖像處理和信號(hào)處理領(lǐng)域；

14、小波變換特征：通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換，得到數(shù)據(jù)在不同尺度和頻率下的特征表示，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的局部特征和頻率特征，常用于信號(hào)處理和圖像處理領(lǐng)域；

15、主成分分析特征：通過線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到低維空間，得到數(shù)據(jù)的主成分特征，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的主要變化方向和相關(guān)性，常用于數(shù)據(jù)壓縮；

16、獨(dú)立成分分析特征：通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立成分分析，得到數(shù)據(jù)的相互獨(dú)立的成分特征，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的相互獨(dú)立性和混合特征，常用于信號(hào)處理和醫(yī)像處理領(lǐng)域；

17、字典學(xué)習(xí)特征：通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的稀疏表示字典，得到數(shù)據(jù)的稀疏編碼特征，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的稀疏性和局部特征，常用于圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域。

18、進(jìn)一步的，所述步驟s2中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型包括但不限于線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且機(jī)器學(xué)習(xí)的損失函數(shù)定義如下：其中，是訓(xùn)練樣本的數(shù)量，是特征的數(shù)量，是模型參數(shù)向量，是設(shè)計(jì)矩陣，是第個(gè)樣本的目標(biāo)值，是正則化系數(shù)；

19、且模型參數(shù)向量的最優(yōu)解定義如下：其中，是學(xué)習(xí)率，是損失函數(shù)關(guān)于第個(gè)參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，是第個(gè)參數(shù)的符號(hào)函數(shù)。進(jìn)一步的，所述步驟s2中，機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型的具體過程如下：

20、數(shù)據(jù)訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)選擇的模型進(jìn)行訓(xùn)練，并采用梯度下降此類優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行迭代更新，以最小化損失函數(shù)；

21、模型評(píng)估：在模型訓(xùn)練過程中，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，以確定模型的性能，所述評(píng)估指標(biāo)包括但不限于精度、召回率、f1值；

22、模型調(diào)參：根據(jù)模型評(píng)估的結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)參，以進(jìn)一步提高模型的性能；

23、模型保存和部署：將訓(xùn)練好的模型保存下來，并將其部署到實(shí)際應(yīng)用中，以進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類任務(wù)。

24、進(jìn)一步的，所述步驟s3中，控制策略包括但不限于調(diào)整設(shè)備的運(yùn)行模式、優(yōu)化設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、觸發(fā)設(shè)備間的協(xié)同工作，所述設(shè)備的運(yùn)行模式包含運(yùn)動(dòng)模式，且運(yùn)動(dòng)模式至少包括移動(dòng)距離和移動(dòng)角度的指令參數(shù)；

25、所述移動(dòng)距離的指令參數(shù)定義如下：所述移動(dòng)角度的指令參數(shù)定義如下：其中，表示移動(dòng)距離，表示目標(biāo)位置，表示當(dāng)前位置，表示移動(dòng)角度。第二方面，本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)備控制系統(tǒng)，應(yīng)用于服務(wù)器，所述系統(tǒng)包括：

26、數(shù)據(jù)獲取模塊，所述數(shù)據(jù)獲取模塊收集設(shè)備和用戶數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，以便后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠理解和使用；

27、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模塊選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，生成預(yù)測(cè)模型；

28、模型預(yù)測(cè)模塊，所述模型預(yù)測(cè)模塊利用模型學(xué)習(xí)用戶的行為模式和設(shè)備使用規(guī)律，預(yù)測(cè)未來的設(shè)備需求和用戶偏好；

29、策略生成模塊，所述策略生成與執(zhí)行模塊根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，生成相應(yīng)的控制策略；

30、策略執(zhí)行模塊，所述策略執(zhí)行模塊遵照控制策略，通過設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序和執(zhí)行器對(duì)智能設(shè)備進(jìn)行控制；

31、用戶交互模塊，所述用戶交互模塊允許用戶查看設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、調(diào)整設(shè)備的設(shè)置、接收系統(tǒng)的推薦和提示，并允許用戶提供反饋和評(píng)價(jià)，幫助系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

32、進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)獲取模塊具體包括：

33、數(shù)據(jù)收集單元：通過傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備收集設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和用戶的行為數(shù)據(jù)；

34、預(yù)處理單元：對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括但不限于數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約；

35、特征提取單元：從原始數(shù)據(jù)中選擇、轉(zhuǎn)換和組合相關(guān)信息，利用計(jì)算機(jī)或其他算法分析和變換數(shù)據(jù)，提取出具有代表性和區(qū)分性的特征。

36、進(jìn)一步的，包括：

37、所述用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令至少一個(gè)存儲(chǔ)器；

38、與所述存儲(chǔ)器通訊的至少一個(gè)處理器,其中當(dāng)所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)指令時(shí),所述至少一個(gè)處理器使所述系統(tǒng)執(zhí)行：數(shù)據(jù)獲取模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊、模型預(yù)測(cè)模塊、策略生成模塊、策略執(zhí)行模塊和用戶交互模塊。

39、進(jìn)一步的，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)備控制方法。

40、本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能設(shè)備控制方法及系統(tǒng)，具備以下有益效果：

41、本發(fā)明利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)用戶行為和設(shè)備使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，從而預(yù)測(cè)用戶的行為習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能設(shè)備的智能控制，不僅簡(jiǎn)化了用戶操作步驟，減少用戶的使用難度，還能夠自動(dòng)適應(yīng)用戶的行為習(xí)慣，根據(jù)用戶的行為變化來調(diào)整控制策略，優(yōu)化設(shè)備的運(yùn)行模式和參數(shù)，保持與用戶需求同步，并基于所預(yù)測(cè)的用戶行為提前為用戶做好設(shè)備準(zhǔn)備，提高設(shè)備的使用效率，提升用戶體驗(yàn)，另外，由于結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)化后機(jī)器學(xué)習(xí)的損失函數(shù)定義、運(yùn)動(dòng)模式參數(shù)選擇優(yōu)化使得控制方法能夠更加精確、高效和智能，同時(shí)促進(jìn)了智能設(shè)備之間的互聯(lián)互通和協(xié)同控制，從而進(jìn)一步提高設(shè)備的使用效率和用戶體驗(yàn)。