一種自動(dòng)學(xué)習(xí)的燈光控制方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種自動(dòng)學(xué)習(xí)的燈光控制方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]市面上有很多燈光控制系統(tǒng)，如PHILIPS的HUE和yeel ight等。前者使用ZigBee+WiFi，移動(dòng)終端通過WIFI接入該系統(tǒng)，ZigBee實(shí)現(xiàn)自組網(wǎng)控制，后者使用BLE低功耗藍(lán)牙實(shí)現(xiàn)無線控制。上述技術(shù)都可以改變燈光配置，但無一例外都只是讓用戶可以實(shí)現(xiàn)本地或遠(yuǎn)程的無線控制，并沒有解決智能控制的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種自動(dòng)學(xué)習(xí)的燈光控制方法和裝置，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)燈光節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)控制。
[0004]為解決上述問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下:
[0005]方案一:
[0006]一種自動(dòng)學(xué)習(xí)的燈光控制方法，包括以下步驟:
[0007]S1:通過設(shè)定的傳感器獲取影響某燈光節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前傳感數(shù)據(jù)，將當(dāng)前傳感數(shù)據(jù)以及該燈光節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前配置數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0008]S2:根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得到輸出方差值，判斷該輸出方差值是否在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)，若是，執(zhí)行步驟S4，若否，執(zhí)行步驟S3 ;
[0009]S3:根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重調(diào)整公式對當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，作為下一次迭代時(shí)的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，并返回步驟Si進(jìn)行迭代；
[0010]S4:將根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得到的該燈光節(jié)點(diǎn)的期望配置數(shù)據(jù)作為控制選擇請求推送至用戶的客戶端中。
[0011]優(yōu)選的，在步驟S4之后還包括以下步驟:
[0012]S5:根據(jù)選擇結(jié)果對該燈光節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的配置調(diào)整，并且根據(jù)選擇結(jié)果和預(yù)設(shè)的權(quán)重調(diào)整公式對當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，作為下一次迭代時(shí)的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，并返回步驟SI進(jìn)行迭代。
[0013]優(yōu)選的，在步驟S4中，若用戶的客戶端中設(shè)置有針對該燈光節(jié)點(diǎn)的默認(rèn)選擇條件，則直接執(zhí)行該默認(rèn)選擇。
[0014]優(yōu)選的，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0015]方案二:
[0016]一種自動(dòng)學(xué)習(xí)的燈光控制裝置，包括以下模塊:
[0017]數(shù)據(jù)輸入模塊:用于通過設(shè)定的傳感器獲取影響某燈光節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前傳感數(shù)據(jù)，將當(dāng)前傳感數(shù)據(jù)以及該燈光節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前配置數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0018]輸出判斷模塊:用于根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得到輸出方差值，判斷該輸出方差值是否在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)，若是，執(zhí)行期望配置推送模塊，若否，執(zhí)行第一迭代豐吳塊；
[0019]第一迭代模塊:用于根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重調(diào)整公式對當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，作為下一次迭代時(shí)的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，并返回?cái)?shù)據(jù)輸入模塊進(jìn)行迭代；
[0020]期望配置推送模塊:用于將根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得到的該燈光節(jié)點(diǎn)的期望配置數(shù)據(jù)作為控制選擇請求推送至用戶的客戶端中。
[0021]優(yōu)選的，在期望配置推送模塊之后還包括以下模塊:
[0022]第二迭代模塊:用于根據(jù)選擇結(jié)果對該燈光節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的配置調(diào)整，并且根據(jù)選擇結(jié)果和預(yù)設(shè)的權(quán)重調(diào)整公式對當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，作為下一次迭代時(shí)的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，并返回?cái)?shù)據(jù)輸入模塊進(jìn)行迭代。
[0023]優(yōu)選的，在期望配置推送模塊中，若用戶的客戶端中設(shè)置有針對該燈光節(jié)點(diǎn)的默認(rèn)選擇條件，則直接執(zhí)行該默認(rèn)選擇。
[0024]優(yōu)選的，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0025]相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果在于:實(shí)現(xiàn)了通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對用戶常用的燈光配置場景進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，當(dāng)學(xué)習(xí)成功后，將學(xué)習(xí)得到的期望燈光配置推送至用戶的客戶端進(jìn)行選擇是否執(zhí)行或者直接執(zhí)行該期望燈光配置，以實(shí)現(xiàn)對該燈光節(jié)點(diǎn)的智能自動(dòng)控制。
【附圖說明】
[0026]圖1為本發(fā)明的自動(dòng)學(xué)習(xí)的燈光控制方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027]下面，結(jié)合附圖以及【具體實(shí)施方式】，對本發(fā)明做進(jìn)一步描述:
[0028]參考圖1為本發(fā)明的一種自動(dòng)學(xué)習(xí)的燈光控制方法，包括以下步驟:
[0029]S1:通過設(shè)定的傳感器獲取影響某燈光節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前傳感數(shù)據(jù)，將當(dāng)前傳感數(shù)據(jù)以及該燈光節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前配置數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
[0030]S2:根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得到輸出方差值，判斷該輸出方差值是否在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)，若是，執(zhí)行步驟S4，若否，執(zhí)行步驟S3 ;
[0031]S3:根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重調(diào)整公式對當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，作為下一次迭代時(shí)的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，并返回步驟Si進(jìn)行迭代；
[0032]S4:將根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得到的該燈光節(jié)點(diǎn)的期望配置數(shù)據(jù)作為控制選擇請求推送至用戶的客戶端中；若用戶的客戶端中設(shè)置有針對該燈光節(jié)點(diǎn)的默認(rèn)選擇條件，則直接執(zhí)行該默認(rèn)選擇。
[0033]S5:根據(jù)選擇結(jié)果對該燈光節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的配置調(diào)整，并且根據(jù)選擇結(jié)果和預(yù)設(shè)的權(quán)重調(diào)整公式對當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，作為下一次迭代時(shí)的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，并返回步驟SI進(jìn)行迭代。
[0034]本方案優(yōu)選使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為學(xué)習(xí)算法，其算法復(fù)雜度較低，下降性能好，且相對簡單，也可以選擇其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法替代BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為應(yīng)用較廣泛較為成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，具體的內(nèi)部算法不是本方案所要求保護(hù)的，在本方案中不作過多贅述。
[0035]下面結(jié)合具體的應(yīng)用場景例子對上述方法步驟進(jìn)行描述，例如，某用戶曾經(jīng)多次在晚上7點(diǎn)左右會離開家去散步，離開時(shí)通常都會將某個(gè)燈光節(jié)點(diǎn)的燈光調(diào)暗到一定的亮度，基于該場景，當(dāng)人離開時(shí)，該燈光節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的熱釋電傳感器會檢測到低電平，此時(shí)記錄該熱釋電傳感器的低電平信號、該熱釋電傳感器轉(zhuǎn)為低電平的時(shí)間(即用戶出門離開的時(shí)間)、以及該燈光節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前配置，當(dāng)前配置包括燈光的當(dāng)前亮度和該燈光節(jié)點(diǎn)的編號。將上述記錄的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)輸入至設(shè)定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到輸出方差值，判斷該輸出方差值是否在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)。當(dāng)某天該用戶又在該時(shí)間段內(nèi)出門，但忘記了調(diào)節(jié)該燈光節(jié)點(diǎn)的燈光亮度，此時(shí)輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算后得到的方差值若在閾值范圍內(nèi)，則表示數(shù)據(jù)收斂，認(rèn)為其中計(jì)算得到的燈光配置數(shù)據(jù)為用戶的期望燈光配置，此時(shí)則將計(jì)算得到的該燈光節(jié)點(diǎn)的期望燈光配置數(shù)據(jù)作為控制選擇請求推送至用戶的客戶端中，控制選擇包括同意和不同意；若不在閾值范圍內(nèi)，則表示數(shù)據(jù)還沒收斂，需要根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前輸出的數(shù)據(jù)和權(quán)重調(diào)整公示對當(dāng)前權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，作為下一次迭代時(shí)的當(dāng)前權(quán)重