【技术实现步骤摘要】
一种人工智能自我学习和成长完善的方法及系统
本专利技术属于人工智能
，具体涉及一种人工智能自我学习和成长完善的方法及系统。
技术介绍
随着科技的发展，机器人在各行各业都得到了广泛的推广，例如有迎宾机器人、送餐机器人、问答机器人、跳舞机器人等等。其中各领域的用户对人工智能机器人的需求越来越大。人工智能机器人采用人工智能技术，通过机器学习的方法进行学习，并完善自身的功能。目前有一部分采用人工智能的餐厅管理机器人应用于传菜、厨房或家电的管理中，但是这类餐厅管理机器人仅能实现单一功能的管理，不能实现多方位的管理，且目前的餐厅管理机器人仅能实现通过人工设置管理方法的方式进行管理，自我学习能力较差。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种人工智能自我学习和成长完善的方法及系统，能够帮助餐厅管理机器人实现多方位的管理，提高了自我学习效率。第一方面，一种人工智能自我学习和成长完善的方法，包括以下步骤：接收设置在餐厅内各个传感器的感应数据，并将感应数据存储在数据库中该传感器对应
【技术保护点】
1.一种人工智能自我学习和成长完善的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n接收设置在餐厅内各个传感器的感应数据，并将感应数据存储在数据库中该传感器对应的唯一地址中；/n接收用户录入各个管理项目的配置信息；/n根据该配置信息构建知识图谱，所述知识图谱包括多个主节点、以及与每个主节点连接的多个子节点，主节点表示管理项目名称，子节点包括固定节点和感应节点，固定节点用于存储该管理项目的配置信息，感应节点用于存储数据库中感应数据存放的唯一地址；/n接收用户录入的操作指令；/n解析所述操作指令，获得管理项目的名称，从所述知识图谱中找到与该管理项目名称对应的主节点相连的子节点；/n根据子节...
【技术特征摘要】
1.一种人工智能自我学习和成长完善的方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收设置在餐厅内各个传感器的感应数据，并将感应数据存储在数据库中该传感器对应的唯一地址中；
接收用户录入各个管理项目的配置信息；
根据该配置信息构建知识图谱，所述知识图谱包括多个主节点、以及与每个主节点连接的多个子节点，主节点表示管理项目名称，子节点包括固定节点和感应节点，固定节点用于存储该管理项目的配置信息，感应节点用于存储数据库中感应数据存放的唯一地址；
接收用户录入的操作指令；
解析所述操作指令，获得管理项目的名称，从所述知识图谱中找到与该管理项目名称对应的主节点相连的子节点；
根据子节点中存储的数据生成执行指令，执行该执行指令。
2.根据权利要求1所述人工智能自我学习和成长完善的方法，其特征在于，
所述传感器包括温度传感器、湿度传感器、分贝传感器、振动传感器、环境传感器、光传感器、红外摄像头和易燃气体检测传感器；
温度传感器用于检测环境的温度，湿度传感器用于检测环境的湿度，分贝传感器用于检测环境内的声音分贝，振动传感器用于检测餐厅内的振动强度，环境传感器用于检测环境内灰尘含量，光传感器用于检测环境内的光照强度，红外摄像头用于检测环境中的人物，易燃气体检测传感器用于检测环境内易燃气体含量。
3.根据权利要求2所述人工智能自我学习和成长完善的方法，其特征在于，
当所述管理项目为清洁管理时，所述配置信息包括清洁计划；所述清洁计划包括各项物件的清洁频率；与清洁管理对应的主节点连接的感应节点存储温度传感器、湿度传感器和环境传感器的感应数据的唯一地址；
该方法在录入清洁管理的配置信息之后，还包括：
接收用户录入的已完成指令，已完成指令包括已清洁的物件名称以及本次清洁时间；
根据该物件上一次清洁时间和本次清洁时间计算该物件的清洁频率，在配置信息中该物件下，新增当前温度、湿度和灰尘含量下的清洁频率；
从与清洁管理对应的所述主节点连接的所述感应节点中读取当前温度、湿度和灰尘含量；
查询所述配置信息，获得当前温度、湿度和灰尘含量各个物件的清洁频率，当清洁频率到达时，生成并播放物件清洁提示。
4.根据权利要求2所述人工智能自我学习和成长完善的方法，其特征在于，
当所述管理项目为厨房管理时，所述配置信息包括厨房库存表和菜谱列表；所述厨房库存表通过录入的购买清单和使用情况进行更新；所述购买清单通过扫描购物小票得到；与厨房管理对应的主节点连接的感应节点存储温度传感器的唯一地址；
当解析所述操作指令，获得管理项目的名称为厨房管理时，从与厨房管理对应的所述主节点连接的所述固定节点中读取厨房...
【专利技术属性】
技术研发人员：牛晨凌，
申请(专利权)人：上海酒贝乐信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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