空调控制方法、装置、空调及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种空调控制方法、装置、空调及可读存储介质，所述方法包括：获取当前用户数据；对所述当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数；根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数；按照所述目标推荐参数，对所述目标用户所处环境的空调进行控制。采用本发明专利技术，实现了用户个性化的空调控制，提升了用户体验。验。验。

【技术实现步骤摘要】
空调控制方法、装置、空调及可读存储介质


[0001]本专利技术属于家用电器领域，尤其涉及一种空调控制方法、装置、空调及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和人们生活水平的日益提高，越来越多的人开始关注智能家居的发展，追求更智能化、更精准化的家电控制体验。以空调为例，用户可以通过空调遥控器或终端设备发送操作指令给空调，使得空调运行于用户设置的控制参数下。但这种方式需要用户手动操作，较为复杂，空调的智能化及精准化程度不高。
[0003]因此，亟需提出一种更为准确地、智能地空调控制方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少能够在一定程度上解决现有技术中空调控制的操作复杂、智能化及精准化程度不高的技术问题，提供了一种空调控制方法、装置、空调及可读存储介质。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种空调控制方法，包括：
[0006]获取当前用户数据，所述当前用户数据至少包括目标用户所处的当前环境数据；
[0007]对所述当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数；
[0008]根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数；
[0009]按照所述目标推荐参数，对所述目标用户所处环境的空调进行控制。
[0010]本专利技术实施例通过对目标用户的当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数，然后再利用该目标用户的偏好特征对空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数，最后按照所述目标推荐参数对该目标用户所处环境的空调进行智能控制，实现了用户个性化的空调智能及准确控制，提高了用户体验。
[0011]在一些实施方式下，所述根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数之前，所述方法还包括：
[0012]对所述目标用户的历史用户数据进行特征提取，得到所述目标用户的偏好特征；
[0013]其中，所述偏好特征包括以下中的至少一项：舒适特征、节能特征及健康特征。
[0014]本专利技术实施例中，通过对目标用户的历史用户数据进行特征提取及学习，得到该目标用户的偏好特征，便于后续基于该偏好特征对空调推荐参数进行修正，以获得更适宜该目标用户使用的目标推荐参数，从而实现了目标用户的个性化空调控制，提升用户体验。
[0015]在一些实施方式下，所述空调推荐参数的数量为多个，所述根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数包括：
[0016]根据所述目标用户的偏好特征和多个所述空调推荐参数，对所述空调推荐参数中的每个推荐参数进行重计算，得到所述每个推荐参数对应的计算控制参数；
[0017]根据所述每个推荐参数对应的计算控制参数和所述每个推荐参数，计算所述目标
推荐参数。
[0018]本专利技术实施例中，通过所述目标用户的偏好特征对所述空调控制参数进行重计算得到计算控制参数，然后利用所述计算控制参数和所述空调控制参数计算获得最终的所述目标推荐参数，这样能提升目标推荐参数计算的准确度，从而提升了空调控制的准确度。
[0019]在一些实施方式下，所述根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数包括：
[0020]根据所述目标用户的偏好特征，确定偏置系数；
[0021]根据所述偏置系数，对所述空调推荐参数进行修正，得到所述目标推荐参数。
[0022]本专利技术实施例中，可通过所述目标用户的偏好特征确定出对应的偏置系数，然后基于该偏置系数对空调推荐参数进行修正得到目标推荐参数，这样能提升目标推荐参数计算的准确度，从而提升了空调控制的准确度。
[0023]在一些实施方式下，所述当前用户数据还包括以下中的至少一项：所述目标用户所处环境的当前空调数据、所述目标用户的当前体征数据及所述目标用户的当前行为数据。
[0024]在一些实施方式下，所述对所述当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数包括：
[0025]调用目标空调控制模型对所述当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数；
[0026]其中，所述目标空调控制模型为预先使用所述目标用户的历史用户数据对初始空调控制模型进行训练得到的。
[0027]在一些实施方式下，所述调用目标空调控制模型对所述当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数之前，所述方法还包括：
[0028]获取所述目标用户的初始历史数据；
[0029]对所述目标用户的初始历史数据进行预处理，得到所述目标用户的历史用户数据；
[0030]使用所述目标用户的历史用户数据对初始空调控制模型进行训练，得到所述目标空调控制模型；
[0031]其中，所述历史用户数据至少包括历史空调数据和历史环境数据。
[0032]本专利技术实施例中，通过对目标用户的初始历史数据进行预处理得到该目标用户的历史用户数据，然后利用该历史用户数据对初始空调控制模型进行训练，以得到训练精度或准确度更高的目标空调控制模型，从而有利于提升后续空调控制的准确度。
[0033]在一些实施方式下，所述历史用户数据还包括历史体征数据，和/或历史行为数据。
[0034]第二方面，本专利技术实施例提供了一种空调控制装置，包括：
[0035]获取模块，用于获取当前用户数据，所述当前用户数据至少包括目标用户所处的当前环境数据；
[0036]预测模块，用于对所述当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数；
[0037]修正模块，用于根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数；
[0038]控制模块，用于按照所述目标推荐参数，对所述目标用户所处环境的空调进行控制。
[0039]本专利技术实施例通过对目标用户的当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数，然后再利用该目标用户的偏好特征对空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数，最后按照所述目标推荐参数对该目标用户所处环境的空调进行智能控制，实现了用户个性化的空调智能及准确控制，提高了用户体验。
[0040]第三方面，本专利技术实施例提供一种空调，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一实施方式所述方法。
[0041]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面提供的方法的步骤。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1是本专利技术实施例提供的一种空调控制系统的结构示意图。
[0044]图2是本专利技术实施例提供的一种空调控制方法的流程示意图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空调控制方法，其特征在于，包括：获取当前用户数据，所述当前用户数据至少包括目标用户所处的当前环境数据；对所述当前用户数据进行空调控制预测，得到空调推荐参数；根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数；按照所述目标推荐参数，对所述目标用户所处环境的空调进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数之前，所述方法还包括：对所述目标用户的历史用户数据进行特征提取，得到所述目标用户的偏好特征；其中，所述偏好特征包括以下中的至少一项：舒适特征、节能特征及健康特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述空调推荐参数的数量为多个，所述根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数包括：根据所述目标用户的偏好特征和多个所述空调推荐参数，对所述空调推荐参数中的每个推荐参数进行重计算，得到所述每个推荐参数对应的计算控制参数；根据所述每个推荐参数对应的计算控制参数和所述每个推荐参数，计算所述目标推荐参数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的偏好特征，对所述空调推荐参数进行修正，得到目标推荐参数包括：根据所述目标用户的偏好特征，确定偏置系数；根据所述偏置系数，对所述空调推荐参数进行修正，得到所述目标推荐参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前用户数据还包括以下中的至少一项：所述目标用户所处环境的当前空调数据、所述目标用户的当前体征数据及所述目标用户的当前行为数据。6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕闯，樊其锋，庞敏，代彪，
申请(专利权)人：美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：