一种电子装置包括：存储器，其中存储第一神经网络模型和第二神经网络模型；以及处理器，连接到存储器以控制电子装置。处理器可以：获得用户的上下文信息、洗衣机的操作信息和环境信息；将上下文信息输入到第一神经网络模型，以识别用户的活动时间和非活动时间；在当前时间点处于活动时间内时，将操作信息和环境信息输入到第二神经网络模型，以获得针对洗衣机的每个时间段的至少一个冻结概率；以及基于针对每个时间段获得的至少一个冻结概率来识别在活动时间和非活动时间期间大于或等于临界冻结概率的冻结概率。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及一种电子装置及其控制方法，更具体地，涉及一种用于在用户的活动时间和非活动时间期间识别洗衣机冻结概率的电子装置及其控制方法。
技术介绍
1、洗衣机是一种用水洗涤衣服的机器。此时，在流出水的水龙头、洗衣机的洗涤桶、残水软管、排水软管等中可能会发生冻结，并且如果在特定时间段内对于每个部件没有水流，相关技术的洗衣机仅简单地提供冻结故障。
2、除了外部温度低之外，冻结故障的发生还受到洗衣机的环境温度、洗衣机操作等的影响。特别地，即使区域和外部温度相同，发生冻结故障的概率也会根据洗衣机是否运行或者安装环境而变化。因此，即使相关技术的洗衣机提供了冻结故障，也存在未发生冻结的问题，并且准确度会很低。
3、一般的冻结预测神经网络模型可以通过使用洗衣机的环境温度和环境数据来预测冻结，但是仅可能在不考虑用户的环境和活动时间的状态下提供单向通知。即使用户接收到冻结通知，洗衣机也可能无法处理冻结，并且在这种情况下，洗衣机可能会慢慢冻结，降低洗涤效率并最终达到冻结状态。
技术实现思路
>1、[技术问题]<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子装置，包括：
2.根据权利要求1所述的电子装置，还包括：
3.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：通过将所述操作信息和所述环境信息输入到所述第二神经网络模型，针对包括在所述洗衣机中的多个配置中的每一个，按照时间区间获得所述一个或多个冻结概率。
4.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
5.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
6.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
7.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述上下文信息包括用...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种电子装置，包括：
2.根据权利要求1所述的电子装置，还包括：
3.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：通过将所述操作信息和所述环境信息输入到所述第二神经网络模型，针对包括在所述洗衣机中的多个配置中的每一个，按照时间区间获得所述一个或多个冻结概率。
4.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
5.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
6.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
7.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述上下文信息包括用户终端的使用历史或所述用户的洗衣机使用历史中的至少一个，以及
8.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器配置成：
9.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述第一神经网络模型是通过第一人工智能算法学习样本上下文信息相对...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋镐润，吴世浩，李承俊，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：
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