作为输出，对人工 神经网络进行训练，得到分类器。
[0057]在本实施例中，训练子单元601所利用的人工神经网络为BP神经网络。
[0058] 传输子单元602,用于将该N组家居状态序列输入分类器，输出对应的N组第二控制 序列。
[0059] 比较单元503,用于按次序对N组第二控制序列和N组第一控制序列进行比较，获取 第二控制序列中与第一控制序列不相同的Μ组差别控制序列。
[0060] 统计单元504，用于根据控制动作的具体类型，统计所述Μ组差别控制序列中的m个 具体控制动作。
[0061] 投影单元505,用于获取所述m个具体控制动作中每个具体控制动作对应的多个家 居状态序列，并对所述多个家居状态序列进行投影，得到η个家居条件的状态边界。
[0062] 本实施例中，投影指对序列进行向量投影，家居条件的状态边界包括但不限于:室 外温度范围、天气状况种类、室内温度范围、用户外出情况种类、时间段范围、室内亮度范 围。
[0063]生成单元506,用于将每个具体控制动作对应的η个家居条件状态边界组成的序列 作为所述m个具体控制动作对应的m个触发状态序列。
[0064]触发状态序列的示例为：（室外温度边界，天气状况边界，室内温度边界，用户外出 情况边界，时间段边界，…）。每一个具体控制动作对应一个触发状态序列，每一个触发状态 序列里均有η个家居条件状态边界。
[0065]触发单元507,用于当当前η个家居条件的状态满足所述m个触发状态序列中任一 触发状态序列时，推荐用户执行对应的具体控制动作。
[0066] 在本实施例中，收集用户控制数据及其对应的家居状态，利用神经网络算法学习 训练上述数据，预测在相同的家居状态下用户可能发生的用户控制行为，通过对比收集的 用户控制数据和预测的用户控制行为并进行进一步处理，获取具体控制动作对应的家居条 件状态边界，并将该边界作为智能化控制的触发条件，从而实现智能家居系统的智能化控 制。根据用户实测反馈，本发明技术方案能够有效提供较好的家居智能化控制体验。
[0067] 本发明实施还提供一种基于用户行为分析的智能家居控制系统，请参见图7,本实施例 系统具体包括： 多个智能家居设备701，用于受用户控制而向用户提供智能家居服务。
[0068]智能家居控制装置702,用于收集用户对于智能家居设备701的控制数据及其对应 的家居状态，利用神经网络算法学习训练上述数据，预测在相同的家居状态下用户可能发 生的用户控制行为，通过对比收集的用户控制数据和预测的用户控制行为并进行进一步处 理，获取具体控制动作对应的家居条件状态边界，并将该边界作为智能化控制的触发条件， 从而实现智能家居系统的智能化控制。智能家居控制装置702内部结构及功能请参见上一 实施例对智能家居控制装置的相关描述，这里不再赘述。
[0069] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过 程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提 到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0070] 以上对本发明所提供的一种基于用户行为分析的智能家居控制方法、装置和系统 进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在【具体实施方式】 及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【主权项】
1. 一种智能家居控制方法，其特征在于，包括： 记录N组第一控制序列及其对应的N组家居状态序列，所述第一控制序列包括一个或多 个针对智能家居设备的控制动作，所述家居状态序列包括η个家居条件的状态，用于指示用 户控制智能家居设备时的家居状态； 根据所述Ν组第一控制序列和所述Ν组家居状态序列，利用神经网络算法预测在所述Ν 组家居状态序列下对应的Ν组第二控制序列，所述第二控制序列包括一个或多个在对应家 居状态下用户可能对智能家居设备的控制动作； 按次序对所述Ν组第二控制序列和所述Ν组第一控制序列进行比较，获取第二控制序列 中与第一控制序列不相同的Μ组差别控制序列； 根据控制动作的具体类型，统计所述Μ组差别控制序列中的m个具体控制动作； 获取所述m个具体控制动作中每个具体控制动作对应的多个家居状态序列，并对所述 多个家居状态序列进行投影，得到η个家居条件的状态边界； 将每个具体控制动作对应的η个家居条件状态边界组成的序列作为所述m个具体控制 动作对应的m个触发状态序列； 当当前η个家居条件的状态满足所述m个触发状态序列中任一触发状态序列时，推荐用 户执行对应的具体控制动作。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N组第一控制序列和所述N组 家居状态序列，利用神经网络算法预测在所述N组家居状态序列下对应的N组第二控制序列 包括： 将所述N组家居状态序列作为输入，将所述N组第一控制序列作为输出，对人工神经网 络进行训练，得到分类器； 将所述N组家居状态序列输入所述分类器，输出对应的N组第二控制序列。3. 根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于， 所述N不少于1000; 所述控制动作包括:空调开/关、加湿器开/关、干燥器开/关、窗户开/关、窗帘开/关、热 水器开/关、灯光开/关、电视开/关； 所述家居条件的状态包括:室外温度、天气状况、室内温度、用户外出、时间段、室内亮 度。4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于， 所述人工神经网络为BP神经网络。5. -种智能家居控制装置，其特征在于，包括： 记录单元，用于记录N组第一控制序列及其对应的N组家居状态序列，所述第一控制序 列包括一个或多个针对智能家居设备的控制动作，所述家居状态序列包括η个家居条件的 状态，用于指示用户控制智能家居设备时的家居状态； 预测单元，用于根据所述Ν组第一控制序列和所述Ν组家居状态序列，利用神经网络算 法预测在所述Ν组家居状态序列下对应的Ν组第二控制序列，所述第二控制序列包括一个或 多个在对应家居状态下用户可能对智能家居设备的控制动作； 比较单元，用于按次序对所述Ν组第二控制序列和所述Ν组第一控制序列进行比较，获 取第二控制序列中与第一控制序列不相同的Μ组差别控制序列； 统计单元，用于根据控制动作的具体类型，统计所述Μ组差别控制序列中的m个具体控 制动作； 投影单元，用于获取所述m个具体控制动作中每个具体控制动作对应的多个家居状态 序列，并对所述多个家居状态序列进行投影，得到η个家居条件的状态边界； 生成单元，用于将每个具体控制动作对应的η个家居条件状态边界组成的序列作为所 述m个具体控制动作对应的m个触发状态序列； 触发单元，用于当当前η个家居条件的状态满足所述m个触发状态序列中任一触发状态 序列时，推荐用户执行对应的具体控制动作。6. 根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预测单元包括： 训练子单元，将所述N组家居状态序列作为输入，将所述N组第一控制序列作为输出，对 人工神经网络进行训练，得到分类器； 传输子单元，用于将所述N组家居状态序列输入所述分类器，输出对应的N组第二控制 序列。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于， 所述训练子单元所利用的人工神经网络为BP神经网络。8. -种智能家居系统，其特征在于，包括： 多个智能家居设备，用于受用户控制而向用户提供智能家居服务；以及 如权利要求5至7任一项所述的智能家居控制装置。
【专利摘要】本发明公开一种基于用户行为分析的智能家居控制方法，用于对用户于智能家居中的操作行为进行分析，并根据分析结果对智能家居系统进行智能化控制。本发明方法包括：记录第一控制序列及其对应的家居状态序列；利用神经网络算法预测在相同家居状态序列下的第二控制序列；获取第二控制序列与第一控制序列不相同的差别控制序列；统计差别控制序列中的具体控制动作并获取对应的多个家居状态序列，并对多个家居状态序列进行投影，得到家居条件的状态边界；将家居条件状态边界组成的序列作为触发状态序列；当当前家居条件的状态满足任一触发状态序列时，推荐用户执行对应的具体控制动作。通过实施本发明技术方案，能够实现智能家居系统的智能化控制。
【IPC分类】G05B19/418, G05B15/02
【公开号】CN105652677
【申请号】
【发明人】耿紫穆, 曹恩文
【申请人】深圳众乐智府科技有限公司
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2016年2月24日