本發(fā)明涉及智能設備控制，具體為一種基于機器學習的智能設備控制方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在當前的科技發(fā)展趨勢下，隨著人工智能和機器學習技術的快速發(fā)展，智能設備已經深入到我們生活的各個方面，如智能家居、智能穿戴設備、智能醫(yī)療等，使得我們的生活變得更加便捷和高效。這些設備在方便我們生活的同時，也帶來了設備控制復雜性的挑戰(zhàn)，如何有效地管理和控制這些設備，使其能夠協(xié)同工作并滿足用戶的個性化需求，是現(xiàn)有技術關注的重點。

2、然而，在實際使用中，由于用戶行為具有不確定性，現(xiàn)有控制技術卻只能遵照用戶指令或固定化程序對設備進行控制，導致用戶操作步驟繁瑣、設備控制的智能性較差，且由于無法根據(jù)用戶的行為習慣生成相應的控制策略，故無法提前為用戶做好設備準備，不能很好的滿足用戶的使用需求，影響用戶體驗。

3、因此，急需對此缺點進行改進，本發(fā)明則是針對現(xiàn)有的結構及不足予以研究改良，提供有一種基于機器學習的智能設備控制方法及系統(tǒng)。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于機器學習的智能設備控制方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于機器學習的智能設備控制方法，包括以下步驟：

4、s1、數(shù)據(jù)獲取：通過設備的傳感器或者用戶的反饋來收集用戶的設備使用數(shù)據(jù)，對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，獲得訓練數(shù)據(jù)集；

5、s2、模型訓練：根據(jù)具體的應用場景和需求選擇機器學習算法和模型，并引入訓練數(shù)據(jù)集，利用機器學習訓練模型；

6、s3、預測和控制：模型訓練完成后，利用模型預測用戶的行為習慣，并根據(jù)預測結果生成相應的控制策略來控制設備；

7、s4、交互控制：用戶通過交互界面查看設備的運行狀態(tài)，接收系統(tǒng)的推薦和提示，并根據(jù)自身需求調整設備的設置；

8、s5、反饋調節(jié)：將交互數(shù)據(jù)反饋給機器學習模型，生成新的預測結果，來調整控制策略，優(yōu)化設備的運行模式和參數(shù)，保持與用戶需求同步。

9、進一步的，所述步驟s1中，用戶的設備使用數(shù)據(jù)分為設備的實時運行數(shù)據(jù)和用戶的行為數(shù)據(jù)，包含設備的使用時間、使用頻率、使用場景此類信息。

10、進一步的，所述步驟s1中，特征提取具體包括：

11、統(tǒng)計特征：包括但不限于平均值、方差、最大最小值、中位數(shù)，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的分布和集中趨勢，常用于數(shù)值型數(shù)據(jù)的特征提??；

12、頻域特征：指通過對數(shù)據(jù)進行傅立葉變換等操作，將數(shù)據(jù)轉換到頻域進行特征提取，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的周期性和頻率分布特征，常用于信號處理和音頻處理領域；

13、濾波器特征：指通過設計和應用濾波器，提取數(shù)據(jù)的頻率響應和時域特征，能夠很好她捕捉數(shù)據(jù)的局部特征和頻率成分，常用于圖像處理和信號處理領域；

14、小波變換特征：通過對數(shù)據(jù)進行小波變換，得到數(shù)據(jù)在不同尺度和頻率下的特征表示，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的局部特征和頻率特征，常用于信號處理和圖像處理領域；

15、主成分分析特征：通過線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到低維空間，得到數(shù)據(jù)的主成分特征，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的主要變化方向和相關性，常用于數(shù)據(jù)壓縮；

16、獨立成分分析特征：通過對數(shù)據(jù)進行獨立成分分析，得到數(shù)據(jù)的相互獨立的成分特征，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的相互獨立性和混合特征，常用于信號處理和醫(yī)像處理領域；

17、字典學習特征：通過學習數(shù)據(jù)的稀疏表示字典，得到數(shù)據(jù)的稀疏編碼特征，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的稀疏性和局部特征，常用于圖像處理和模式識別領域。

18、進一步的，所述步驟s2中，機器學習算法和模型包括但不限于線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡，且機器學習的損失函數(shù)定義如下：其中，是訓練樣本的數(shù)量，是特征的數(shù)量，是模型參數(shù)向量，是設計矩陣，是第個樣本的目標值，是正則化系數(shù)；

19、且模型參數(shù)向量的最優(yōu)解定義如下：其中，是學習率，是損失函數(shù)關于第個參數(shù)的偏導數(shù)，是第個參數(shù)的符號函數(shù)。進一步的，所述步驟s2中，機器學習訓練模型的具體過程如下：

20、數(shù)據(jù)訓練：使用訓練數(shù)據(jù)集對選擇的模型進行訓練，并采用梯度下降此類優(yōu)化算法對模型參數(shù)進行迭代更新，以最小化損失函數(shù)；

21、模型評估：在模型訓練過程中，需要對模型進行評估，以確定模型的性能，所述評估指標包括但不限于精度、召回率、f1值；

22、模型調參：根據(jù)模型評估的結果，對模型進行調參，以進一步提高模型的性能；

23、模型保存和部署：將訓練好的模型保存下來，并將其部署到實際應用中，以進行預測和分類任務。

24、進一步的，所述步驟s3中，控制策略包括但不限于調整設備的運行模式、優(yōu)化設備的運行參數(shù)、觸發(fā)設備間的協(xié)同工作，所述設備的運行模式包含運動模式，且運動模式至少包括移動距離和移動角度的指令參數(shù)；

25、所述移動距離的指令參數(shù)定義如下：所述移動角度的指令參數(shù)定義如下：其中，表示移動距離，表示目標位置，表示當前位置，表示移動角度。第二方面，本發(fā)明提供了一種基于機器學習的智能設備控制系統(tǒng)，應用于服務器，所述系統(tǒng)包括：

26、數(shù)據(jù)獲取模塊，所述數(shù)據(jù)獲取模塊收集設備和用戶數(shù)據(jù)，并進行預處理和特征提取，以便后續(xù)的機器學習算法能夠理解和使用；

27、機器學習模塊，所述機器學習模塊選擇機器學習算法對收集到的數(shù)據(jù)進行學習和分析，生成預測模型；

28、模型預測模塊，所述模型預測模塊利用模型學習用戶的行為模式和設備使用規(guī)律，預測未來的設備需求和用戶偏好；

29、策略生成模塊，所述策略生成與執(zhí)行模塊根據(jù)機器學習模型的預測結果，生成相應的控制策略；

30、策略執(zhí)行模塊，所述策略執(zhí)行模塊遵照控制策略，通過設備驅動程序和執(zhí)行器對智能設備進行控制；

31、用戶交互模塊，所述用戶交互模塊允許用戶查看設備的運行狀態(tài)、調整設備的設置、接收系統(tǒng)的推薦和提示，并允許用戶提供反饋和評價，幫助系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進。

32、進一步的，所述數(shù)據(jù)獲取模塊具體包括：

33、數(shù)據(jù)收集單元：通過傳感器和數(shù)據(jù)采集設備收集設備的實時運行數(shù)據(jù)和用戶的行為數(shù)據(jù)；

34、預處理單元：對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，包括但不限于數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約；

35、特征提取單元：從原始數(shù)據(jù)中選擇、轉換和組合相關信息，利用計算機或其他算法分析和變換數(shù)據(jù)，提取出具有代表性和區(qū)分性的特征。

36、進一步的，包括：

37、所述用于存儲計算機指令至少一個存儲器；

38、與所述存儲器通訊的至少一個處理器,其中當所述至少一個處理器執(zhí)行計算機指令時,所述至少一個處理器使所述系統(tǒng)執(zhí)行：數(shù)據(jù)獲取模塊、機器學習模塊、模型預測模塊、策略生成模塊、策略執(zhí)行模塊和用戶交互模塊。

39、進一步的，所述存儲器上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述基于機器學習的智能設備控制方法。

40、本發(fā)明提供了一種基于機器學習的智能設備控制方法及系統(tǒng)，具備以下有益效果：

41、本發(fā)明利用機器學習技術對用戶行為和設備使用數(shù)據(jù)進行分析和學習，從而預測用戶的行為習慣，實現(xiàn)對智能設備的智能控制，不僅簡化了用戶操作步驟，減少用戶的使用難度，還能夠自動適應用戶的行為習慣，根據(jù)用戶的行為變化來調整控制策略，優(yōu)化設備的運行模式和參數(shù)，保持與用戶需求同步，并基于所預測的用戶行為提前為用戶做好設備準備，提高設備的使用效率，提升用戶體驗，另外，由于結合機器學習技術，優(yōu)化后機器學習的損失函數(shù)定義、運動模式參數(shù)選擇優(yōu)化使得控制方法能夠更加精確、高效和智能，同時促進了智能設備之間的互聯(lián)互通和協(xié)同控制，從而進一步提高設備的使用效率和用戶體驗。