一种基于智能家居的网关端冲突解决方法及系统与流程

1.本技术涉及智能家居技术领域，具体而言，涉及基于智能家居的网关端冲突解决方法及系统。


背景技术：

2.人工智能（artificial intelligence），英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
3.随着科技的不断进步，实现了智能控制家电，这样时用户的体验感更加的良好，在发出多个控制信号时，容易发生串线的情况，从而导致无法精确地控制对应的家居。


技术实现要素：

4.鉴于此，本技术提供了基于智能家居的网关端冲突解决方法及系统。
5.第一方面，提供一种基于智能家居的网关端冲突解决方法，所述方法包括：针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据所述各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系；如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
6.进一步地，所述根据所述各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系的步骤，包括：针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度；根据所述描述类似度，计算所述两个样本之间的类似度列表；对所述类似度列表进行筛选，得到所述两个样本之间是否存在映射关系的判别结果。
7.进一步地，所述描述数据包括样本传输数据策略、样本区分数据和样本重要数据中的至少一个；所述针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据的步骤，包括如下步骤中的至少一个：针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本校验网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本传输数据策略；针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本区分网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本区分数据；针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控
住数据传出预先设置的样本重要判别网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本重要数据；其中，在所述描述数据包括样本传输数据策略的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，包括：针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的样本传输数据策略，计算所述两个样本之间的运动轨迹；其中，在所述描述数据包括样本区分数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，包括：根据所述两个样本的样本区分数据，计算所述两个样本之间的区分数据类似度；其中，在所述描述数据包括样本重要数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，包括：根据所述两个样本的样本重要数据，计算所述两个样本之间的重要类似度。
8.进一步地，在所述如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤之前，所述方法还包括：如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系；如果是，则判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系的智能家居控住数据特征向量是否达到事先设置的标准向量；所述如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤，包括：如果所述智能家居控住数据特征向量达到所述事先设置的标准向量，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
9.进一步地，在所述根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系的步骤之后，所述方法还包括：如果否，则设置所述第一样本和所述第二样本之间的原始归一化可信度为标准值；输出携带所述原始归一化可信度的目标数据。
10.进一步地，在所述判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系的智能家居控住数据特征向量是否达到事先设置的标准向量的步骤之后，所述方法还包括：如果所述智能家居控住数据特征向量未达到所述事先设置的标准向量，则基于所述智能家居控住数据特征向量，设置所述第一样本和所述第二样本之间的当前归一化可信度，其中，所述当前归一化可信度的取值与所述智能家居控住数据特征向量成正相关；输出携带所述当前归一化可信度的目标数据。
11.进一步地，所述参考归一化数据为：样本匹配列表，所述样本匹配列表用于记录参
考智能家居控住数据中与某一样本存在映射关系的其他样本的标识数据；所述如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系的步骤，包括：如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别所述第一样本的样本匹配列表；如果所述第一样本的样本匹配列表为空，则确定在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本不存在映射关系；如果所述第一样本的样本匹配列表不为空，且所述第一样本的样本匹配列表中记录有所述第二样本的标识数据，则确定在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系。
12.进一步地，所述如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤，包括：如果在持续多个智能家居控住数据中都判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，且所述持续多个智能家居控住数据的特征向量超过事先设置的标准向量，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
13.第二方面，提供一种基于智能家居的网关端冲突解决系统，包括数据采集端和数据处理终端，所述数据采集端和所述数据处理终端通信连接，所述数据处理终端具体用于：针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据所述各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系；如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
14.第三方面，一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序运行时执行上述的方法。
15.本技术实施例所提供的基于智能家居的网关端冲突解决方法及系统，针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将第一样本和第二样本进行归一化处理，得到第一样本和第二样本的样本归一化结果。通过对智能家居控住数据集合的各个智能家居控住数据中其中两个样本的映射关系进行判别，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，说明第一样本和第二样本的归一化效果良好，可以被归一化为一个样本，则对第一样本和第二样本进行归一化处理，所得到的样本归一化结果中，两个样本的归一化效果良好，避免了将实际无映射关系的两个样本归一化处理为一个样本，从而提高了样本归一化结果的准确度。
附图说明
16.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
17.图1为本技术实施例所提供的一种基于智能家居的网关端冲突解决方法的流程图。
18.图2为本技术实施例所提供的一种基于智能家居的网关端冲突解决装置的框图。
19.图3为本技术实施例所提供的一种基于智能家居的网关端冲突解决系统的架构图。
具体实施方式
20.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体描述是对本技术技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的限定，在不冲突的前提下，本技术实施例以及实施例中的技术描述可以相互组合。
21.请参阅图1，示出了一种基于智能家居的网关端冲突解决方法，该方法可以包括以下步骤100和步骤200所描述的技术方案。
22.步骤100，针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据所述各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系。
23.举例而言，步骤200，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
24.举例而言，可以理解，在执行上述步骤100和步骤200所描述的技术方案时，针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将第一样本和第二样本进行归一化处理，得到第一样本和第二样本的样本归一化结果。通过对智能家居控住数据集合的各个智能家居控住数据中其中两个样本的映射关系进行判别，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，说明第一样本和第二样本的归一化效果良好，可以被归一化为一个样本，则对第一样本和第二样本进行归一化处理，所得到的样本归一化结果中，两个样本的归一化效果良好，避免了将实际无映射关系的两个样本归一化处理为一个样本，从而提高了样本归一化结果的准确度。
25.在一种可替换的实施例中，发明人发现，根据所述各样本的描述数据时，存在两个样本的描述数据不完整的问题，从而难以完整地判别其中两个样本之间是否存在映射关系，为了改善上述技术方案，步骤100所描述的根据所述各样本的描述数据，判别其中两个
样本之间是否存在映射关系的步骤，具体可以包括以下步骤q1
‑
步骤q3所描述的技术方案。
26.步骤q1，针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度。
27.步骤q2，根据所述描述类似度，计算所述两个样本之间的类似度列表。
28.步骤q3，对所述类似度列表进行筛选，得到所述两个样本之间是否存在映射关系的判别结果。
29.可以理解，在执行上述步骤q1
‑
步骤q3所描述的技术方案时，据所述各样本的描述数据时，改善两个样本的描述数据不完整的问题，从而能够完整地判别其中两个样本之间是否存在映射关系。
30.在一种可替换的实施例中，发明人发现，描述数据包括样本传输数据策略、样本区分数据和样本重要数据中的至少一个；所述针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据时，存在样本传输数据策略不准确的问题，从而难以准确地抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，为了改善上述技术问题，步骤100所描述的描述数据包括样本传输数据策略、样本区分数据和样本重要数据中的至少一个；所述针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据的步骤，具体可以包括以下步骤w1
‑
步骤w3所描述的技术方案。
31.步骤w1，针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本校验网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本传输数据策略。
32.步骤w2，针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本区分网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本区分数据。
33.步骤w3，针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本重要判别网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本重要数据。
34.可以理解，在执行上述步骤w1
‑
步骤w3所描述的技术方案时，描述数据包括样本传输数据策略、样本区分数据和样本重要数据中的至少一个；所述针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据时，改善样本传输数据策略不准确的问题，从而能够准确地抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据。
35.在一种可替换的实施例中，发明人发现，在所述描述数据包括样本传输数据策略的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据时，存在判别错误的问题，从而难以精确地计算所述两个样本之间的描述类似度，为了改善上述技术问题，步骤q1所描述的在所述描述数据包括样本传输数据策略的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，具体可以包括以下步骤q11所描述的技术方案。
36.步骤q11，针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的样本传输数据策略，计算所述两个样本之间的运动轨迹。
37.可以理解，在执行上述步骤q11所描述的技术方案时，在所述描述数据包括样本传输数据策略的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据时，改善
判别错误的问题，从而能够精确地计算所述两个样本之间的描述类似度。
38.在一种可替换的实施例中，发明人发现，在所述描述数据包括样本区分数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据时，存在样本区分数据不精确的问题，从而难以精确地计算所述两个样本之间的描述类似度，为了改善上述技术问题，步骤q1所描述的在所述描述数据包括样本区分数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，具体可以包括以下步骤r1所描述的技术方案。
39.步骤r1，根据所述两个样本的样本区分数据，计算所述两个样本之间的区分数据类似度。
40.可以理解，在执行上述步骤r1所描述的技术方案时，在所述描述数据包括样本区分数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据时，改善样本区分数据不精确的问题，从而能够精确地计算所述两个样本之间的描述类似度。
41.在一种可替换的实施例中，发明人发现，在所述描述数据包括样本重要数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据时，存在样本重要数据不准确地的问题，从而难以准确地计算所述两个样本之间的描述类似度，为了改善上述技术问题，步骤q1所描述的在所述描述数据包括样本重要数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，具体可以包括以下步骤y1所描述的技术方案。
42.步骤y1，根据所述两个样本的样本重要数据，计算所述两个样本之间的重要类似度。
43.可以理解，在执行上述步骤y1所描述的技术方案时，在所述描述数据包括样本重要数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据时，改善样本重要数据不准确地的问题，从而能够准确地计算所述两个样本之间的描述类似度。
44.基于上述基础，在所述如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤之前，还可以包括以下步骤o1和步骤o2所描述的技术方案。
45.步骤o1，如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系。
46.步骤o2，如果是，则判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系的智能家居控住数据特征向量是否达到事先设置的标准向量。
47.可以理解，在执行上述步骤o1和步骤o2所描述的技术方案时，通过精确地判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系，从而提高智能家居控住数据特征向量是否达到事先设置的标准向量的精度。
48.在一种可替换的实施例中，发明人发现，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理时，存在行归一化处理不可靠的问题，从而难以可靠地得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果，为了改善上述技术问题，步骤200所描述的如果在多个智能家居控住
数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤，具体可以包括以下步骤p1所描述的技术方案。
49.步骤p1，如果所述智能家居控住数据特征向量达到所述事先设置的标准向量，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
50.可以理解，在执行上述步骤p1所描述的技术方案时，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理时，改善行归一化处理不可靠的问题，从而能够可靠地得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
51.基于上述基础，在所述根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系的步骤之后，还可以包括以下步骤a1和步骤a2所描述的技术方案。
52.步骤a1，如果否，则设置所述第一样本和所述第二样本之间的原始归一化可信度为标准值。
53.步骤a2，输出携带所述原始归一化可信度的目标数据。
54.可以理解，在执行上述步骤a1和步骤a2所描述的技术方案时，通过准确地确定标准值，从而提高目标数据的精度。
55.基于上述基础，所述判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系的智能家居控住数据特征向量是否达到事先设置的标准向量的步骤之后，还可以包括以下步骤s1和步骤s2所描述的技术方案。
56.步骤s1，如果所述智能家居控住数据特征向量未达到所述事先设置的标准向量，则基于所述智能家居控住数据特征向量，设置所述第一样本和所述第二样本之间的当前归一化可信度，其中，所述当前归一化可信度的取值与所述智能家居控住数据特征向量成正相关。
57.步骤s2，输出携带所述当前归一化可信度的目标数据。
58.可以理解，在执行上述步骤s1和步骤s2所描述的技术方案时，通过设置所述第一样本和所述第二样本之间的当前归一化可信度，从而提高目标数据的精度。
59.在一种可替换的实施例中，发明人发现，所述参考归一化数据为：样本匹配列表，所述样本匹配列表用于记录参考智能家居控住数据中与某一样本存在映射关系的其他样本的标识数据；所述如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据时，存在第一样本的样本匹配列表不准确的问题，从而难以准确地判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系，为了改善上述技术问题，步骤o1所描述的所述参考归一化数据为：样本匹配列表，所述样本匹配列表用于记录参考智能家居控住数据中与某一样本存在映射关系的其他样本的标识数据；所述如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系的步骤，具体可以包括以下步骤o11和步骤o13所描述的技术方案。
60.步骤o11，如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别所述第一样本的样本匹配列表。
61.步骤o12，如果所述第一样本的样本匹配列表为空，则确定在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本不存在映射关系。
62.步骤o13，如果所述第一样本的样本匹配列表不为空，且所述第一样本的样本匹配列表中记录有所述第二样本的标识数据，则确定在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系。
63.可以理解，在执行上述步骤o11和步骤o13所描述的技术方案时，所述参考归一化数据为：样本匹配列表，所述样本匹配列表用于记录参考智能家居控住数据中与某一样本存在映射关系的其他样本的标识数据；所述如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据时，改善第一样本的样本匹配列表不准确的问题，从而能够准确地判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系。
64.在一种可替换的实施例中，发明人发现，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理时，存在映射关系不准确的问题，从而难以准确地得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果，为了改善上述技术问题，步骤200所描述的如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤，具体可以包括以下步骤z1所描述的技术方案。
65.步骤z1，如果在持续多个智能家居控住数据中都判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，且所述持续多个智能家居控住数据的特征向量超过事先设置的标准向量，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
66.可以理解，在执行上述步骤z1所描述的技术方案时，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理时，改善映射关系不准确的问题，从而能够准确地得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
67.基于上述基础，还可以包括以下步骤x1
‑
步骤x5所描述技术方案。
68.步骤x1，如果在持续的参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本之间一直存在映射关系，且在当前智能家居控住数据中判别出所述第一样本和第三样本之间存在映射关系，则获取所述第一样本、所述第二样本和所述第三样本的数据策略，并识别所述第一样本和所述第二样本之间的参考归一化数据。
69.步骤x2，根据所述第一样本和所述第三样本的数据策略，确定所述第一样本和所述第三样本的第一归一化可信度。
70.步骤x3，根据所述第一样本和所述第二样本的数据策略，以及所述参考归一化数据，确定所述第一样本和所述第二样本的第二归一化可信度。
71.步骤x4，确定所述第一归一化可信度和所述第二归一化可信度中的目标值。
72.步骤x5，输出所述目标值对应的映射关系的归一化结果，所述归一化结果中携带
所述目标值。
73.可以理解，在执行上述步骤x1
‑
步骤x5所描述技术方案时，通过识别所述第一样本和所述第二样本之间的参考归一化数据，从而提高归一化结果中携带所述目标值的准确性。
74.在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种基于智能家居的网关端冲突解决装置200，应用于数据处理终端，所述装置包括：映射判别模块210，用于针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据所述各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系；结果确定模块220，用于如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果。
75.在上述基础上，请结合参阅图3，示出了一种基于智能家居的网关端冲突解决系统300，包括互相之间通信的处理器310和存储器320，所述处理器310用于从所述存储器320中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
76.在上述基础上，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。
77.综上，基于上述方案，针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将第一样本和第二样本进行归一化处理，得到第一样本和第二样本的样本归一化结果。通过对智能家居控住数据集合的各个智能家居控住数据中其中两个样本的映射关系进行判别，如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，说明第一样本和第二样本的归一化效果良好，可以被归一化为一个样本，则对第一样本和第二样本进行归一化处理，所得到的样本归一化结果中，两个样本的归一化效果良好，避免了将实际无映射关系的两个样本归一化处理为一个样本，从而提高了样本归一化结果的准确度。
78.应当理解，上述所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd
‑
rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本技术的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
79.需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效
果。
80.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本技术的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
81.同时，本技术使用了特定词语来描述本技术的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
82.此外，本领域技术人员可以理解，本技术的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本技术的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本技术的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
83.计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。
84.本技术各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visual basic、fortran 2003、perl、cobol 2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（lan）或广域网（wan），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（saas）。
85.此外，除非权利要求中明确说明，本技术所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
86.同理，应当注意的是，为了简化本技术披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本技术实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本技术对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
87.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有适应性的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本技术一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
88.针对本技术引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本技术作为参考。与本技术内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本技术权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本技术中的)也除外。需要说明的是，如果本技术附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本技术所述内容有不一致或冲突的地方，以本技术的描述、定义和/或术语的使用为准。
89.最后，应当理解的是，本技术中所述实施例仅用以说明本技术实施例的原则。其他的变形也可能属于本技术的范围。因此，作为示例而非限制，本技术实施例的替代配置可视为与本技术的教导一致。相应地，本技术的实施例不仅限于本技术明确介绍和描述的实施例。
90.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。