一种基于人工智能的智能家居信息化控制方法与流程

本发明涉及智能家居，尤其涉及一种基于人工智能的智能家居信息化控制方法。

背景技术：

1、在当前的智能家居技术领域，智能家居系统主要依赖于多个智能设备之间的联动和协作，以实现自动化管理和控制。这些系统通常包括各种传感器、控制器和执行器，用于完成如环境监测、安全保障、能源管理等多种功能。然而，现有技术在几个关键方面存在明显的局限性。

2、首先，不同厂商生产的智能家居设备往往采用各自的通信协议和数据格式，导致设备间的兼容性和整合性较差。这种缺乏统一标准的问题使得用户在配置和使用多品牌智能家居设备时面临诸多困难，限制了系统的灵活性和扩展性。其次，现有的智能家居系统在设备间的智能协同和数据处理方面还不够成熟。虽然一些系统可以实现基本的设备联动，但在处理复杂场景和用户个性化需求时，仍然缺乏足够的智能化和自适应能力。例如，系统可能无法准确理解和预测用户的行为模式，或者不能有效处理环境变化带来的影响。此外，现有技术在用户交互体验方面也有待提升。许多智能家居系统的用户界面不够直观，导致用户在操作过程中需要较高的学习成本。同时，系统对于用户的反馈和调整请求处理不够灵敏和智能，影响了用户体验的整体质量。因此，如何提供一种基于人工智能的智能家居信息化控制方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于人工智能的智能家居信息化控制方法，本发明通过采用图神经网络，有效地实现了不同厂商生产的智能家居设备间的高效整合。通过智能分析设备间的关系和相互作用，实现了设备间的无缝对接和协同工作，从而极大地提高了系统的灵活性和扩展性。

2、根据本发明实施例的一种基于人工智能的智能家居信息化控制方法，包括如下步骤：

3、s1、利用图神经网络在智能家居系统内建立智能家居设备间的关系模型，其中，每个设备被视为图中的一个节点，设备间的交互作为节点间的边；

4、s2、对每个设备节点输入的数据进行特征提取，包括设备状态、操作历史和用户偏好；

5、s3、通过图神经网络的前向传播，计算每个设备间的影响力和关联性；

6、s4、应用自适应神经模糊推理系统根据从图神经网络得到的设备间关联性，以及用户行为模式，生成针对每个设备的控制策略；

7、s5、在使用过程中，结合图神经网络模型和自适应神经模糊推理系统，动态调整智能家居系统中各设备的运行参数。

8、可选的，所述s1具体包括：

9、s11、构建多模态图神经网络模型；

10、s12、通过多模态数据的关联分析确定设备间的交互关系，通过分析用户在不同设备上的行为模式和环境变化来确定设备间的依赖关系，所述依赖关系在图中以边的形式表现，边的权重由设备间的相互作用强度和频率决定；

11、s13、利用图卷积网络对智能家居系统中的设备关系进行深度学习：

12、

13、其中，表示加上自连接的邻接矩阵，a为表示原邻接矩阵，i表示单位矩阵，表示的度矩阵，h(l)为表示第l层的特征表示，w(l)表示该层的权重矩阵。

14、可选的，所述多模态图神经网络模型综合处理智能家居中各种类型设备的数据，所述数据包括传感器数据、设备状态和用户交互记录，以此作为节点特征。

15、可选的，所述s2具体包括：

16、s21、采集智能家居系统中各种设备的运行数据；

17、s22、对收集到的数据进行数据清洗、数据标准化以及缺失值处理；

18、s23、通过自动编码器进行非线性降维处理，从复杂数据中提取对智能家居控制更具影响力的特征：

19、z＝f(wx+b)；

20、其中，x表示输入的原始数据，w和b分别表示编码器的权重和偏置参数，f表示激活函数，z表示提取出的高级特征表示；

21、s24、利用随机森林算法对提取的高级特征进行进一步的分析和分类，用于理解和预测各设备的使用模式和用户的行为习惯：

22、

23、其中，y表示最终的预测输出，n表示决策树的数量，yi(x)表示第i个决策树对输入x的预测输出；

24、s25、将随机森林的预测结果作为图神经网络中各设备节点的输入，用于优化智能家居系统中设备间的协同工作策略和用户交互体验。

25、可选的，所述s3具体包括：

26、s31、定义多模态图神经网络模型，节点间的连接代表不同智能设备间的潜在交互关系，所述交互关系基于设备间的数据流动和用户操作模式；

27、s32、利用图神经网络的前向传播机制，计算各设备间的影响力和关联性：

28、

29、其中，表示节点v在第l+1层的特征表示，n(v)表示节点v的邻居节点集合，cvu表示正规化常数，w(l)表示第l层的权重矩阵，σ表示激活函数；

30、s33、智能家居系统理解并预测设备间的相互影响。

31、可选的，所述s4具体包括：

32、s41、利用自适应神经模糊推理系统对图神经网络的输出进行分析；

33、s42、定义模糊规则和隶属函数，所述模糊规则基于智能家居系统中设备的状态、用户的历史交互数据以及环境因素，用于映射设备间的相互依赖性和行为模式；

34、s43、进行模糊规则推理，将图神经网络输出的设备间关系和用户行为模式转换为具体的设备控制策略：

35、

36、其中，f(x)表示最终的控制策略输出，n表示模糊规则的数量，wi表示第i个规则的权重，fi(x)表示第i个规则的输出函数。

37、可选的，所述自适应神经模糊推理系统的训练过程包括：

38、使用模糊规则将设备状态和用户行为模式转换为模糊值；

39、通过前馈神经网络调整隶属函数和规则参数；

40、利用反向传播和最小二乘估计对权重和参数进行优化。

41、可选的，所述s5具体包括将图神经网络模型和自适应神经模糊推理系统的输出综合应用于智能家居系统中，对各设备参数的智能调整：

42、pnew＝pcurrent+α·δp；

43、其中，pnew表示调整后的设备参数，pcurrent表示当前的设备参数，α表示学习率，δp表示基于图神经网络和自适应神经模糊推理系统输出的参数调整量。

44、可选的，所述设备参数的调整基于两方面的输出：一方面是图神经网络提供的设备间的关联性和影响力信息，另一方面是自适应神经模糊推理系统提供的基于用户行为模式的控制策略。

45、本发明的有益效果是：

46、(1)本发明通过采用图神经网络，有效地实现了不同厂商生产的智能家居设备间的高效整合。通过智能分析设备间的关系和相互作用，实现了设备间的无缝对接和协同工作，从而极大地提高了系统的灵活性和扩展性。结合自适应神经模糊推理系统，能够更准确地理解和预测用户行为模式，并根据环境变化自动调整设备设置，使得系统能够有效应对复杂场景，满足用户个性化的需求。

47、(2)本发明通过智能算法优化了用户界面和交互流程，使得用户在操作智能家居系统时更加直观便捷，用户可以更容易地进行设备控制和系统配置，同时系统对用户的反馈和调整请求能够做出更快速、更智能的响应。

48、(3)本发明智能家居系统通过精确控制各设备的运行状态，能够有效降低能源消耗，提高能效。这不仅减少了用户的经济负担，也有助于环境保护，在增强设备兼容性、提升系统自适应能力、优化用户体验以及提高能效等方面都取得了显著的进步，为智能家居领域带来了重要的创新和发展。