空调控制模型的训练方法及空调控制方法与流程

本发明实施例涉及智能家居领域，尤其涉及一种空调控制模型的训练方法、空调控制方法、空调控制模型的训练装置、空调控制装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能家居系统已经逐渐普及。其中，空调作为家居系统的重要组成部分，可以对室内的温度等等环境状态进行调节，提高了环境的舒适感。

2、目前，用户控制空调，主要是通过遥控器或智能终端设备例如是手机等对空调进行控制，通过这些设备提供的按键或选项，来发出对应指令以控制空调。

3、上述方案，只能基于简单的按键或选项来控制空调，控制不够准确。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种空调控制模型的训练方法、空调控制方法、电子设备及计算机可读存储介质。

2、第一方面，本申请实施例公开了一种空调控制模型的训练方法，包括：

3、获取控制信息，将所述控制信息输入初始模型；所述初始模型包括编码器和解码器，所述控制信息中有多个标注标签，所述标注标签具有标注概率；

4、通过所述初始模型的所述编码器接收所述控制信息，并基于所述控制信息提取特征向量；

5、通过所述初始模型的所述解码器接收所述特征向量，并基于所述特征向量得到输出标签以及所述输出标签的输出概率；

6、根据所述输出标签的输出概率和所述标注标签的标注概率，训练所述初始模型得到空调控制模型。

7、第二方面，本申请实施例公开了一种空调控制方法，包括：

8、获取控制信息，将所述控制信息输入到空调控制模型；

9、在所述空调控制模型接收所述控制信息后，获得输出标签；

10、根据所述输出标签，生成空调控制指令，并基于所述空调控制指令对空调进行控制；其中，所述空调控制模型是由第一方面任一项所述的方法训练得到。

11、第三方面，本申请实施例公开了一种空调控制模型的训练装置，包括：

12、信息获取模块，用于获取控制信息，将所述控制信息输入初始模型；所述初始模型包括编码器和解码器，所述控制信息中有多个标注标签，所述标注标签具有标注概率；

13、特征向量模块，用于通过所述初始模型的所述编码器接收所述控制信息，并基于所述控制信息提取特征向量；

14、概率输出模块，用于通过所述初始模型的所述解码器接收所述特征向量，并基于所述特征向量得到输出标签以及所述输出标签的输出概率；

15、模型训练模块，用于根据所述输出标签的输出概率和所述标注标签的标注概率，训练所述初始模型得到空调控制模型。

16、第四方面，本申请实施例公开了一种空调控制装置，包括：

17、控制获取模块，用于获取控制信息，将所述控制信息输入到空调控制模型；

18、标签获取模块，用于在所述空调控制模型接收所述控制信息后，获得输出标签；

19、指令控制模块，用于根据所述输出标签，生成空调控制指令，并基于所述空调控制指令对空调进行控制；其中，所述空调控制模型是由第一方面所述的方法训练得到。

20、第五方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括处理器和存储器、所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的空调控制模型的训练方法和第二方面所述的空调控制方法的步骤。

21、第六方面，本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的空调控制模型的训练方法和第二方面所述的空调控制方法的步骤。

22、本申请实施例中，通过获取控制信息，将所述控制信息输入初始模型；所述初始模型包括编码器和解码器，所述控制信息中有多个标注标签，所述标注标签具有标注概率；通过所述初始模型的所述编码器接收所述控制信息，并基于所述控制信息提取特征向量；通过所述初始模型的所述解码器接收所述特征向量，并基于所述特征向量得到输出标签以及所述输出标签的输出概率；根据所述输出标签的输出概率和所述标注标签的标注概率，训练所述初始模型得到空调控制模型。能够得到基于控制信息获得输出标签的空调控制模型，进而可以根据输出标签对空调进行控制，提高了空调控制的准确性。

技术特征：

1.一种空调控制模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述输出标签的输出概率和所述标注标签的标注概率，训练所述初始模型得到空调控制模型的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取控制信息的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在通过终端设备获取用户的控制指令和环境信息的步骤之后，还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述初始模型的所述编码器接收所述控制信息，将所述控制信息转换为特征向量的步骤，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述初始模型的所述解码器接收所述特征向量，将所述特征向量转换得到输出标签以及所述输出标签的输出概率的步骤，包括：

7.一种空调控制方法，其特征在于，包括：

8.一种空调控制模型的训练装置，其特征在于，包括：

9.一种空调控制装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1至7任意一项所述方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种空调控制模型的训练方法及空调控制方法，方法包括：获取控制信息，将所述控制信息输入初始模型；所述初始模型包括编码器和解码器，所述控制信息中有多个标注标签，所述标注标签具有标注概率；通过所述初始模型的所述编码器接收所述控制信息，并基于所述控制信息提取特征向量；通过所述初始模型的所述解码器接收所述特征向量，并基于所述特征向量得到输出标签以及所述输出标签的输出概率；根据所述输出标签的输出概率和所述标注标签的标注概率，训练所述初始模型得到空调控制模型。本申请能够通过训练的空调控制模型以提高空调控制的准确度。

技术研发人员：吴雪燕,李绍斌,贾巨涛,黄鑫
受保护的技术使用者：珠海格力电器股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24