【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及一种电子装置及其控制方法，更具体地，涉及一种用于在用户的活动时间和非活动时间期间识别洗衣机冻结概率的电子装置及其控制方法。
技术介绍
1、洗衣机是一种用水洗涤衣服的机器。此时，在流出水的水龙头、洗衣机的洗涤桶、残水软管、排水软管等中可能会发生冻结，并且如果在特定时间段内对于每个部件没有水流，相关技术的洗衣机仅简单地提供冻结故障。
2、除了外部温度低之外，冻结故障的发生还受到洗衣机的环境温度、洗衣机操作等的影响。特别地，即使区域和外部温度相同，发生冻结故障的概率也会根据洗衣机是否运行或者安装环境而变化。因此，即使相关技术的洗衣机提供了冻结故障，也存在未发生冻结的问题，并且准确度会很低。
3、一般的冻结预测神经网络模型可以通过使用洗衣机的环境温度和环境数据来预测冻结，但是仅可能在不考虑用户的环境和活动时间的状态下提供单向通知。即使用户接收到冻结通知，洗衣机也可能无法处理冻结，并且在这种情况下，洗衣机可能会慢慢冻结，降低洗涤效率并最终达到冻结状态。
技术实现思路
1、[技术问题]
2、当洗衣机处于冻结状态时，洗衣机的寿命会缩短，并且直到冻结状态解除洗衣机才可能运行，并且电机的性能可能会降低。因此，由于用户识别到洗衣机的冻结时间点，对洗衣机的不满可能会增加并且洗衣机的可靠性可能会降低，并且洗衣机的寿命可能会缩短。
3、有必要开发一种可以解决上述问题的冻结预测方法。
4、[技术方案]
5、本公开的目的是提供一种
6、根据实施例，一种电子装置，包括：存储器，存储第一神经网络模型和第二神经网络模型；以及处理器，连接到存储器，处理器配置成控制电子装置。处理器可以配置成：获得用户的上下文信息、洗衣机的操作信息和洗衣机的环境信息；通过将上下文信息输入到第一神经网络模型中，识别用户的活动时间和用户的非活动时间；基于当前时间点处于活动时间内，通过将操作信息和环境信息输入到第二神经网络模型，按照时间区间获得洗衣机的一个或多个冻结概率；以及基于按照时间区间所获得的一个或多个冻结概率，识别在活动时间和非活动时间期间大于或等于阈值冻结概率的冻结概率。
7、电子装置还包括：通信接口，其中，处理器还配置成：通过通信接口从用户终端接收用户的上下文信息；通过通信接口从洗衣机接收操作信息和环境信息；以及控制通信接口向用户终端发送所识别的冻结概率。
8、处理器还配置成：通过将操作信息和环境信息输入到第二神经网络模型，针对包括在洗衣机中的多个配置中的每一个，按照时间区间获得一个或多个冻结概率。
9、处理器还配置成：基于在按照时间区间所获得的一个或多个冻结概率中识别出在活动时间和非活动时间期间大于或等于第一阈值冻结概率的冻结概率，提供冻结处理指南；以及基于在按照时间区间所获得的一个或多个冻结概率中识别出在活动时间和非活动时间期间大于或等于第二阈值冻结概率并且小于第一阈值冻结概率的冻结概率，提供防冻指南。
10、处理器还配置成：基于从当前时间点起经过阈值时间之后的时间点处于活动时间内，重新获得在从当前时间点起经过阈值时间之后的上下文信息、操作信息和环境信息；通过将所重新获得的上下文信息输入到第一神经网络模型，重新识别用户的活动时间和非活动时间；基于从当前时间点起经过阈值时间之后的时间点处于所重新识别的活动时间内，通过将所重新获得的操作信息和所重新获得的环境信息输入到第二神经网络模型，按照时间区间重新获得洗衣机的一个或多个冻结概率；以及在按照时间区间所重新获得的一个或多个冻结概率中，识别在所重新识别的活动时间和所重新识别的非活动时间期间大于或等于阈值冻结概率的第二冻结概率。
11、处理器还配置成：基于从当前时间点起经过阈值时间之后的时间点不处于活动时间内，重新获得在活动时间结束之后的时间点的上下文信息、操作信息和环境信息；通过将所重新获得的上下文信息输入到第一神经网络模型，重新识别用户的活动时间和非活动时间；基于活动时间结束之后的时间点处于所重新识别的活动时间内，通过将所重新获得的操作信息和所重新获得的环境信息输入到第二神经网络模型，按照时间区间重新获得洗衣机的一个或多个冻结概率；以及在按照时间区间所重新获得的一个或多个冻结概率中，识别在所重新识别的活动时间和所重新识别的非活动时间期间大于或等于阈值冻结概率的第二冻结概率。
12、上下文信息包括用户终端的使用历史或用户的洗衣机使用历史中的至少一个，以及其中，操作信息包括洗衣机的内部温度、洗衣机的洗涤时间、洗衣机的洗涤温度或洗衣机的功耗中的至少一个。
13、处理器配置成：通过将上下文信息输入到第一神经网络模型，识别用户的多个活动时间和用户的多个非活动时间；基于当前时间点处于多个活动时间中的一个活动时间内，通过将操作信息和环境信息输入到第二神经网络模型，按照时间区间获得洗衣机的一个或多个冻结概率；以及在按照时间区间所获得的一个或多个冻结概率中，识别在一个活动时间和多个非活动时间中的紧接这一个活动时间之后的期间大于或等于阈值冻结概率的第三冻结概率。
14、第一神经网络模型是通过第一人工智能算法学习样本上下文信息相对于样本活动时间的关系来获得，以及其中，第二神经网络模型是通过第二人工智能算法按照时间区间学习样本操作信息相对于样本环境信息的关系来获得。
15、电子装置是洗衣机，并且电子装置还包括：通信接口；以及传感器，其中，处理器还配置成：通过通信接口从用户终端接收用户的上下文信息；从存储器获得操作信息；通过传感器获得环境信息；以及控制通信接口向用户终端发送所识别的冻结概率。
16、电子装置是用户终端，并且电子装置还包括：通信接口；以及显示器，其中，处理器还配置成：从存储器获得用户的上下文信息；通过通信接口从洗衣机接收操作信息和环境信息；以及控制显示器显示所识别的冻结概率。
17、根据实施例，一种控制电子装置的方法，所述方法包括：获得用户的上下文信息、洗衣机的操作信息和洗衣机的环境信息；通过将上下文信息输入到第一神经网络模型中，识别用户的活动时间和用户的非活动时间；基于当前时间点处于活动时间内，通过将操作信息和环境信息输入到第二神经网络模型，按照时间区间获得洗衣机的一个或多个冻结概率；以及在按照时间区间所获得的一个或多个冻结概率中，识别在活动时间和非活动时间期间大于或等于阈值冻结概率的冻结概率。
18、获得上下文信息、操作信息和环境信息还包括：从用户终端接收用户的上下文信息，并且从洗衣机接收操作信息和环境信息，以及其中，所述方法还包括：向用户终端发送所识别的冻结概率。
19、按照时间区间获得一个或多个冻结概率包括：通过将操作信息和环境信息输入到第二神经网络模型，针对包括在洗衣机中的多个配置中的每一个，按照时间区间获得一个或多个冻结概率。
20、识别大于或等于阈值冻结概率的冻结概率包括：基于在按照时间区间所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子装置，包括：
2.根据权利要求1所述的电子装置，还包括：
3.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：通过将所述操作信息和所述环境信息输入到所述第二神经网络模型，针对包括在所述洗衣机中的多个配置中的每一个，按照时间区间获得所述一个或多个冻结概率。
4.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
5.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
6.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器还配置成：
7.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述上下文信息包括用户终端的使用历史或所述用户的洗衣机使用历史中的至少一个，以及
8.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器配置成：
9.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述第一神经网络模型是通过第一人工智能算法学习样本上下文信息相对于样本活动时间的关系来获得，以及
10.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述电子装置是所述洗衣机，并且所述电子装置还包括：
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