【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能设备控制，具体为一种基于机器学习的智能设备控制方法及系统。
技术介绍
1、在当前的科技发展趋势下，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，智能设备已经深入到我们生活的各个方面，如智能家居、智能穿戴设备、智能医疗等，使得我们的生活变得更加便捷和高效。这些设备在方便我们生活的同时，也带来了设备控制复杂性的挑战，如何有效地管理和控制这些设备，使其能够协同工作并满足用户的个性化需求，是现有技术关注的重点。
2、然而，在实际使用中，由于用户行为具有不确定性，现有控制技术却只能遵照用户指令或固定化程序对设备进行控制，导致用户操作步骤繁琐、设备控制的智能性较差，且由于无法根据用户的行为习惯生成相应的控制策略，故无法提前为用户做好设备准备，不能很好的满足用户的使用需求，影响用户体验。
3、因此，急需对此缺点进行改进，本专利技术则是针对现有的结构及不足予以研究改良，提供有一种基于机器学习的智能设备控制方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的智能设备控制方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于机器学习的智能设备控制方法，包括以下步骤：
4、s1、数据获取：通过设备的传感器或者用户的反馈来收集用户的设备使用数据，对收集到的数据进行预处理和特征提取，获得训练数据集；
5、s2、模型训练：根据具
6、s3、预测和控制：模型训练完成后，利用模型预测用户的行为习惯，并根据预测结果生成相应的控制策略来控制设备；
7、s4、交互控制：用户通过交互界面查看设备的运行状态，接收系统的推荐和提示，并根据自身需求调整设备的设置；
8、s5、反馈调节：将交互数据反馈给机器学习模型，生成新的预测结果，来调整控制策略，优化设备的运行模式和参数，保持与用户需求同步。
9、进一步的，所述步骤s1中，用户的设备使用数据分为设备的实时运行数据和用户的行为数据，包含设备的使用时间、使用频率、使用场景此类信息。
10、进一步的，所述步骤s1中，特征提取具体包括：
11、统计特征：包括但不限于平均值、方差、最大最小值、中位数，能够很好地描述数据的分布和集中趋势，常用于数值型数据的特征提取；
12、频域特征：指通过对数据进行傅立叶变换等操作，将数据转换到频域进行特征提取，能够很好地描述数据的周期性和频率分布特征，常用于信号处理和音频处理领域；
13、滤波器特征：指通过设计和应用滤波器，提取数据的频率响应和时域特征，能够很好她捕捉数据的局部特征和频率成分，常用于图像处理和信号处理领域；
14、小波变换特征：通过对数据进行小波变换，得到数据在不同尺度和频率下的特征表示，能够很好地描述数据的局部特征和频率特征，常用于信号处理和图像处理领域；
15、主成分分析特征：通过线性变换将原始数据映射到低维空间，得到数据的主成分特征，能够很好地描述数据的主要变化方向和相关性，常用于数据压缩；
16、独立成分分析特征：通过对数据进行独立成分分析，得到数据的相互独立的成分特征，能够很好地描述数据的相互独立性和混合特征，常用于信号处理和医像处理领域；
17、字典学习特征：通过学习数据的稀疏表示字典，得到数据的稀疏编码特征，能够很好地描述数据的稀疏性和局部特征，常用于图像处理和模式识别领域。
18、进一步的，所述步骤s2中，机器学习算法和模型包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络，且机器学习的损失函数定义如下：其中，是训练样本的数量，是特征的数量，是模型参数向量，是设计矩阵，是第个样本的目标值，是正则化系数；
19、且模型参数向量的最优解定义如下：其中，是学习率，是损失函数关于第个参数的偏导数，是第个参数的符号函数。进一步的，所述步骤s2中，机器学习训练模型的具体过程如下：
20、数据训练：使用训练数据集对选择的模型进行训练，并采用梯度下降此类优化算法对模型参数进行迭代更新，以最小化损失函数；
21、模型评估：在模型训练过程中，需要对模型进行评估，以确定模型的性能，所述评估指标包括但不限于精度、召回率、f1值；
22、模型调参：根据模型评估的结果，对模型进行调参，以进一步提高模型的性能；
23、模型保存和部署：将训练好的模型保存下来，并将其部署到实际应用中，以进行预测和分类任务。
24、进一步的，所述步骤s3中，控制策略包括但不限于调整设备的运行模式、优化设备的运行参数、触发设备间的协同工作，所述设备的运行模式包含运动模式，且运动模式至少包括移动距离和移动角度的指令参数；
25、所述移动距离的指令参数定义如下：所述移动角度的指令参数定义如下：其中，表示移动距离，表示目标位置，表示当前位置，表示移动角度。第二方面，本专利技术提供了一种基于机器学习的智能设备控制系统，应用于服务器，所述系统包括：
26、数据获取模块，所述数据获取模块收集设备和用户数据，并进行预处理和特征提取，以便后续的机器学习算法能够理解和使用；
27、机器学习模块，所述机器学习模块选择机器学习算法对收集到的数据进行学习和分析，生成预测模型；
28、模型预测模块，所述模型预测模块利用模型学习用户的行为模式和设备使用规律，预测未来的设备需求和用户偏好；
29、策略生成模块，所述策略生成与执行模块根据机器学习模型的预测结果，生成相应的控制策略；
30、策略执行模块，所述策略执行模块遵照控制策略，通过设备驱动程序和执行器对智能设备进行控制；
31、用户交互模块，所述用户交互模块允许用户查看设备的运行状态、调整设备的设置、接收系统的推荐和提示，并允许用户提供反馈和评价，帮助系统进行优化和改进。
32、进一步的，所述数据获取模块具体包括：
33、数据收集单元：通过传感器和数据采集设备收集设备的实时运行数据和用户的行为数据；
34、预处理单元：对采集的数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约；
35、特征提取单元：从原始数据中选择、转换和组合相关信息，利用计算机或其他算法分析和变换数据，提取出具有代表性和区分性的特征。
36、进一步的，包括：
37、所述用于存储计算机指令至少一个存储器；
38、与所述存储器通讯的至少一个处理器,其中当所述至少一个处理器执行计算机指令时,所述至少一个处理器使所述系统执行：数据获取模块、机器学习模块、模型预测模块、策略生成模块、策略执行模块和用户交互模块。
39、进一步的，所述存储器上存储有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，用户的设备使用数据分为设备的实时运行数据和用户的行为数据，包含设备的使用时间、使用频率、使用场景此类信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，机器学习算法和模型包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络，且机器学习的损失函数定义如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，机器学习训练模型的具体过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，控制策略包括但不限于调整设备的运行模式、优化设备的运行参数、触发设备间的协同工作，所述设备的运行模式包含运动模式，且运动模式至少包括移动距离和移动角度的指令参数；所述移动距离的指令参数定义如下：
6.一种应用于权利要求1-5任一项所述的控制方法的
7.根据权利要求6所述的控制系统，其特征在于，所述数据获取模块具体包括：
8.根据权利要求7所述的控制系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的控制系统，其特征在于，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述步骤s1中，用户的设备使用数据分为设备的实时运行数据和用户的行为数据，包含设备的使用时间、使用频率、使用场景此类信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述步骤s2中，机器学习算法和模型包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络，且机器学习的损失函数定义如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述步骤s2中，机器学习训练模型的具体过程如下：
5.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张良朝，崔伟，
申请(专利权)人：南京天樾信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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