[发明专利]基于机器学习的冰箱行为控制方法、装置和冰箱

权利要求书

1.一种基于机器学习的冰箱行为控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取冰箱的当前时间；

将所述当前时间输入冰箱行为预测模型，输出预测行为的标识信息，其中，所述冰箱行为预测模型是根据冰箱的历史各时间点的运行数据，基于机器学习算法训练得到的；

其中，所述冰箱行为预测模型建立的具体过程包括：

根据设定的采样周期，获取冰箱在多个采样周期内的各时间点的运行数据，得到运行参数集合；

对所述运行参数集合进行预处理，得到训练样本集，其中，预处理包括对所述运行参数集合中的参数进行分类整理；

根据所述训练样本集，建立冰箱行为预测模型；

其中，具体过程还包括根据所述冰箱行为预测模型的预测行为与冰箱的实际行为的差异，判断是否需要修正所述冰箱行为预测模型；若是，则将所述冰箱的当前行为和行为发生时间作为采集的样本数据,判断所述采集的样本数据在样本库中的类别；判断所述样本数据与所属类别的预测值的时间偏差，若时间偏差在偏差阈值范围内，将所述样本数据以加权系数β的耦合方式加入所属类别的样本库；若时间偏差大于偏差阈值，将样本数据以加权系数γ的耦合方式加入所属类别的样本库；若样本库的数据量超过阈值，则删除样本库中与所述采集的样本偏差最大的样本；

根据所述预测行为的标识信息，控制所述冰箱进行与所述预测行为相对应的行为；

其中，所述标识信息包括预测行为的发生时间，计算所述预测行为的发生时间与当前时间的时间差；

若所述时间差大于第二预设时长，控制所述冰箱的WIFI功能在所述时间差内进入休眠模式。

2.根据权利要求1所述基于机器学习的冰箱行为控制方法，其特征在于：

各时间点的运行数据是指冰箱的开门时间、开门时长、WIFI的开启时间、运行时长、在各个时间点的间室温度、环境温度。

3.根据权利要求1所述基于机器学习的冰箱行为控制方法，其特征在于，所述“根据所述预测行为的 标识信息，控制所述冰箱进行与所述预测行为相对应的行为”具体包括：

若所述预测行为为开启冰箱门，所述标识信息包括开启冰箱门时间和时长；

根据所述开启冰箱门时间和时长，选择对所述冰箱进行预制冷的档位和预制冷的时间，在到达所述预制冷时间时，控制所述冰箱进行预制冷。

4.根据权利要求3所述基于机器学习的冰箱行为控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述冰箱门开启时间与当前时间的时间差，若所述时间差大于第一预设时长，控制所述冰箱在所述时间差内进入节能运行模式。

5.根据权利要求1所述基于机器学习的冰箱行为控制方法，其特征在于，所述“根据所述预测行为的 标识信息，控制所述冰箱进行与所述预测行为相对应的行为”具体包括：

若所述预测行为为调节冰箱的间室温度，所述标识信息包括调节的时间和温度值，控制所述在所述调节的时间将冰箱的间室温度设定为调节的温度值。

6.一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任意一项所述基于机器学习的冰箱行为控制方法中的步骤。

7.一种冰箱，其特征在于，所述冰箱包含如权利要求6所述的电子装置。