[发明专利]一种人工智能信息处理方法

权利要求书

1.一种人工智能信息处理方法，其特征在于，应用于人工智能信息处理设备，所述人工智能信息处理方法包括：

生成用于控制通信连接的目标物联网设备的目标控制信息；

基于预先训练的控制信息匹配模型对所述目标控制信息进行匹配处理，得到所述目标控制信息与所述目标物联网设备的历史控制信息之间的目标信息匹配度，其中，所述控制信息匹配模型基于所述目标物联网设备的多条所述历史控制信息进行训练得到；

基于所述目标信息匹配度确定是否将所述目标控制信息发送给所述目标物联网设备，其中，所述目标物联网设备基于所述目标控制信息运行。

2.根据权利要求1所述的人工智能信息处理方法，其特征在于，所述基于预先训练的控制信息匹配模型对所述目标控制信息进行匹配处理，得到所述目标控制信息与所述目标物联网设备的历史控制信息之间的目标信息匹配度的步骤，包括：

构建初始的神经网络模型；

从目标数据库中获取所述目标物联网设备的多条历史控制信息；

基于所述多条历史控制信息对所述神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型对应的控制信息匹配模型；

基于所述控制信息匹配模型对所述目标控制信息进行匹配处理，得到所述目标控制信息与所述目标物联网设备的历史控制信息之间的目标信息匹配度，其中，所述目标信息匹配度用于表征所述目标控制信息与所述多条历史控制信息具有的控制信息变化趋势之间的匹配度。

3.根据权利要求2所述的人工智能信息处理方法，其特征在于，所述基于所述多条历史控制信息对所述神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型对应的控制信息匹配模型的步骤，包括：

对所述多条历史控制信息进行筛选，得到多条目标历史控制信息；

基于所述目标历史控制信息对所述神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型对应的控制信息匹配模型。

4.根据权利要求3所述的人工智能信息处理方法，其特征在于，所述对所述多条历史控制信息进行筛选，得到多条目标历史控制信息的步骤，包括：

对所述多条历史控制信息进行离散度计算，得到所述多条历史控制信息对应的第一离散值；

基于每一条所述历史控制信息的生成时间信息，按照时间从早到晚的顺序对所述多条历史控制信息进行排序处理，得到对应的历史控制信息排序序列，并基于所述历史控制信息排序序列中的先后位置关系，计算相邻两条历史控制信息之间的差异值，得到对应的历史控制差异信息；

对多条所述历史控制差异信息进行离散度计算，得到多条所述历史控制差异信息对应的第二离散值；

确定所述第一离散值对应的第一权重系数，并确定所述第二离散值对应的第二权重系数；

基于所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第一离散值和所述第二离散值进行加权求和计算，得到对应的目标离散值；

确定所述目标离散值与预先确定的离散值阈值之间的大小关系，其中，所述离散值阈值基于所述人工智能信息处理设备响应对应的管理用户进行的配置操作生成；

若所述目标离散值小于所述离散值阈值，则将所述多条历史控制信息都作为多条目标历史控制信息。

5.根据权利要求4所述的人工智能信息处理方法，其特征在于，所述对所述多条历史控制信息进行筛选，得到多条目标历史控制信息的步骤，还包括：

若所述目标离散值大于或等于所述离散值阈值，则对所述多条历史控制信息进行曲线拟合处理，得到所述多条历史控制信息对应的第一曲线；

确定每一条所述历史控制信息与所述第一曲线之间的符合度；

基于所述符合度和预先确定的符合度阈值之间的大小关系分别确定每一条所述历史控制信息是否作为目标历史控制信息，其中，所述符合度阈值基于所述人工智能信息处理设备响应对应的管理用户进行的配置操作生成，且大于或等于所述符合度阈值的每一个所述符合度对应的每一条所述历史控制信息作为目标历史控制信息，小于所述符合度阈值的每一个所述符合度对应的每一条所述历史控制信息不作为目标历史控制信息。