[发明专利]一种基于智能家居的网关端冲突解决方法及系统

权利要求书

1.一种基于智能家居的网关端冲突解决方法，其特征在于，所述方法包括：

针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据，并根据所述各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系；

如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果；

其中，所述根据所述各样本的描述数据，判别其中两个样本之间是否存在映射关系的步骤，包括：

针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度；

根据所述描述类似度，计算所述两个样本之间的类似度列表；

对所述类似度列表进行筛选，得到所述两个样本之间是否存在映射关系的判别结果；

其中，所述描述数据包括样本传输数据策略、样本区分数据和样本重要数据中的至少一个；所述针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，抽取该智能家居控住数据中各样本的描述数据的步骤，包括如下步骤中的至少一个：

针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本校验网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本传输数据策略；

针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本区分网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本区分数据；

针对所采集智能家居控住数据集合中的各个智能家居控住数据，将该智能家居控住数据传出预先设置的样本重要判别网络，得到该智能家居控住数据中各样本的样本重要数据；

其中，在所述描述数据包括样本传输数据策略的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，包括：

针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的样本传输数据策略，计算所述两个样本之间的运动轨迹；

其中，在所述描述数据包括样本区分数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，包括：

根据所述两个样本的样本区分数据，计算所述两个样本之间的区分数据类似度；

其中，在所述描述数据包括样本重要数据的前提下，所述针对待判别的两个样本，根据所述两个样本的描述数据，计算所述两个样本之间的描述类似度的步骤，包括：

根据所述两个样本的样本重要数据，计算所述两个样本之间的重要类似度；

其中，在所述如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤之前，所述方法还包括：

如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系；

如果是，则判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系的智能家居控住数据特征向量是否达到事先设置的标准向量；

所述如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤，包括：

如果所述智能家居控住数据特征向量达到所述事先设置的标准向量，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果；

其中，在所述根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系的步骤之后，所述方法还包括：

如果否，则设置所述第一样本和所述第二样本之间的原始归一化可信度为标准值；

输出携带所述原始归一化可信度的目标数据；

其中，在所述判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系的智能家居控住数据特征向量是否达到事先设置的标准向量的步骤之后，所述方法还包括：

如果所述智能家居控住数据特征向量未达到所述事先设置的标准向量，则基于所述智能家居控住数据特征向量，设置所述第一样本和所述第二样本之间的当前归一化可信度，其中，所述当前归一化可信度的取值与所述智能家居控住数据特征向量成正相关；

输出携带所述当前归一化可信度的目标数据；

其中，所述参考归一化数据为：样本匹配列表，所述样本匹配列表用于记录参考智能家居控住数据中与某一样本存在映射关系的其他样本的标识数据；所述如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别参考归一化数据，并根据所述参考归一化数据，判断在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本是否存在映射关系的步骤，包括：

如果在当前智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本存在映射关系，则识别所述第一样本的样本匹配列表；

如果所述第一样本的样本匹配列表为空，则确定在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本不存在映射关系；

如果所述第一样本的样本匹配列表不为空，且所述第一样本的样本匹配列表中记录有所述第二样本的标识数据，则确定在参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本存在映射关系；

其中，所述如果在多个智能家居控住数据中判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果的步骤，包括：

如果在持续多个智能家居控住数据中都判别出第一样本和第二样本之间存在映射关系，且所述持续多个智能家居控住数据的特征向量超过事先设置的标准向量，则将所述第一样本和所述第二样本进行归一化处理，得到所述第一样本和所述第二样本的样本归一化结果；

其中，还包括：

如果在持续的参考智能家居控住数据中所述第一样本和所述第二样本之间一直存在映射关系，且在当前智能家居控住数据中判别出所述第一样本和第三样本之间存在映射关系，则获取所述第一样本、所述第二样本和所述第三样本的数据策略，并识别所述第一样本和所述第二样本之间的参考归一化数据；

根据所述第一样本和所述第三样本的数据策略，确定所述第一样本和所述第三样本的第一归一化可信度；

根据所述第一样本和所述第二样本的数据策略，以及所述参考归一化数据，确定所述第一样本和所述第二样本的第二归一化可信度；

确定所述第一归一化可信度和所述第二归一化可信度中的目标值；

输出所述目标值对应的映射关系的归一化结果，所述归一化结果中携带所述目标值。