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申请/专利权人：江苏森讯达智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种卫浴产品智能交互控制方法及系统，该卫浴产品智能交互控制方法包括以下步骤：根据用户的卫浴设备使用习惯和偏好设定，建立用户使用卫浴设备的知识图谱；通过若干传感器获取用户卫浴设备的使用数据，利用数据融合算法整合各个传感器所获取的使用数据，并对整合后的数据进行特征提取，得到卫浴设备使用的多维度信息。本发明通过整合各个传感器所获取的使用数据，使得可以避免重复数据可能会导致对用户实际使用行为的误解，提高数据准确性的同时，还可以帮助系统快速发现潜在的异常数据有助于及时发现问题并采取相应措施，以避免可能的设备故障、安全风险或用户不满意。

主权项：1.一种卫浴产品智能交互控制方法，其特征在于，该卫浴产品智能交互控制方法包括以下步骤：S1、根据用户的卫浴设备使用习惯和偏好设定，建立用户使用卫浴设备的知识图谱；S2、通过若干传感器获取用户卫浴设备的使用数据，利用数据融合算法整合各个传感器所获取的使用数据，并对整合后的数据进行特征提取，得到卫浴设备使用的多维度信息；S3、将得到的多维度信息通过分析模型进行分析，获取用户的使用状态数据和实时环境状况数据；S4、根据用户的使用状态和实时环境状况，调节知识图谱中的使用状态与卫浴设备运行的对应关系；S5、接收来自用户的主动控制指令，获取主动控制指令发出时的主动环境参数，生成新的关联知识，并存入知识图谱；S6、将使用状态数据和实时环境状况数据分成若干份数据，并利用局部离群因子算法对每份数据进行异常值检测，识别潜在的异常数据；S7、根据识别出的结果查询知识图谱，并获取对应的设备运行指令，将运行指令发送至卫浴设备，调整其运行状态；S8、卫浴设备根据执行结果，通过屏幕显示或语音播报的方式将反馈信息传达给用户；所述将得到的多维度信息通过分析模型进行分析，获取用户的使用状态和实时环境状况包括以下步骤：S31、预设聚类参数组合列表；S32、以待提取对象当前特征融合后的数据作为聚类的数据集进行聚类初始化；S33、通过改进的K-Means聚类算法对数据集进行聚类，得到所有簇的集合；S34、根据统计数据得到的集合进行删除处理，剔除集合中不属于特征区域的簇；S35、采用集合中删除处理后的簇对特征区域进行更新，确定特征数据；所述通过改进的K-Means聚类算法对数据集进行聚类，得到所有簇的集合包括以下步骤：S331、对聚类后的数据集，计算每一个数据对象的噪声衡量指标；S332、对每一个数据对象，如果其噪声衡量指标大于预设阈值，将数据对象作为数据集的孤立点；S333、删除孤立点或者将孤立点导出到异常值列表中，得到新的数据集X；S334、从新的数据集X中随机选取K个数据对象作为初始聚类中心C1，C2，…，Ck；S335、根据初始聚类中心，计算每一个数据对象与各聚类中心之间的距离，将每个数据对象分配到最近的聚类中心所在的类；S336、对于每一个类，计算其数据对象的平均位置作为新的聚类中心；S337、如果新的聚类中心与步骤S336的聚类中心一样，则算法结束，否则，用新的聚类中心替代旧的聚类中心，并重复步骤S335-S336；S338、预设一个迭代次数阈值，当迭代次数达到阈值时停止迭代，并将最终的聚类结果输出；所述改进的K-Means聚类算法的计算公式为： ;其中，n表示聚类中的数据点数量； d表示为数据点特征的数量； V{S，H}表示为噪声衡量指标； Si表示第i个聚类； X ih 表示在聚类Si中第h个数据点的特征向量； X jh 表示在整个数据集中所有数据点在第h个特征上的平均值； H表示为阈值； j表示数据中的一个数据点。

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