[发明专利]一种控制家用电器执行控制指令的方法及装置

权利要求书

1.一种控制家用电器执行控制指令的方法，其特征在于，包括：

获取用户在设定时间段内的历史行为，所述历史行为包括用户对家用电器设置的用于控制家用电器执行控制指令的操作信息；

利用预设的人工神经网络算法模型对用户在设定时间内的所述历史行为进行分析，得到与所述历史行为相匹配的控制指令，以及所述控制指令执行的时间点；

向家用电器发送所述控制指令，控制家用电器在所述时间点执行所述控制指令。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，向家用电器发送所述控制指令，控制家用电器在所述时间点执行所述控制指令之前，所述方法还包括：

向用户发送提示信息，所述提示信息提示的内容包括家用电器执行的控制指令以及所述控制指令执行的时间点。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，向家用电器发送所述控制指令，控制家用电器在所述时间点执行所述控制指令之前，所述方法还包括：

确定接收到用户对所述提示信息的确认指令，所述确认指令用于指示允许所述家用电器在所述时间点执行所述控制指令。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设的人工神经网络算法模型对用户在设定时间内的所述历史行为进行分析，得到与所述历史行为相匹配的控制指令，以及所述控制指令执行的时间点，包括：

根据用户在设定时间段内的所述历史行为，建立初始人工神经网络算法模型，所述初始人工神经网络算法模型的输入为用户的历史行为，输出为与所述历史行为相匹配的控制指令以及所述控制指令执行的时间点；

将用户的历史行为、与所述历史行为相匹配的控制指令以及所述控制指令执行的时间点，作为候选样本；

在所述候选样本中选择训练样本，对所述初始人工神经网络算法模型进行训练，并在所述候选样本中除所述训练样本之外的其它样本中选择测试样本，并利用所述测试样本，对所述初始人工神经网络算法模型进行正向网络测试，得到人工神经网络算法模型；

利用所述人工神经网络算法模型，确定与所述历史行为相匹配的控制指令以及所述控制指令执行的时间点。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，向家用电器发送所述控制指令，控制家用电器在所述时间点执行所述控制指令之后，所述方法还包括：

利用家用电器在所述时间点执行的控制指令，对所述人工神经网络算法模型进行修正。

6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，用户对家用电器设置的用于控制家用电器执行控制指令的操作信息包括家用电器执行控制指令的时间点、家用电器执行的控制指令、执行控制指令的家用电器的位置信息中的至少一项。

7.一种控制家用电器执行控制指令的装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取用户在设定时间段内的历史行为，所述历史行为包括用户对家用电器设置的用于控制家用电器执行控制指令的操作信息；

处理单元，用于利用预设的人工神经网络算法模型对用户在设定时间内的所述历史行为进行分析，得到与所述历史行为相匹配的控制指令，以及所述控制指令执行的时间点；

发送单元，用于向家用电器发送所述控制指令；

控制单元，用于控制家用电器在所述时间点执行所述控制指令。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述发送单元还用于：向用户发送提示信息，所述提示信息提示的内容包括家用电器执行的控制指令以及所述控制指令执行的时间点。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：确定单元，用于确定接收到用户对所述提示信息的确认指令，所述确认指令用于指示允许所述家用电器在所述时间点执行所述控制指令。