[发明专利]电器及其控制方法和控制系统、服务器、电器控制装置

权利要求书

1.一种电器的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收电器或电器控制装置发送的参数获取请求，所述参数获取请求中包括所述电器的标识；

根据所述参数获取请求，获取与所述电器的标识对应的推荐参数配置列表；

将所述推荐参数配置列表发送至所述电器或所述电器控制装置，以供所述电器根据所述推荐参数配置列表运行，或者供所述电器控制装置根据所述推荐参数配置列表控制所述电器运行；

其中，还包括：

基于与所述电器的标识对应的机器学习模型生成所述推荐参数配置列表；

所述机器学习模型包括通用机器学习模型和个性化机器学习模型，所述推荐参数配置列表包括通用推荐参数配置列表和个性化推荐参数配置列表，所述基于与所述电器的标识对应的机器学习模型生成所述推荐参数配置列表，包括：

若存储有与所述电器的标识对应的所述个性化机器学习模型，则基于与所述电器的标识对应的所述个性化机器学习模型生成所述个性化推荐参数配置列表；

若未存储有与所述电器的标识对应的所述个性化机器学习模型，则基于所述通用机器学习模型生成所述通用推荐参数配置列表。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述机器学习模型包括通用机器学习模型和个性化机器学习模型，所述控制方法还包括：

接收所述电器发送的用户修改后的电器参数；

根据所述用户修改后的电器参数，基于所述通用机器学习模型生成对应的所述个性化机器学习模型，或更新已存储的对应的所述个性化机器学习模型。

3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述机器学习模型包括通用机器学习模型和个性化机器学习模型，所述控制方法还包括：

接收所述电器控制装置发送的用户操作信息和用户修改后的电器参数；

根据所述用户操作信息和所述用户修改后的电器参数，基于所述通用机器学习模型生成对应的所述个性化机器学习模型，或更新已存储的对应的所述个性化机器学习模型。

4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述机器学习模型包括通用机器学习模型和个性化机器学习模型，所述控制方法还包括：

根据历史电器参数，或者根据所述历史电器参数和场景数据，训练得到所述通用机器学习模型；

根据所述历史电器参数和以下数据中的任意一种或多种的组合：用户操作信息、用户修改后的电器参数和场景数据，训练得到所述个性化机器学习模型。

5.根据权利要求3或4所述的控制方法，其特征在于，所述用户操作信息包括以下信息中的任意一种或多种的组合：

操作时间、操作顺序和操作频次。

6.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：

获取所述电器对应的所述场景数据，根据所述电器对应的所述场景数据，基于所述通用机器学习模型，生成更新后的通用推荐参数配置列表；

将所述更新后的通用推荐参数配置列表发送至所述电器或所述电器控制装置，以供所述电器根据所述更新后的通用推荐参数配置列表运行，或者供所述电器控制装置根据所述更新后的通用推荐参数配置列表控制所述电器运行。

7.根据权利要求4或6所述的控制方法，其特征在于，所述场景数据包括以下数据中的任意一种或多种的组合：

地理位置数据、季节数据、天气数据和时间段数据。