电器的选型方法、装置、存储介质、终端和程序产品

    公开(公告)号:CN119830494A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411891030.6

    申请日:2024-12-20

    Inventor: 杜萍 韩怡茹

    Abstract: 本发明提供一种电器的选型方法、装置、存储介质、终端和程序产品,所述方法包括:获取用户需求;所述用户需求,包括:用户设置的各选型参数的需求参数值;在预设的数据库中检索与所述用户需求匹配的选型结果,和/或,利用预先训练的机器学习模型预测与所述用户需求匹配的选型结果;若在所述预设的数据库中检索到与所述用户需求匹配的选型结果,则将所述选型结果向所述用户反馈;若未在所述预设的数据库中检索到与所述用户需求匹配的选型结果,或者用户对检索到的选型结果不满意,则调整各选型参数的优先级;根据调整后的各选型参数的优先级,重新在预设的数据库中检索与所述用户需求匹配的选型结果。本发明提供的方案能够自动根据用户需求数据进行选型。

    空气调节设备控制方法、模型训练方法及换热设备

    公开(公告)号:CN117870080A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311770717.X

    申请日:2023-12-20

    Inventor: 韩怡茹 杜萍

    Abstract: 本申请涉及设备管控领域,具体而言,涉及一种空气调节设备控制方法、模型训练方法及换热设备,包括获取室外环境参数;将所述室外环境参数代入预设的最优化模型中并利用预设的启发式算法对所述最优化模型进行求解,得到设备调节参数,其中,所述最优化模型通过联邦学习策略得到;根据所述设备调节参数对设备进行控制。由于联邦学习策略能够得到更多的数据进行模型的训练,从而得到最优化模型,使得最优化模型能够基于大量的训练数据进行训练,提高了最优化模型输出设备调节参数的准确性,因此按照设备调节参数对设备进行调节能够节省设备的能耗,提高设备的能效。

    一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114185694A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111424030.1

    申请日:2021-11-26

    Inventor: 杜萍 韩怡茹

    Abstract: 本发明涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,该据处理方法应用于第一服务器,包括:接收终端设备发送的状态数据包,状态数据包包括至少一个数据字段及每个数据字段对应的字段值;对至少一个数据字段对应的字段值进行编码,得到数字编码;基于第一预设编码与预设状态值之间的第一映射关系,确定与数字编码对应的状态值;向第二服务器发送数字编码和与其对应的状态值。本发明实施例通过将状态数据包的字段值进行编码,得到数字编码,之后即传输数字编码及对应的状态值,由于数字比字符串占用空间更小,所以,占用的传输流量更小,占用的存储空间也更小,另外,经过编码后的字段值更安全,即使在传输途中被截获,也无法破解发送内容。

    洗衣机的控制方法、系统、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112227004A

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN202010910607.9

    申请日:2020-09-02

    Abstract: 本申请涉及一种洗衣机的控制方法、系统、电子设备和存储介质,应用于智能家电技术领域,其中,方法包括:接收洗涤需求,所述洗涤需求包括待加入洗涤任务,根据洗涤需求判断待加入洗涤任务是否需要插队,若需要,根据洗涤队列中的每相邻两个被插队节点之间的允许插队个数,确定目标插队位置,其中,允许插对个数不超过预设数量,目标插队位置对应的两个目标被插队节点之间的允许插队个数不为零,根据目标插队位置,将待加入洗涤任务设置在洗涤队列中,控制洗衣机依次执行洗涤队列中的待洗涤任务。以解决现有技术中,无法满足用户急迫洗衣需求的问题。

    一种建筑能效预测的方法、装置、终端和存储介质

    公开(公告)号:CN116187514A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211586076.8

    申请日:2022-12-07

    Abstract: 本发明公开了一种建筑能效预测的方法、装置、终端和存储介质,该方法包括:获取目标建筑的用能参数和运行数据;根据目标建筑的用能参数,选择与目标建筑的用能参数相似的其他建筑;基于目标建筑与其他建筑,构建相似建筑迁移网络;利用联邦学习算法,基于预先构建的基础能效预测模型,对相似建筑迁移网络中的所有建筑进行训练,得到相似建筑迁移网络中的所有建筑能够共享的联邦模型;利用目标建筑的运行数据,对联邦模型进行优化,得到目标建筑的本地联邦模型,以利用本地联邦模型对目标建筑进行建筑能效预测。该方案,通过基于联邦学习算法建立相似建筑之间的迁移网络,构建一个可共享、可迁移的联邦模型,实现对运行数据有限的建筑的能效预测。

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