CN109330503A - 清洁家电及其控制方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本申请提出一种清洁家电及其控制方法和系统，方法包括：应用程序向云服务器发送清洁家电的工作参数；所述云服务器接收所述工作参数，并将所述工作参数发送至所述清洁家电；所述清洁家电接收所述工作参数，并按照所述工作参数工作，获取工作时的工作数据，并发送至所述云服务器；所述云服务器根据所述工作参数和所述工作数据，生成清扫推荐数据，并将所述推荐数据发送至所述清洁家电，以使所述清洁家电后续按照所述推荐数据进行工作，从而实现提醒用户清扫、向用户推荐清扫方案等智能化家居体验。

Description

清洁家电及其控制方法和系统
技术领域
本发明涉及清洁家电技术领域，尤其涉及一种清洁家电及其控制方法和系统。
背景技术
随着科技的发展，扫地机器人已经逐步成为家庭清洁的主要工具。但是，相关技术中存在的问题是，扫地机器人需要在客户指令下进行清扫工作，当用户出差、较为繁忙时会忘记向扫地机器人发送清扫指令，从而影响用户生活的舒适性。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种清洁家电的控制方法，以通过机器学习生成清扫推荐数据，从而实现提醒用户清扫、向用户推荐清扫方案等智能化家居体验。
本发明的第二个目的在于提出一种清洁家电的控制系统。
本发明的第三个目的在于提出一种清洁家电。
本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种清洁家电的控制方法，包括以下步骤：应用程序向云服务器发送清洁家电的工作参数；所述云服务器接收所述工作参数，并将所述工作参数发送至所述清洁家电；所述清洁家电接收所述工作参数，并按照所述工作参数工作，获取工作时的工作数据，并发送至所述云服务器；所述云服务器根据所述工作参数和所述工作数据，生成清扫推荐数据，并将所述推荐数据发送至所述清洁家电，以使所述清洁家电后续按照所述推荐数据进行工作。
根据本发明的一个实施例，所述云服务器获取所述清洁家电所处区域的目标区域和所述目标区域的天气信息；所述云服务器利用所述目标区域和所述目标区域的天气信息，对所述推荐数据进行修正。
根据本发明的一个实施例，所述云服务器利用所述目标区域和所述目标区域的天气信息，对所述推荐数据进行修正，包括：获取所述天气信息的修正系数，利用所述天气信息的修正系数对所述推荐数据进行修正，得到第一推荐数据；获取所述目标区域的修正系数，利用所述目标区域的修正系数对所述第一推荐数据进行修正，得到第二推荐数据；将所述第二推荐数据作为所述清洁家电最终的推荐数据。
根据本发明的一个实施例，将所述工作参数和所述工作数据以及所述目标区域和所述天气信息，输入到训练好的机器学习模型中进行学习，得到所述清洁家电对应的每个推荐数据的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐数据作为所述清扫推荐数据。
根据本发明的一个实施例，所述云服务器向所述清洁家电发送清洁对象类型的指令；所述清洁家电获取所述清洁对象的类型信息，将所述清洁对象的类型信息发送给所述云服务器；所述云服务器根据所述类型信息对所述推荐数据进行修正。
根据本发明实施例的清洁家电的控制方法，云服务器接收应用程序发送的清洁家电的工作参数以及清洁家电按照工作参数工作时的工作数据，并根据工作参数和工作数据生成清扫推荐数据，使清洁家电后续按照推荐数据进行工作，从而能够通过推荐数据实现向用户发送推荐数据以进行清扫规划等的推荐或使清洁家电按照推荐数据进行工作，有效提升清洁家电的智能化程度，提升用户的体验。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种清洁家电的控制系统，包括：应用程序，用于向云服务器发送清洁家电的工作参数；云服务器，用于接收所述工作参数，并将所述工作参数发送至清洁家电；清洁家电，用于接收所述工作参数，并按照所述工作参数工作，获取工作时的工作数据，并发送至云服务器；所述云服务器，还用于根据所述工作参数和所述工作数据，生成清扫推荐数据，并所述推荐数据发送至所述清洁家电，以使所述清洁家电后续按照推荐数据进行工作。
根据本发明的一个实施例，所述云服务器还用于：获取清洁家电所处区域的目标区域和目标区域的天气信息；利用所述目标区域和所述目标区域的天气信息对所述推荐数据进行修正。
根据本发明的一个实施例，所述云服务器，还用于：获取所述天气信息的修正系数，利用所述天气信息的修正系数对所述推荐数据进行修正，得到第一推荐数据；获取所述目标区域的修正系数，利用所述目标区域的修正系数对所述第一推荐数据进行修正，得到第二推荐数据；将所述第二推荐数据作为清洁家电最终的推荐数据。
根据本发明的一个实施例，所述云服务器还用于：将所述工作参数和所述工作数据以及所述目标区域和所述天气信息，输入到训练好的机器学习模型中进行学习，得到所述清洁家电对应的每个推荐数据的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐数据作为所述清洁推荐数据。
根据本发明的一个实施例，所述云服务器还用于：向所述清洁家电发送清洁对象类型的指令，以及根据所述类型信息对所述推荐数据进行修正；所述清洁家电还用于：获取所述清洁对象的类型信息，将所述清洁对象的类型信息发送给所述云服务器。
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种清洁家电，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现所述的清洁家电的控制方法。
为了实现上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的清洁家电的控制方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例的清洁家电的控制方法的流程图；
图2为本发明一个实施例的清洁家电的控制方法的流程图；
图3为本发明另一个实施例的清洁家电的控制方法的流程图；
图4为本发明又一个实施例的清洁家电的控制方法的流程图；
图5为本发明实施例的清洁家电的控制系统的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的清洁家电的控制方法和服务器。
图1为本发明实施例的清洁家电的控制方法的流程图。如图1所示，本发明实施例的清洁家电的控制方法，包括以下步骤：
S101：应用程序向云服务器发送清洁家电的工作参数。
需要说明的是，清洁家电的工作参数可通过控制指令获取，控制指令可为用户输入的控制指令，其中，用户可通过与清洁家电绑定的应用程序输入控制指令，具体可通过移动终端中的应用程序进行。
具体地，用户可在对清洁家电进行控制时向移动终端的应用程序中输入控制指令，控制指令中包括工作参数，然后应用程序根据控制指令向云服务器发送清洁家电的工作参数其中，工作参数可包括清扫时间、清扫模式、吸力大小和拖地水速等。
S102：云服务器接收工作参数，并将工作参数发送至清洁家电。
也就是说，云服务器在接收到应用程序发送的工作参数之后，还将工作参数发送至清洁家电。
S103：清洁家电接收工作参数，并按照工作参数工作，获取工作时的工作数据，并发送至云服务器。
应当理解的是，清洁家电在获取到工作参数后，清洁家电按照工作参数进行工作，清洁家电在工作时采集当前的工作数据，例如清扫实际消耗时长、清扫地图、家庭地面信息和家庭地图灰尘分布等。
具体而言，在用户通过移动终端的应用程序来控制清洁家电进行清扫工作时，用户通过移动终端的应用程序输入清洁家电的工作参数，移动终端通过无线网络将工作参数发送至云服务器，云服务器再通过无线网络将工作参数发送至清洁家电，清洁家电的wifi模块在接收到工作参数后通过串口将工作参数传到清洁家电的底板上，以使清洁家电执行工作参数，清洁家电在工作过程中采集当前的工作数据，然后清洁家电的底板再通过串口将工作数据发送至清洁家电的wifi模块，wifi模块通过无线网络将工作数据发送至云服务器，从而云服务器能够获取清洁家电的工作参数和工作数据。
S104：云服务器根据工作参数和工作数据，生成清扫推荐数据，并将推荐数据发送至清洁家电，以使清洁家电后续按照推荐数据进行工作。
其中，云服务器可通过机器学习的方式根据工作参数和工作数据，生成清扫推荐数据。
也就是说，云服务器在获取到清洁家电工作参数和工作数据之后，将工作参数和工作数据作为机器学习的输入，然后通过机器学习(例如神经网络)算法，分析用户的清扫习惯，生成清扫推荐数据，并将推荐数据发送至清洁家电，使清洁家电后续能够按照推荐数据进行工作。换言之，可在用户通过清洁家电进行清扫后，根据用户输入的工作参数和实际清扫的工作数据，通过机器学习生成清扫推荐数据。
其中，清扫推荐数据可包括清扫周期和工作参数等，例如，可建议用户定期进行清扫，并在对应的日期向用户进行推送；又如，在用户设定工作参数时向用户提供清扫顺序、清扫力度等。
举例来说，当用户频繁控制清洁家电进行清扫时可向用户推荐降低清扫力度的清扫推荐数据，或者仅清扫厨房、玄关等污渍较重的位置。
根据本发明的一个实施例，还可根据清扫推荐数据，控制清洁家电进行清扫。
例如，在清扫推荐数据为定期进行清扫时，可在达到清扫日期时，直接控制清洁家电进行清扫，使得即使用户较忙无法对清洁家电进行控制时，清洁家电仍然能够进行清扫工作，使用户的家里保持清洁，提高用户的体验。
根据本发明的另一个实施例，还可向与所述清洁家电绑定的移动终端发送清扫推荐数据。
也就是说，可以在生成清扫推荐数据后，向用户的移动终端发送清扫推荐数据，以提醒用户进行清扫控制，或者根据推荐数据调整工作参数的设定等。
根据本发明的一个实施例，如图2所示，清洁家电的控制方法，还包括：
S201：云服务器获取清洁家电所处的目标区域和目标区域的天气信息。
需要说明的是，清洁家电所处的目标区域可包括清洁家电所处的地区，例如城市、城市区划等，还可包括清洁家电所处的室内位置，例如清洁家电处于卧室、客厅、厨房等室内区域。
S202：云服务器利用目标区域和目标区域的天气信息，对推荐数据进行修正。
一方面，云服务器对推荐数据进行修正可采用对机器学习模型修正的方式，即言，通过对机器学习模型进行优化，以实现对机器模型输出的推荐数据进行修正。其中，在本发明实施例中对机器模型进行优化的方式可包括增加机器学习的输入项，例如，增加目标区域项和目标区域的天气信息项，其中，目标区域的天气信息可包括当前空气的PM值、阴晴情况、湿度、温度等。
具体而言，云服务器可将工作参数和工作数据以及目标区域和天气信息，输入到训练好的机器学习模型中进行学习，得到清洁家电对应的每个推荐数据的推荐概率，选取推荐概率最大的推荐数据作为清洁推荐数据。
也就是说，可将目标区域和目标区域的天气信息也作为机器学习的输入，与工作参数和工作数据共同进行机器学习，以生成既符合用户习惯又符合目标区域环境的清扫推荐信息；又如，可在生成清扫推荐信息后，再根据当前目标区域的天气信息调整工作参数，举例来说，当遇到大风天气时，可将清扫力度加大，或提高水速等。
由此，本发明实施例中的清洁家电能够根据推荐概率最大的推荐数据进行工作，使得清洁家电的工作参数能够满足用户设定的工作参数、清洁家电实际工作中的工作数据、目标区域和目标区域的天气情况。
应当理解的是，本实施例中的及其学习模型是根据工作参数、工作数据、目标区域和目标区域的天气信息训练得到的机器学习模型。
其中，本发明实施例中的清洁家电可为扫地机器人等家用清洁家电。
另一方面，如图3所示，云服务器利用目标区域和目标区域的天气信息，对推荐数据进行修正，包括：
S301：获取天气信息的修正系数，利用天气信息的修正系数对推荐数据进行修正，得到第一推荐数据。
S302：获取目标区域的修正系数，利用目标区域的修正系数对第一推荐数据进行修正，得到第二推荐数据。
S303：将第二推荐数据作为清洁家电最终的推荐数据。
也就是说，云服务器还可根据目标区域和目标区域的天气信息以修正系数的方式对推荐数据进行修正。
具体而言，云服务器在根据机器学习获取到推荐数据之后，可获取天气信息的修正系数，利用天气信息的修正系数对推荐数据进行修正，得到第一推荐数据，例如，在天气信息中湿度较低时修正通过对推荐数据的修正增加清洁家电清洁时的湿度，然后获取目标区域的修正系数，利用目标区域的修正系数对第一推荐数据进行修正，得到第二推荐数据，即言，在根据目标区域的天气信息进行得到第一推荐系数数据之后，还根据目标区域的修正系数得到第二推荐数据，并将第二推荐数据作为清洁家电最终的推荐数据，使得清洁家电按照最终的推荐数据进行工作。
根据本发明的一个实施例，如图4所示，将推荐数据发送至清洁家电之前，还包括：
S401：云服务器向清洁家电发送清洁对象类型的指令。
S402：清洁家电获取清洁对象的类型信息，将清洁对象的类型信息发送给云服务器。
S403：云服务器根据类型信息对推荐数据进行修正。
也就是说，云服务器还可根据清洁对象的类型对推荐数据进行修正。
具体而言，云服务器还可向清洁家电发送清洁对象类型的指令，清洁家电获取清洁对象的类型信息并将清洁对象的类型信息发送给云服务器，云服务器根据类型信息对推荐数据进行修正。
举例来说，当云服务器向清洁家电发送清洁对象类型的指令后，清洁家电获取清洁对象的类型信息分别为卧室和厨房，然后将清洁对象的类型信息(卧室和厨房)发送给云服务器，云服务器可根据类型信息对推荐信息进行修正，即，云服务器可将清扫顺序修正为先清扫卧室再清扫厨房等。
由此，本发明实施例的清洁家电的控制方法，能够根据清洁家电的工作参数和工作数据通过机器学习生成清扫推荐数据，使得清扫方式更科学、合理，在清扫过程中有效提高清扫效率，例如在电量有限时合理安排清扫顺序等，而且，还可向用户发送清扫推荐数据，由用户选择是否应用清扫推荐数据，使用户体验更好、更灵活。
综上所述，本发明实施例的清洁家电的控制方法，云服务器接收应用程序发送的清洁家电的工作参数以及清洁家电按照工作参数工作时的工作数据，并根据工作参数和工作数据生成清扫推荐数据，使清洁家电后续按照推荐数据进行工作，从而能够通过推荐数据实现向用户发送推荐数据以进行清扫规划等的推荐或使清洁家电按照推荐数据进行工作，有效提升清洁家电的智能化程度，提升用户的体验。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种服务器。
图4为本发明实施例提供的一种清洁家电的控制系统的方框示意图。如图3所示，本发明实施例的清洁家电的控制系统100，包括：应用程序10、云服务器20和清洁家电30。
其中，应用程序10用于向云服务器发送清洁家电的工作参数；云服务器20用于接收工作参数，并将工作参数发送至清洁家电；清洁家电30用于接收工作参数，并按照工作参数工作，获取工作时的工作数据，并发送至云服务器，云服务器20还用于根据工作参数和工作数据，生成清扫推荐数据，并推荐数据发送至清洁家电，以使清洁家电后续按照推荐数据进行工作。
进一步地，如云服务器20还用于：获取清洁家电所处的目标区域和目标区域的天气信息；利用目标区域和目标区域的天气信息对推荐数据进行修正。
进一步地，云服务器20，还用于：获取天气信息的修正系数，利用天气信息的修正系数对推荐数据进行修正，得到第一推荐数据；获取目标区域的修正系数，利用目标区域的修正系数对第一推荐数据进行修正，得到第二推荐数据；将第二推荐数据作为清洁家电最终的推荐数据。
进一步地，云服务器20还用于：将工作参数和工作数据以及目标区域和天气信息，输入到训练好的机器学习模型中进行学习，得到清洁家电对应的每个推荐数据的推荐概率，选取推荐概率最大的推荐数据作为清洁推荐数据。
进一步地，云服务器还用于：向清洁家电发送清洁对象类型的指令，以及根据类型信息对推荐数据进行修正；清洁家电还用于：获取清洁对象的类型信息，将清洁对象的类型信息发送给云服务器。
需要说明的是，前述对清洁家电的控制方法实施例的解释说明也适用于该实施例的清洁家电的控制系统，此处不再赘述。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种清洁家电，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现前述的清洁家电的控制方法。
为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述的清洁家电的控制方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种清洁家电的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
应用程序向云服务器发送清洁家电的工作参数；
所述云服务器接收所述工作参数，并将所述工作参数发送至所述清洁家电；
所述清洁家电接收所述工作参数，并按照所述工作参数工作，获取工作时的工作数据，并发送至所述云服务器；
所述云服务器根据所述工作参数和所述工作数据，生成推荐数据，并将所述推荐数据发送至所述清洁家电，以使所述清洁家电后续按照所述推荐数据进行工作。
2.根据权利要求1所述的清洁家电的控制方法，其特征在于，还包括：
所述云服务器获取所述清洁家电所处的目标区域和所述目标区域的天气信息；
所述云服务器利用所述目标区域和所述目标区域的天气信息，对所述推荐数据进行修正。
3.根据权利要求2所述的清洁家电的控制方法，其特征在于，所述云服务器利用所述目标区域和所述目标区域的天气信息，对所述推荐数据进行修正，包括：
获取所述天气信息的修正系数，利用所述天气信息的修正系数对所述推荐数据进行修正，得到第一推荐数据；
获取所述目标区域的修正系数，利用所述目标区域的修正系数对所述第一推荐数据进行修正，得到第二推荐数据；
将所述第二推荐数据作为所述清洁家电最终的推荐数据。
4.根据权利要求3所述的清洁家电的控制方法，其特征在于，还包括：
将所述工作参数和所述工作数据以及所述目标区域和所述天气信息，输入到训练好的机器学习模型中进行学习，得到所述清洁家电对应的每个推荐数据的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐数据作为所述清扫推荐数据。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的清洁家电的控制方法，其特征在于，所述将所述推荐数据发送至所述清洁家电之前，还包括：
所述云服务器向所述清洁家电发送清洁对象类型的指令；
所述清洁家电获取所述清洁对象的类型信息，将所述清洁对象的类型信息发送给所述云服务器；
所述云服务器根据所述类型信息对所述推荐数据进行修正。
6.一种清洁家电的控制系统，其特征在于，包括：
应用程序，用于向云服务器发送清洁家电的工作参数；
云服务器，用于接收所述工作参数，并将所述工作参数发送至清洁家电；
清洁家电，用于接收所述工作参数，并按照所述工作参数工作，获取工作时的工作数据，并发送至云服务器；
所述云服务器，还用于根据所述工作参数和所述工作数据，生成清扫推荐数据，并所述推荐数据发送至所述清洁家电，以使所述清洁家电后续按照推荐数据进行工作。
7.根据权利要求6所述的清洁家电的控制系统，其特征在于，所述云服务器还用于：
获取清洁家电所处的目标区域和目标区域的天气信息；
利用所述目标区域和所述目标区域的天气信息对所述推荐数据进行修正。
8.根据权利要求7所述的清洁家电的控制系统，其特征在于，所述云服务器，还用于：
获取所述天气信息的修正系数，利用所述天气信息的修正系数对所述推荐数据进行修正，得到第一推荐数据；
获取所述目标区域的修正系数，利用所述目标区域的修正系数对所述第一推荐数据进行修正，得到第二推荐数据；
将所述第二推荐数据作为清洁家电最终的推荐数据。
9.根据权利要求8所述的清洁家电的控制系统，其特征在于，所述云服务器还用于：
将所述工作参数和所述工作数据以及所述目标区域和所述天气信息，输入到训练好的机器学习模型中进行学习，得到所述清洁家电对应的每个推荐数据的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐数据作为所述清洁推荐数据。
10.根据权利要求6-9中任一项所述的清洁家电的控制系统，其特征在于，所述云服务器还用于：
向所述清洁家电发送清洁对象类型的指令，以及根据所述类型信息对所述推荐数据进行修正；
所述清洁家电还用于：
获取所述清洁对象的类型信息，将所述清洁对象的类型信息发送给所述云服务器。
11.一种清洁家电，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的清洁家电的控制方法。
12.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的清洁家电的控制方法。
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