CN110367897A - 智能设备的自动暖碟的控制方法、系统、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能设备的自动暖碟的控制方法、系统、设备和存储介质，所述控制方法包括：获取历史设定时间段内用户每天在不同的使用时间段从智能设备中取出餐具的历史时间点；将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型；获取目标时间段中的第M天；将第M天输入至预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点；根据目标时间点提前设定时长开启智能设备的暖碟功能。本发明通过分析得到用户的使用习惯，自适应地提前对餐具进行加热，从而提升了用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及智能设备自动控制技术领域，特别涉及一种智能设备的自动暖碟的控制方法、系统、设备和存储介质。
背景技术
随着智能设备的智能化技术的快速发展，用户对智能产品的要求也随之增加，如智能洗碗机，能够实现将餐具清洗干净而省去了人工参与；然而，现有的洗碗机只能完成对餐具的清洗功能，但是用户每次从洗碗机中取出餐具时餐具都是冰凉的，从而影响用户的使用体验；尤其对于冬季，冰凉的餐具更会给用户带来较差的体验感。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中洗碗机中餐具在取出时是冰凉的，从而给用户带来较差的体验感的缺陷，提供一种智能设备的自动暖碟的控制方法、系统、设备和存储介质。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
本发明提供一种智能设备的自动暖碟的控制方法，所述控制方法包括：
获取历史设定时间段内用户每天在不同的使用时间段从智能设备中取出餐具的历史时间点；其中，所述历史设定时间段包括N天，N≥1且N取值为整数；
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型；其中，1≤n≤N，n取值为整数；
获取目标时间段中的第M天；其中，1≤M≤N，M取值为整数；
将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点；
根据所述目标时间点提前设定时长开启所述智能设备的暖碟功能。
较佳地，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，采用最小二乘法进行线性拟合处理获取用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
较佳地，当所述使用时间段包括早餐时间段时，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中早餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型；
所述将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点的步骤包括：
将第M天输入至所述第一预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的早餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括中餐时间段时，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中中餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型；
所述将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点的步骤包括：
将第M天输入至所述第二预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的中餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括晚餐时间段时，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中晚餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型；
所述将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点的步骤包括：
将第M天输入至所述第三预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的晚餐时间段取出餐具的目标时间点。
较佳地，所述历史设定时间段为一个月，所述目标时间段为所述历史设定时间段的下一个月。
较佳地，所述智能设备包括洗碗机或消毒柜。
本发明还提供一种智能设备的自动暖碟的控制系统，所述控制系统包括历史时间点获取模块、预测模型建立模块、时间获取模块、目标时间点获取模块和暖碟控制模块；
所述历史时间点获取模块用于获取历史设定时间段内用户每天在不同的使用时间段从智能设备中取出餐具的历史时间点；其中，所述历史设定时间段包括N天，N≥1且N取值为整数；
所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型；其中，1≤n≤N，n取值为整数；
所述时间获取模块用于获取目标时间段中的第M天；其中，1≤M≤N，M取值为整数；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点；
所述暖碟控制模块用于根据所述目标时间点提前设定时长开启所述智能设备的暖碟功能。
较佳地，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，采用最小二乘法进行线性拟合处理获取用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
较佳地，当所述使用时间段包括早餐时间段时，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中早餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述第一预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的早餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括中餐时间段时，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中中餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述第二预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的中餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括晚餐时间段时，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中晚餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述第三预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的晚餐时间段取出餐具的目标时间点。
较佳地，所述历史设定时间段为一个月，所述目标时间段为所述历史设定时间段的下一个月。
较佳地，所述智能设备包括洗碗机或消毒柜。
本发明还提供一种电子设备，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，所述处理器执行计算机程序时实现上述的智能设备的自动暖碟的控制方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上所述的智能设备的自动暖碟的控制方法的步骤。
本发明的积极进步效果在于：
本发明中，基于获取的历史时间段内(如上一个月)用户每天在不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的历史时间点，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型，进而获取用户在目标时间段(如下一个月)每天不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的目标时间点，并在目标时间点之前提前开启智能设备的暖碟功能，即通过分析得到用户的使用习惯，自适应地提前对餐具进行加热，从而提升了用户的使用体验。
附图说明
图1为本发明实施例1的智能设备的自动暖碟的控制方法的流程图。
图2为本发明实施例2的智能设备的自动暖碟的控制方法中历史设定时间段中每天中餐时间段的取餐具时间点分布示意图。
图3为本发明实施例2的智能设备的自动暖碟的控制方法的流程图。
图4为本发明实施例3的智能设备的自动暖碟的控制系统的模块示意图。
图5为本发明实施例5的实现智能设备的自动暖碟的控制方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
如图1所示，本实施例的智能设备的自动暖碟的控制方法包括：
S101、获取历史设定时间段内用户每天在不同的使用时间段从智能设备中取出餐具的历史时间点；
其中，历史设定时间段包括N天，N≥1且N取值为整数；
餐具包括碗、碟、勺子、叉子、筷子等。
S102、将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型；
其中，1≤n≤N，n取值为整数；
S103、获取目标时间段中的第M天；
其中，1≤M≤N，M取值为整数；
S104、将第M天输入至预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点；
S105、根据目标时间点提前设定时长开启智能设备的暖碟功能。
其中，智能设备包括但不限于洗碗机、消毒柜。
本实施例中，基于获取的历史时间段内(如上一个月)用户每天在不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的历史时间点，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型，进而获取用户在目标时间段(如下一个月)每天不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的目标时间点，并在目标时间点之前提前开启智能设备的暖碟功能，即通过分析得到用户的使用习惯，自适应地提前对餐具进行加热，从而提升了用户的使用体验。
实施例2
本实施例的智能设备的自动暖碟的控制方法是对实施例1的进一步改进，具体地：
历史设定时间段为一个月，目标时间段为历史设定时间段的下一个月；当某个月31天，则1≤N≤31；当某个月30天，则1≤N≤30。
不同的使用时间段包括早餐时间段、中餐时间段和晚餐时间段。
例如，早餐时间段包括6:00-10:00，中餐时间段包括10:00-14:00，晚餐时间段包括16:00-20:00。
以某个月用户每天在中餐时间段取餐具的情况为例，如图2所示，横向表示这个月的每天(单位为：天数)，纵向表示这个月的每天中餐用户从智能设备取餐具的历史时间点，通过该曲线可以得到该用户在中餐时间段取餐具的时间习惯。
具体地，当使用时间段包括早餐时间段时，步骤S102包括：
将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中早餐时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型；
步骤S104包括：
将第M天输入至第一预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的早餐时间段取出餐具的目标时间点。
当使用时间段包括中餐时间段时，步骤S102包括：
将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中中餐时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型；
步骤S104包括：
将第M天输入至第二预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的中餐时间段取出餐具的目标时间点。
当使用时间段包括晚餐时间段时，步骤S102包括：
将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中晚餐时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型；
步骤S104包括：
将第M天输入至第三预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的晚餐时间段取出餐具的目标时间点。
如图3所示，本实施例的步骤S102还包括：
S1021、将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的历史时间点作为输出，采用最小二乘法进行线性拟合处理获取用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
以某个月用户每天在中餐时间段取餐具的情况为例，如图2所示，根据该当前时间段中的中餐时间段预测下一个时间段中的中餐时间段的时间点肯定是唯一的且趋于一个时间点的，即用户的使用习惯肯定是在某一个时间点上下波动的，则该用户的使用习惯(即取餐具的时间点)的表达式可用线性拟合表达式Y＝aX+b来表示，其中，Y表示某一天中餐时间段用户取餐具的时间点(如12:14简化成1214)，X表示每一天，a、b两个参数的值通过最小二乘法进行线性拟合即可得到。
具体地，线性拟合过程如下：
1)给定一组数据(xi,yi),i＝0，1，…，m-1。
其中，xi表示每一天，yi表示某一天中餐时间段用户取餐具的时间点。
2)做拟合直线p(x)＝a+bx，对应的均方误差Q(a,b)为：
其中，Q(a,b)的极小值要满足如下条件：
3)将上述公式整理成如下矩阵的形式：
4)采用消元法或克莱姆方法解出方程：
根据上述公式即可分别求解出线性拟合表达式Y＝aX+b中的a、b两个参数，即得到用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
例如，得到a取值为2，b取值为1135，则获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型Y2为：Y2＝2*X2+1135。
若预测下个月的第31天用户在中餐时间段从智能设备中取出餐具的时间点：Y2＝2*31+1135＝1197＝12:37。
类似上述的线性拟合过程，同样地可以得到用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型Y1，也可以得到用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型Y3，具体线性拟合过程与上述类似，因此此处就不再赘述。
当智能设备包括洗碗机时，在预测的取出餐具的目标时间点Y1、Y2和Y3达到之前，提前10分钟开启洗碗机的暖碟功能，这样就能保证当用户在目标时间点左右从洗碗机中取餐具时可以拿到“暖”的餐具，即拿到最适温的餐具，从而提升了用户的使用体验。
本实施例中，基于获取的历史时间段内(如上一个月)用户每天在不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的历史时间点，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型，进而获取用户在目标时间段(如下一个月)每天不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的目标时间点，并在目标时间点之前提前开启智能设备的暖碟功能，即通过分析得到用户的使用习惯，自适应地提前对餐具进行加热，从而提升了用户的使用体验。
实施例3
如图4所示，本实施例的智能设备的自动暖碟的控制系统包括历史时间点获取模块1、预测模型建立模块2、时间获取模块3、目标时间点获取模块4和暖碟控制模块5。
历史时间点获取模块1用于获取历史设定时间段内用户每天在不同的使用时间段从智能设备中取出餐具的历史时间点；其中，历史设定时间段包括N天，N≥1且N取值为整数；
餐具包括碗、碟、勺子、叉子、筷子等。
预测模型建立模块2用于将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型；其中，1≤n≤N，n取值为整数；
时间获取模块3用于获取目标时间段中的第M天；其中，1≤M≤N，M取值为整数；
目标时间点获取模块4用于将第M天输入至预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点；
暖碟控制模块5用于根据目标时间点提前设定时长开启智能设备的暖碟功能。
其中，智能设备包括但不限于洗碗机、消毒柜。
本实施例中，基于获取的历史时间段内(如上一个月)用户每天在不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的历史时间点，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型，进而获取用户在目标时间段(如下一个月)每天不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的目标时间点，并在目标时间点之前提前开启智能设备的暖碟功能，即通过分析得到用户的使用习惯，自适应地提前对餐具进行加热，从而提升了用户的使用体验。
实施例4
本实施例的智能设备的自动暖碟的控制系统是对实施例3的进一步改进，具体地：
历史设定时间段为一个月，目标时间段为历史设定时间段的下一个月；当某个月31天，则1≤N≤31；当某个月30天，则1≤N≤30。。
不同的使用时间段包括早餐时间段、中餐时间段和晚餐时间段。
例如，早餐时间段包括6:00-10:00，中餐时间段包括10:00-14:00，晚餐时间段包括16:00-20:00。
以某个月用户每天在中餐时间段取餐具的情况为例，如图2所示，横向表示这个月的每天(单位为：天数)，纵向表示这个月的每天中餐用户从智能设备取餐具的历史时间点，通过该曲线可以得到该用户在中餐时间段取餐具的时间习惯。具体地，当使用时间段包括早餐时间段时，预测模型建立模块2用于将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中早餐时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型；
目标时间点获取模块4用于将第M天输入至第一预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的早餐时间段取出餐具的目标时间点。
当使用时间段包括中餐时间段时，预测模型建立模块2用于将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中中餐时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型；
目标时间点获取模块4用于将第M天输入至第二预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的中餐时间段取出餐具的目标时间点。
当使用时间段包括晚餐时间段时，预测模型建立模块2用于将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中晚餐时间段对应的历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型；
目标时间点获取模块4用于将第M天输入至第三预测模型，获取用户在目标时间段中的第M天的晚餐时间段取出餐具的目标时间点。
预测模型建立模块2还用于将历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的历史时间点作为输出，采用最小二乘法进行线性拟合处理获取用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
以某个月用户每天在中餐时间段取餐具的情况为例，如图2所示，根据该当前时间段中的中餐时间段预测下一个时间段中的中餐时间段的时间点肯定是唯一的且趋于一个时间点的，即用户的使用习惯肯定是在某一个时间点上下波动的，则该用户的使用习惯(即取餐具的时间点)的表达式可用线性拟合表达式Y＝aX+b来表示，其中，Y表示某一天中餐时间段用户取餐具的时间点(如12:14简化成1214)，X表示每一天，a、b两个参数的值通过最小二乘法进行线性拟合即可得到。
具体地，线性拟合过程如下：
1)给定一组数据(xi,yi),i＝0，1，…，m-1。
其中，xi表示每一天，yi表示某一天中餐时间段用户取餐具的时间点。
2)做拟合直线p(x)＝a+bx，对应的均方误差Q(a,b)为：
其中，Q(a,b)的极小值要满足如下条件：
3)将上述公式整理成如下矩阵的形式：
4)采用消元法或克莱姆方法解出方程：
根据上述公式即可分别求解出线性拟合表达式Y＝aX+b中的a、b两个参数，即得到用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
例如，得到a取值为2，b取值为1135，则获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型Y2为：Y2＝2*X2+1135。
若预测下个月的第31天用户在中餐时间段从智能设备中取出餐具的时间点：Y2＝2*31+1135＝1197＝12:37。
类似上述的线性拟合过程，同样地可以得到用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型Y1，也可以得到用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型Y3，具体线性拟合过程与上述类似，因此此处就不再赘述。
当智能设备包括洗碗机时，在预测的取出餐具的目标时间点Y1、Y2和Y3达到之前，提前10分钟开启洗碗机的暖碟功能，这样就能保证当用户在目标时间点左右从洗碗机中取餐具时可以拿到“暖”的餐具，即拿到最适温的餐具，从而提升了用户的使用体验。
本实施例中，基于获取的历史时间段内(如上一个月)用户每天在不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的历史时间点，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型，进而获取用户在目标时间段(如下一个月)每天不同的用餐时间段从洗碗机中取出餐具的目标时间点，并在目标时间点之前提前开启智能设备的暖碟功能，即通过分析得到用户的使用习惯，自适应地提前对餐具进行加热，从而提升了用户的使用体验。
实施例5
图5为本发明实施例5提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备包括存储器、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实施例1或2中任意一实施例中的智能设备的自动暖碟的控制方法。图5显示的电子设备30仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备30可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备30的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器31、上述至少一个存储器32、连接不同系统组件(包括存储器32和处理器31)的总线33。
总线33包括数据总线、地址总线和控制总线。
存储器32可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)321和/或高速缓存存储器322，还可以进一步包括只读存储器(ROM)323。
存储器32还可以包括具有一组(至少一个)程序模块324的程序/实用工具325，这样的程序模块324包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
处理器31通过运行存储在存储器32中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如本发明实施例1或2中任意一实施例中的智能设备的自动暖碟的控制方法。
电子设备30也可以与一个或多个外部设备34(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口35进行。并且，模型生成的设备30还可以通过网络适配器36与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器36通过总线33与模型生成的设备30的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的设备30使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
实施例6
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现实施例1或2中任意一实施例中的智能设备的自动暖碟的控制方法中的步骤。
其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。
在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行实现实施例1或2中任意一实施例中的智能设备的自动暖碟的控制方法中的步骤。
其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种智能设备的自动暖碟的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
获取历史设定时间段内用户每天在不同的使用时间段从智能设备中取出餐具的历史时间点；其中，所述历史设定时间段包括N天，N≥1且N取值为整数；
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型；其中，1≤n≤N，n取值为整数；
获取目标时间段中的第M天；其中，1≤M≤N，M取值为整数；
将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点；
根据所述目标时间点提前设定时长开启所述智能设备的暖碟功能。
2.如权利要求1所述的智能设备的自动暖碟的控制方法，其特征在于，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，采用最小二乘法进行线性拟合处理获取用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
3.如权利要求1所述的智能设备的自动暖碟的控制方法，其特征在于，当所述使用时间段包括早餐时间段时，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中早餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型；
所述将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点的步骤包括：
将第M天输入至所述第一预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的早餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括中餐时间段时，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中中餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型；
所述将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点的步骤包括：
将第M天输入至所述第二预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的中餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括晚餐时间段时，所述将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型的步骤包括：
将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中晚餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型；
所述将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点的步骤包括：
将第M天输入至所述第三预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的晚餐时间段取出餐具的目标时间点。
4.如权利要求1所述的智能设备的自动暖碟的控制方法，其特征在于，所述历史设定时间段为一个月，所述目标时间段为所述历史设定时间段的下一个月。
5.如权利要求1所述的智能设备的自动暖碟的控制方法，其特征在于，所述智能设备包括洗碗机或消毒柜。
6.一种智能设备的自动暖碟的控制系统，其特征在于，所述控制系统包括历史时间点获取模块、预测模型建立模块、时间获取模块、目标时间点获取模块和暖碟控制模块；
所述历史时间点获取模块用于获取历史设定时间段内用户每天在不同的使用时间段从智能设备中取出餐具的历史时间点；其中，所述历史设定时间段包括N天，N≥1且N取值为整数；
所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型；其中，1≤n≤N，n取值为整数；
所述时间获取模块用于获取目标时间段中的第M天；其中，1≤M≤N，M取值为整数；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的不同的使用时间段取出餐具的目标时间点；
所述暖碟控制模块用于根据所述目标时间点提前设定时长开启所述智能设备的暖碟功能。
7.如权利要求6所述的智能设备的自动暖碟的控制系统，其特征在于，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中不同的使用时间段对应的所述历史时间点作为输出，采用最小二乘法进行线性拟合处理获取用于获取用户每天在不同的使用时间段取出餐具的时间点的预测模型。
8.如权利要求6所述的智能设备的自动暖碟的控制系统，其特征在于，当所述使用时间段包括早餐时间段时，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中早餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在早餐时间段取出餐具的时间点的第一预测模型；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述第一预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的早餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括中餐时间段时，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中中餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在中餐时间段取出餐具的时间点的第二预测模型；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述第二预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的中餐时间段取出餐具的目标时间点；和/或，
当所述使用时间段包括晚餐时间段时，所述预测模型建立模块用于将所述历史设定时间段内的第n天作为输入，将第n天中晚餐时间段对应的所述历史时间点作为输出，建立用于获取用户每天在晚餐时间段取出餐具的时间点的第三预测模型；
所述目标时间点获取模块用于将第M天输入至所述第三预测模型，获取用户在所述目标时间段中的第M天的晚餐时间段取出餐具的目标时间点。
9.如权利要求6所述的智能设备的自动暖碟的控制系统，其特征在于，所述历史设定时间段为一个月，所述目标时间段为所述历史设定时间段的下一个月。
10.如权利要求6所述的智能设备的自动暖碟的控制系统，其特征在于，所述智能设备包括洗碗机或消毒柜。
11.一种电子设备，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，所述处理器执行计算机程序时实现权利要求1-5中任一项所述的智能设备的自动暖碟的控制方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的智能设备的自动暖碟的控制方法的步骤。
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