CN110989733B - 一种出风设备学习方法及具有学习功能的出风设备 - Google Patents
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Abstract
一种出风设备学习方法,记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集并形成用户数据库；在送风时，采集当前的背景数据及根据用户数据库得到对应用户的用户运行参数，然后根据用户运行参数对对应用户进行送风。一种具有学习功能的出风设备，采用上述的一种出风设备学习方法。该具有学习功能的出风设备，设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据并形成用户数据库，并能进行用户数据库更新用户运行参数并对对应用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。
Description
技术领域
本发明涉及出风设备领域，特别涉及一种出风设备学习方法及具有学习功能的出风设备。
背景技术
现有技术的出风设备运行模式是固定的，用户需要在使用时需要当场进行风送参数的选择。这些出风设备用户不用根据个人喜好及情况预先存储私人定制出风参数及根据用户个人情况进行送风，从而现有技术的出风设备大大降低了用户的体验感，也限制了出风设备的智能化程度。
因此针对现有技术不足，提供一种出风设备学习方法及具有学习功能的出风设备以解决现有技术不足甚为必要。
发明内容
本发明的其中一个目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种出风设备学习方法。该出风设备学习方法能根据存储运行参数得到用户数据库并能根据用户数据库进行送风。
本发明的上述目的通过以下技术措施实现：
提供一种出风设备学习方法,记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集并形成用户数据库；
在送风时，采集当前的背景数据及根据用户数据库得到对应用户的用户运行参数，然后根据用户运行参数对对应用户进行送风。
优选的，上述背景数据为环境数据和用户数据。
优选的，上述环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值或者环境空气流动度中的至少一种。
优选的，上述运行参数为设置风速值、设置运行时间、摆动数据或者设置湿度值中的至少一种。
优选的，上述用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态、人体温度或者心率数据中的至少一种。
本发明的出风设备学习方法，包括的步骤如下：
步骤1.1、记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；
步骤1.2、获取当前环境数据及当前用户数据；
步骤1.3、根据步骤1.2得到当前环境数据及当前用户数据查找用户数据库，当有对应的运行参数则进入步骤1.4，当没有对应的运行参数则进入步骤1.5；
步骤1.4、以用户数据库中对应的运行参数为用户运行参数进行送风；
步骤1.5、提示用户输入运行参数，并以输入的运行参数为用户运行参数据进入送风，进入步骤1.6；
步骤1.6、将步骤1.5得到的运行参数和步骤1.2得到当前环境数据记录至用户数据库。
本发明的出风设备学习方法,当所述步骤1.4中对应的运行参数为多个时，选择使用频率最高的运行参数、第一次使用的运行参数、最后一次使用的运行参数或者多个运行参数的均值。
优选的，上述用户数据库更新步骤包括有；
步骤2.1、记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；
步骤2.2、查找步骤2.1得到用户数据库中的多个数据条中的背景数据，当多个数据条中的所有背景数据都为等值情况且存在异常时，将运行参数据进行删除，将删除后剩下的运行参数据对应取均值，将均值代替对应多个数据条的背景数据下所有运行参数，得到更新用户数据库并定义为第一更新数据库；
步骤2.3、查找步骤2.2得到的第一更新用户数据库的数据条中，所有运行参数都为对应等值情况时，并查找出对应数据条中相邻的背景数据，将所述运行参数定为相邻的背景数据范围内的运行参数得到更新数据条及更新用户数据库，将所述更新用户数据库并定义为第二更新用户数据库；
步骤2.4、查找步骤2.3得到的第二用户数据库多个数据条的两个相邻的背景数据对应的两个数据条，并对所述两个数据条的运行参数据全部对应取平值，将所述均值定为所述两个数据条的同种且相邻的背景数据范围内的运行参数得到更新数据条及连续的更新用户数据库，并将所述更新用户数据库并定义为第三更新用户数据库。
本发明的出风设备学习方法，当用户的第二更新用户数据库中对运行参数补充时，以当前的背景数据及对应的补充运行参数记录在第二更新用户数据库，并进入步骤2.2。
本发明的出风设备学习方法，当用户的第三更新用户数据库中对运行参数补充时，以当前的背景数据及对应的补充运行参数记录在第三更新用户数据库，并进入步骤2.2。
优选的，上述步骤2.2具体为，查找步骤2.1得到用户数据库中的多个数据条中的背景数据，当多个数据条中的所有背景数据都为等值情况下，将运行参数按正态分布，对不在正态分布内运行参数据进行删除，将删除后剩下的运行参数据对应取均值，将均值代替对应多个数据条的背景数据下所有运行参数，得到更新用户数据库并定义为第一更新数据库。
本发明的出风设备学习方法，根据所述第三更新用户数据库中对应用户的背景数据和对应用户的运行参数进行拟合得到对应用户的送风模型，并根据当前的背景数据及送风模型，得到用户运行参数并对对应用户进行送风。
优选的，上述用户数据为排汗情况。
优选的，上述排汗情况为根据皮肤单位面积中汗滴的数量、汗滴的体积或汗滴的密度得到排汗情况。
优选的，上述用户数据为人体运动状态。
优选的，上述人体运动状态为根据用户单位时间内的动作频率或动作幅度得到人体运动状态。
本发明的出风设备学习方法,记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集并形成用户数据库；在送风时，采集当前的背景数据及根据用户数据库得到对应用户的用户运行参数，然后根据用户运行参数对对应用户进行送风。该方法能根据用户数据库对用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。
本发明的另一个目的在于避免现有技术的不足之处而提供一种出风设备学习方法。该出风设备学习方法能根据存储运行参数得到用户数据库并能根据用户数据库进行送风。
本发明的上述目的通过以下技术措施实现：
提供一种具有学习功能的出风设备，采用上述的一种出风设备学习方法。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；并能进行用户数据库更新。
优选的，上述背景数据为环境数据和用户数据。
优选的，上述环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值或者环境空气流动度中的至少一种。
优选的，上述运行参数为设置风速值、设置运行时间、摆动数据或者设置湿度值中的至少一种。
优选的，上述用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态、人体温度或者心率数据中的至少一种。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有输入装置，输入装置与存储装置连接。
优选的，上述输入装置用于用户输入运行参数。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有数据采集组件，数据采集组件与所述存储装置连接。
优选的，上述数据采集组件用于采集背景数据。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有用户识别装置，用户识别装置分别与所述存储装置接。
优选的，上述用户识别装置用于识别用户身份得到用户识别数据并发送至存储装置。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有处理装置，处理装置与所述存储装置、所述数据采集组件、所述用户识别装置和所述输入装置连接。
优选的，上述处理装置根据运行参数或者用户运行参数控制出风设备进行对应送风。
优选的，上述用户识别装置为手纹识别装置、脸部识别装置、瞳孔识别装置或者图像识别装置。
本发明的具有学习功能的出风设备，还设置有参数选择装置，参数选择装置与所述存储装置连接，参数选择装置还与所述处理装置连接。
用户通过参数选择装置在存储装置选出对应的用户运行参数数据，然后参数选择装置将选择到的用户运行参数数据发送至处理装置。
优选的，上述数据采集组件设置有湿度传感器，所述湿度传感器用于实时检测当前区域的湿度值并得到湿度信号。
优选的，上述数据采集组件设置有温度传感器，所述温度传感器用于实时检测当前区域的温度值并得到温度信号。
优选的，上述数据采集组件设置有风速传感器，所述风速传感器用于实时检测空气的风速值得到的风速信号。
优选的，上述数据采集组件设置有PM2.5传感器，所述PM2.5传感器，用于实时检测当前区域的当量直径小于等于2.5微米的颗粒物浓度并得到PM2.5信号。
优选的，上述数据采集组件设置有CO2传感器，所述CO2传感器用于检测当前区域的CO2浓度并得到具有CO2值的CO2信号。
优选的，上述数据采集组件还设置有红外感应器，所述红外感应器用于实时采集用户体温数据、空间位置信息、人体运动状态或者人体体态数据中的至少一种并对应得到红外信号。
优选的，上述数据采集组件还设置有摄像装置，所述摄像装置用于实时采集用户与出风设备的距离、排汗情况或者人体运动状态中的至少一种，并得到摄像信号。
优选的，上述数据采集组件还设置有人体特征监控携带设备。
优选的，上述人体特征监控携带设备与处理装置无线连接。
优选的，上述人体特征监控携带设备用于采集人体温度或者心率数据中的至少一种，并得到人体信号。
优选的，上述人体特征监控携带设备为智能手环、手机或者智能手表。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有制暖组件，制暖组件与所述处理装置连接。
优选的，上述制暖组件用于对气流进行制暖使得输出的气流以暖风形式输出。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有加湿组件，加湿组件与所述处理装置连接。
优选的，上述加湿组件用于对气流进行加湿使得输出气流以加湿形式输出。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有净化组件，净化组件与所述处理装置连接。
优选的，上述净化组件用于对气流进行净化使得输出的气流以净化空气的形式输出。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有驱动组件，驱动组件与所述处理装置连接。
优选的，上述驱动组件用于产生气流。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有用于引流空气的风道组件。
本发明的具有学习功能的出风设备，为能根据当前环境情况实现自动控制的出风设备。
本发明的具有学习功能的出风设备，还设置有能根据当前环境情况实现自动控制的AI控制组件，AI控制组件与所述处理装置连接，还与净化组件、制暖组件、风道组件、驱动组件和加湿组件中的至少一种连接。
优选的，上述AI控制组件设置有睡眠控制装置，睡眠控制装置用于判断用户是否处在睡眠状态并启动睡眠模式。
优选的，上述睡眠控制装置设置有用于监测人体闭眼的摄像监控设备和睡眠控制器，睡眠控制器与驱动组件或者制暖组件中的至一种连接，且与所述处理装置和摄像监控设备连接。
优选的，上述AI控制组件设置有净化控制装置，净化控制装置用于判断当前区域是否有人并根据当前区域空气质量并启动净化模式。
优选的，上述净化控制装置分别与所述处理装置、驱动组件和净化组件连接。
优选的，上述AI控制组件设置有制暖控制装置，制暖控制装置通过远程终端操控制暖模式。
优选的，上述制暖控制装置设置有制暖控制器和信号接收装置，制暖控制器分别与信号接收装置、处理装置与制暖组件连接。
制暖控制器，用于接收用户通过信号接收装置发出的制暖指令。
用户通过信号接收装置向制暖控制器发出制暖指令，制暖控制器根据温度信号和所接收的制暖指令控制暖组件通过当前区域制暖。
优选的，上述AI控制组件设置有定制智能风控制装置，定制智能风控制装置用于接收用户的指示并控制吹向受风目标的定制需求风量。
优选的，上述定制智能风控制装置与驱动组件和所述处理装置连接。
优选的，上述定制智能风控制装置设置有输入器，输入器用于接收用户指示。
优选的，上述定制智能风控制装置设置有智能风控制器，智能风控制器分别与输入器、所述处理装置和驱动组件连接。
远程终端可以为手机、平板电脑或APP。
优选的，上述摄像装置为深度摄像装置。
优选的，上述环境数据为环境湿度值和环境温度值，而制暖组件、加湿组件或者净化组件中的至少一种装配于风道组件，驱动组件装配于风道组件。
优选的，上述环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值和环境空气流动度，而驱动组件装配于风道组件，且制暖组件、加湿组件或者净化组件中的至少一种独立装配于风道组件。
本发明的具有学习功能的出风设备，采用上述的一种出风设备学习方法。该具有学习功能的出风设备，设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据并形成用户数据库，并能进行用户数据库更新用户运行参数并对对应用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。同时该出风设备具有净化、制暖和加湿功能，减少占用空间和降低操作难度。该出风设备能够根据当前环境情况实现自动控制，大大提高了出风设备的智能化程度。
附图说明
利用附图对本发明作进一步的说明，但附图中的内容不构成对本发明的任何限制。
图1为实施例3的一种具有学习功能的出风设备的信号传输关系示意图。
图2为实施例4的一种具有学习功能的出风设备的信号传输关系示意图。
图3为定制智能风控制装置的信号传输关系示意图。
图4为净化控制装置的信号传输关系示意图。
图5为制暖控制装置的信号传输关系示意图。
图6为睡眠控制装置的信号传输关系示意图。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
实施例1。
一种出风设备学习方法,记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集并形成用户数据库；
在送风时，采集当前的背景数据及根据用户数据库得到对应用户的用户运行参数，然后根据用户运行参数对对应用户进行送风。
本发明的背景数据为环境数据和用户数据。
本发明的环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值或者环境空气流动度中的至少一种。本实施例的环境数据具体为环境湿度值和环境温度值。
本发明的运行参数为设置风速值、设置运行时间、摆动数据或者设置湿度值中的至少一种。本实施例的运行参数具体为设置风速值、摆动数据、设置湿度值和设置运行时间。
本发明的用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态、人体温度或者心率数据中的至少一种。本实施例的用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态和人体温度。
本发明的包括的步骤如下：
步骤1.1、记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；
步骤1.2、获取当前环境数据及当前用户数据；
步骤1.3、根据步骤1.2得到当前环境数据及当前用户数据查找用户数据库，当有对应的运行参数则进入步骤1.4，当没有对应的运行参数则进入步骤1.5；
步骤1.4、以用户数据库中对应的运行参数为用户运行参数进行送风；
步骤1.5、提示用户输入运行参数，并以输入的运行参数为用户运行参数据进入送风，进入步骤1.6；
步骤1.6、将步骤1.5得到的运行参数和步骤1.2得到当前环境数据记录至用户数据库。
当步骤1.4中对应的运行参数为多个时，选择使用频率最高的运行参数、第一次使用的运行参数、最后一次使用的运行参数或者多个运行参数的均值。本实施例当步骤1.4中对应的运行参数为多个时，选择多个运行参数的均值。
需说明的是本发明的排汗情况为根据皮肤单位面积中汗滴的数量、汗滴的体积或汗滴的密度得到排汗情况。本实施例的排汗情况具体为根据皮肤单位面积中汗滴的数量，如皮肤单位面积中汗滴为1滴为小汗，汗滴为1滴～3滴为中汗，汗滴大于3滴大汗。本发明的排汗情况也可以根据实际情况而定。
需说明的是本发明的人体运动状态为根据用户单位时间内的动作频率或动作幅度得到人体运动状态。本实施例的人体运动状态具体为根据用户单位时间内的动作频率，如用户单位时间内动作频率为3次～5次为轻微运动，6次～8次为中度运动，大于59次为高度运动，本发明的人体运动状态也可以根据实际情况而定。
本发明以本实施例进行说明，用户数据库中储存如表1所示，如数据条1当前环境数据中的温度为29℃，湿度为30％，当前用户数据的体表温度为37℃，人体温度为36.5℃，用户与出风设备的距离为2m，排汗情况为小汗，人体运动状态为轻微运动时；那么以数据条1的运行参数对对应用户进行送风，即在开始时按风速为4m/s运行20min进行送风，在20min后按风速为1m/s，并对用户进行集中送风及进行40％加湿送风。
当如当前环境数据中的温度为24℃，湿度为40％，当前用户数据的体表温度为37.5℃，人体温度为36.5℃，用户与出风设备的距离为2m，排汗情况为中汗，人体运动状态为中度运动时；因为用户数据库中存在数据条3和数据条4的背景数据与当前情况相同，本实施例按数据条3和数据条4中的多个运行参数的均值进行送风，即为即在开始时按风速为3.5m/s运行30min进行送风，在30min后按风速为1m/s，并对用户进行集中送风及进行47.5％加湿送风。
表1为同一用户在用户数据库中的环境数据、用户数据及运行参数。
该出风设备学习方法,记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集并形成用户数据库；在送风时，采集当前的背景数据及根据用户数据库得到对应用户的用户运行参数，然后根据用户运行参数对对应用户进行送风。该方法能根据用户数据库对用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。
实施例2。
一种出风设备学习方法,其他特征与实施例1相同，不同之处在于：用户数据库更新步骤包括有；
步骤2.1、记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；
步骤2.2、查找步骤2.1得到用户数据库中的多个数据条中的背景数据，当多个数据条中的所有背景数据都为等值情况且存在异常时，将运行参数据进行删除，将删除后剩下的运行参数据对应取均值，将均值代替对应多个数据条的背景数据下所有运行参数，得到更新用户数据库并定义为第一更新数据库；
步骤2.3、查找步骤2.2得到的第一更新用户数据库的数据条中，所有运行参数都为对应等值情况时，并查找出对应数据条中相邻的背景数据，将所述运行参数定为相邻的背景数据范围内的运行参数得到更新数据条及更新用户数据库，将所述更新用户数据库并定义为第二更新用户数据库；
步骤2.4、查找步骤2.3得到的第二用户数据库多个数据条的两个相邻的背景数据对应的两个数据条，并对所述两个数据条的运行参数据全部对应取平值，将所述均值定为所述两个数据条的同种且相邻的背景数据范围内的运行参数得到更新数据条及连续的更新用户数据库，并将所述更新用户数据库并定义为第三更新用户数据库。
本发明的出风设备学习方法,当用户的第二更新用户数据库中对运行参数补充时，以当前的背景数据及对应的补充运行参数记录在第二更新用户数据库，并进入步骤2.2。当用户的第三更新用户数据库中对运行参数补充时，以当前的背景数据及对应的补充运行参数记录在第三更新用户数据库，并进入步骤2.2。
其中步骤2.2具体为，查找步骤2.1得到用户数据库中的多个数据条中的背景数据，当多个数据条中的所有背景数据都为等值情况下，将运行参数按正态分布，对不在正态分布内运行参数据进行删除，将删除后剩下的运行参数据对应取均值，将均值代替对应多个数据条的背景数据下所有运行参数，得到更新用户数据库并定义为第一更新数据库。
本发明的以本实施例为例对于步骤2.2进行说明，在用户数据库中有7个数据条的所有背景数据都为等值情况时，如用户数据库中的7个数据条分别为a、b、c、d、e、f和g,其中
a、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值4m/s；
b、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值5m/s；
c、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值6m/s；
d、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值4m/s；
e、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值5m/s；
f、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值6m/s；
g、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值8m/s；
其中数据条g的设定风速值8m/s并不在正态分布内；因此删除数据条g，并对4m/s、5m/s、6m/s、4m/s、5m/s和5m/s取均值得到5m/s，那么设定风速值5m/s为这个6个数据条的设定风速值。
再例如用户数据库中的7个数据条分别为a、b、c、d、e、f和g,其中
a、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值4m/s、设定湿度值40％；
b、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值5m/s、设定湿度值50％；
c、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值6m/s、设定湿度值60％；
d、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值4m/s、设定湿度值40％；
e、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值5m/s、设定湿度值50％；
f、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值6m/s、设定湿度值60％；
g、环境温度值26℃、环境湿度值30％、设定风速值8m/s、设定湿度值50％；
虽然数据条a至g中的设定湿度值符合正态分布，但数据条g设定风速值并不符合正态分布，因此数据条g还是异常，因此将对6个设定风速值4m/s、5m/s、6m/s、4m/s、5m/s和5m/s取均值得到5m/s，对6个设定湿度值40％、50％、60％、40％、50％和50％取均值得到50％。那么设定风速值5m/s和设定湿度值50％为这个6个数据条的运行参数。
需要说明的是，因为背景数据的采集或者用户输入的运行参数为离散的数据，所以会存在多个空白的背景数据范围及运行参数范围，因为通过本实施例的用户数据库更新能够得到连续的背景数据和运行参数。
本实施例的环境数据具体为环境温度值和环境湿度值。
本实施例的运行参数具体为设置风速值和设置湿度值。
本实施例的用户数据为体温数据和排汗情况。
本发明以本实施例对用户数据库更新步骤进行说明，根据步骤2.3，因为表2中的数据条1和数据条2的运行参数全部等值，因此能对数据条1和数据条2进行更新，更新后得到表3中的数据条4。
根据步骤2.4，因为表2的数据条2和数据条3存在两个相邻的背景数据，因此对数据条2和数据条3的对应运行参数分别取均值，并将这些均值为相邻背景数据段的运行参数，更新后得到如表3的数据条5。
表2为同一用户在用户数据库中的数据条。
表3为同一用户的第三更新用户数据库中的更新数据条。
需说明的是，本发明对于多种的环境数据、多种用户数据或者多种运行参数的用户数据库更新的方法都根据步骤2.2和步骤2.3，因此在此不再一一累述。
本发明的出风设备学习方法,根据所述第三更新用户数据库中对应用户的背景数据和对应用户的运行参数进行拟合得到对应用户的送风模型，并根据当前的背景数据及送风模型，得到用户运行参数并对对应用户进行送风。
需说明的是，对于连继的背景数据和运行参数，能够通过现有技术的通用的数据处理软件进行拟合得到拟合图形，该拟合图形即为对应用户的送风模型，在不同的背景数据下就能从送风模型查找出对应的运行参数并对对应用户进行送风。本发明的得到送风模型后的有益效果不再需要在用户数据库中去对应查找运行参数。
该出风设备学习方法,记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集并形成用户数据库；在送风时，采集当前的背景数据及根据用户数据库得到对应用户的用户运行参数，然后根据用户运行参数对对应用户进行送风。该方法能根据用户数据库对用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。
实施例3。
一种具有学习功能的出风设备，如图1所示，采用如实施例2的一种出风设备学习方法。
该具有学习功能的出风设备，设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；并能进行用户数据库更新。
本发明的背景数据为环境数据和用户数据。
本发明的环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值或者环境空气流动度中的至少一种。本实施例的环境数据具体为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值和环境空气流动度
本发明的运行参数为设置风速值、设置运行时间、摆动数据或者设置湿度值中的至少一种。本实施例的运行参数具体为设置风速值、设置运行时间、摆动数据和设置湿度值。
本发明的用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态、人体温度或者心率数据中的至少一种。本实施例的用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态、人体温度和心率数据。
该具有学习功能的出风设备，设置有输入装置，输入装置与存储装置连接。输入装置用于用户输入运行参数。
该具有学习功能的出风设备，设置有数据采集组件，数据采集组件与所述存储装置连接。数据采集组件用于采集背景数据。
该具有学习功能的出风设备，设置有用户识别装置，用户识别装置分别与所述存储装置接。用户识别装置用于识别用户身份得到用户识别数据并发送至存储装置。
该具有学习功能的出风设备，设置有处理装置，处理装置与所述存储装置、所述数据采集组件、所述用户识别装置和所述输入装置连接，处理装置根据运行参数或者用户运行参数控制出风设备进行对应送风。
本发明的输入装置为语音输入装置、触控输入装置或者手势输入装置。本实施例的输入装置具体为语音输入装置。
需要说明的是，本发明的语音输入装置为通过语音输入数据，而触控输入装置为通过触控输入数据，而手势输入装置是通过手势输入数据，而对于这些功能的输入装置已经在工业上广泛应用，其原理及型号也非本发明的重点，因此在此不再一一累述。
本发明的用户识别装置为手纹识别装置、脸部识别装置、瞳孔识别装置或者图像识别装置。本实施例的用户识别装置为脸部识别装置。
需要说明的是，本发明的用户识别装置为通过手纹识别用户身份，而脸部识别装置为通过脸部识别用户身份，而瞳孔识别装置是通过瞳孔识别用户身份，而对于这些功能的用户识别装置已经在工业上广泛应用，其原理及型号也非本发明的重点，因此在此不再一一累述。
数据采集组件设置有湿度传感器，所述湿度传感器用于实时检测当前区域的湿度值并得到湿度信号。
数据采集组件设置有温度传感器，所述温度传感器用于实时检测当前区域的温度值并得到温度信号。
数据采集组件设置有风速传感器，所述风速传感器用于实时检测空气的风速值得到的风速信号。
数据采集组件设置有PM2.5传感器，所述PM2.5传感器，用于实时检测当前区域的当量直径小于等于2.5微米的颗粒物浓度并得到PM2.5信号。
数据采集组件设置有CO2传感器，所述CO2传感器用于检测当前区域的CO2浓度并得到具有CO2值的CO2信号。
数据采集组件还设置有红外感应器，所述红外感应器用于实时采集用户体温数据、空间位置信息、人体运动状态或者人体体态数据中的至少一种并对应得到红外信号。
数据采集组件还设置有摄像装置，所述摄像装置用于实时采集用户与出风设备的距离、排汗情况或者人体运动状态中的至少一种，并得到摄像信号。本发明的摄像装置为深度摄像装置。
数据采集组件还设置有人体特征监控携带设备，人体特征监控携带设备与处理装置无线连接。人体特征监控携带设备用于采集人体温度或者心率数据中的至少一种，并得到人体信号。本发明的人体特征监控携带设备为智能手环、手机或者智能手表。本实施例的人体特征监控携带设备具体为智能手环。
需说明的是，本发明通过采集人体温度可以检测用户是否存在发烧等健康情况。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有制暖组件，制暖组件与所述处理装置连接。制暖组件用于对气流进行制暖使得输出的气流以暖风形式输出。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有加湿组件，加湿组件与所述处理装置连接。加湿组件用于对气流进行加湿使得输出气流以加湿形式输出。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有净化组件，净化组件与所述处理装置连接。净化组件用于对气流进行净化使得输出的气流以净化空气的形式输出。
本发明的具有学习功能的出风设备，设置有驱动组件，驱动组件与所述处理装置连接。驱动组件用于产生气流。主体设置有用于引流空气的风道组件。
本发明的具有学习功能的出风设备的工作过程如下：用户通过输入装置输入自己所需要的运行参数，同时用户识别装置采集该用户的用户数据，存储装置存储该用户的运行参数及其用户数据，同时存储装置根据用户数据库的数据根据实施例1的用户数据库更新步骤得到连续的背景数据及运行参数，并得到送风模型。当用户需要送风时，用户识别装置进行识别并将用户数据发送至处理装置，处理装置将所接收的用户数据从送风模型中得到对庆的运行参数，从而存储装置得到该用户对应的用户运行参数数据，存储装置并将用户运行参数数据发送至处理装置，处理装置根据用户运行参数数据得到处理信号，处理装置并将处理信号对应发送到驱动组件、制暖组件、加湿组件和净化组件，制暖组件根据处理信号进行温度调节，驱动组件根据处理信号进行风速调节，加湿组件根据处理信号进行湿度调节，净化组件根据处理信号进行净化度调节，从而使用户接受根据其预先设置的运行参数的送风。
需说明的是本发明的排汗情况为根据皮肤单位面积中汗滴的数量、汗滴的体积或汗滴的密度得到排汗情况。本实施例的排汗情况具体为根据皮肤单位面积中汗滴的数量，如皮肤单位面积中汗滴为1滴为小汗，汗滴为1滴～3滴为中汗，汗滴大于3滴大汗。本发明的排汗情况也可以根据实际情况而定。
需说明的是本发明的人体运动状态为根据用户单位时间内的动作频率或动作幅度得到人体运动状态。本实施例的人体运动状态具体为根据用户单位时间内的动作频率，如用户单位时间内动作频率为3次～5次为轻微运动，6次～8次为中度运动，大于59次为高度运动，本发明的人体运动状态也可以根据实际情况而定。
需说明的是，本发明的风道组件、净化组件、制暖组件、驱动组件、转动组件和加湿组件都为公知常识，本领域的技术人员应当知晓其结构和原理。风道组件、净化组件、制暖组件、驱动组件、转动组件和加湿组件的结构也并非本发明的发明重点，因此在此不再一一累述。
本发明的处理装置只能实现数据分析处理功能的处理装置都可以作为本发明的处理装置，对于具有这种功能的处理装置也在工业生产中广泛应用，同时处理装置的型号和结构并非本发明的发明重点，因此在此不再一一累述。
本发明的存储装置只能实现数据存储功能的存储装置都可以作为本发明的存储装置，对于具有这种功能的存储装置也在工业生产中广泛应用，同时存储装置的型号和结构并非本发明的发明重点，因此在此不再一一累述。
需说明的是，本发明的温度传感器、湿度传感器、红外感应器、CO2传感器、摄像装置、人体特征监控携带设备、风速传感器和PM2.5传感器为公知常识，本领域的技术人员应当知晓其使用方法、型号和工作原理，本发明在此不再累述。
该具有学习功能的出风设备，采用上述的一种出风设备学习方法。该具有学习功能的出风设备，设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据并形成用户数据库，并能进行用户数据库更新用户运行参数并对对应用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。同时该出风设备具有净化、制暖和加湿功能，减少占用空间和降低操作难度。
实施例4。
一种具有学习功能的出风设备,如图2所示，其他特征与实施例1相同，不同之处在于：还设置有参数选择装置，参数选择装置与所述存储装置连接，参数选择装置还与所述处理装置连接。
用户通过参数选择装置在存储装置选出对应的用户运行参数数据，然后参数选择装置将选择到的用户运行参数数据发送至处理装置。
用户通过输入装置输入自己所需要的运行参数，同时用户识别装置采集该用户的用户数据，存储装置存储该用户的运行参数及其用户数据。当用户需要送风时，用户通过参数选择装置选定存储装置内的用户运行参数数据，参数选择装置并将用户运行参数数据送至处理装置，处理装置将所接收的用户数据与存储装置的运行参数进行比对，存储装置得到该用户对应的用户运行参数数据，存储装置并将用户运行参数数据发送至处理装置，处理装置根据用户运行参数数据得到处理信号，处理装置并将处理信号对应发送到驱动组件、制暖组件、加湿组件和净化组件，制暖组件根据处理信号进行温度调节，驱动组件根据处理信号进行风速调节，加湿组件根据处理信号进行湿度调节，净化组件根据处理信号进行净化度调节，摆动组件根据处理信号调节出风设备的摆动速度及出风方向，从而使用户接受根据其预先设置的运行参数的送风。
与实施例3相比，本实施例可以降低用户识别装置使用量及运算量，同时用户也可以选其他的用户运行参数数据，提高了送风的灵活性。
实施例5。
一种具有学习功能的出风设备,如图3至图6所示，其他特征与实施例1相同，不同之处在于：本发明的出风设备为能根据当前环境情况实现自动控制的出风设备。
该具有学习功能的出风设备,还设置有能根据当前环境情况实现自动控制的AI控制组件，AI控制组件与所述处理装置连接，还与净化组件、制暖组件、风道组件、驱动组件和加湿组件中的至少一种连接。
本发明的无线连接为WIFI无线连接或者移动网络无线连接，具体的连接根据实际情况而定。本实施例的无线连接为WIFI无线连接。
AI控制组件设置有睡眠控制装置，睡眠控制装置用于判断用户是否处在睡眠状态并启动睡眠模式。睡眠控制装置设置有用于监测人体闭眼的摄像监控设备和睡眠控制器，睡眠控制器与驱动组件、加湿组件或者制暖组件中的至少一种连接，且与所述处理装置和摄像监控设备连接。
当在时间段为T分钟内，摄像监控设备监测到当前区域的所有人持续闭眼和红外信号为当前区域内人体无动作时，睡眠控制器则判定为睡眠状态并启动睡眠模式；或者
当在时间段为T分钟内，摄像监控设备监测到当前区域的不持续闭眼或者红外信号为当前区域内人体有动作时，睡眠控制器则判定为非睡眠状态且不启动睡眠模式。
睡眠模式为睡眠控制器控制加湿组件使当前湿度保持在湿度阈值，睡眠控制器控制驱动组件并使驱动组件产生气流的速度保持小于等于风速阈值，睡眠控制器控制制暖组件使当前区域的温度保持在温度阈值。
温度阈值为15℃～26℃，湿度阈值为35％～65％，风速阈值为0.35m/s。T为15分钟。
本发明以本实施例说明，例如，当15分钟内，摄像监控设备监测到当前区域的所有人持续闭眼和红外信号为当前区域内人体无动作时，则判定为睡眠状态并启动睡眠模式。睡眠模式为通过睡眠控制器控制加湿组件使当前湿度保持在35％～65％范围内，同时控制驱动组件并使驱动组件产生气流的速度保持在0.35m/s以内，最后控制制暖组件使当前区域的温度保持在15℃～26℃范围内。当15分钟内，红外信号为当前区域内人体有动作时，睡眠控制器则判定为非睡眠状态且不启动睡眠模式。
需说明的是，本发明的温度阈值并不局限于15℃～26℃，也可为其他的温度；湿度阈值也不局限于35％～65％，也可为其他的湿度；风速阈值也不局限于0.35m/s，也可为其他的风速，具体实施方式根据实际情况而定。T可以为15分钟，也可以为其他的时间，具体实施方式根据实际情况而定。
AI控制组件设置有定制智能风控制装置，定制智能风控制装置用于接收用户的指示并控制吹向受风目标的定制需求风量。定制智能风控制装置与驱动组件和所述处理装置连接。定制智能风控制装置设置有输入器，输入器用于接收用户指示。定制智能风控制装置设置有智能风控制器，智能风控制器分别与输入器、所述处理装置和驱动组件连接。
输入器接收当前用户的指示得到指示信号并发送至智能风控制器，智能风控制器通过红外信号实时监测当前用户的空间位置，智能风控制器控制驱动组件在转动至当前用户所在方向时增加或减少风量。
本发明以本实施例为例进行说明，输入器接收当前用户的指示得到指示信号并发送至智能风控制器，如该用户要求避风时，智能风控制器通过红外信号得到当前用户的空间位置，智能风控制器驱动组件在转动至当前用户所在方向时通过快速吹过、减低风速或者关闭主风道组件的合页的方式以减少吹向当前用户方向的气流。
AI控制组件设置有净化控制装置，净化控制装置用于判断当前区域是否有人并根据当前区域空气质量并启动净化模式。净化控制装置分别与所述处理装置、驱动组件和净化组件连接。净化控制装置设置为净化控制器，净化控制器分别与净化组件、驱动组件和第一控制处理装置连接。
当红外信号感应到当前区域没有人且PM2.5值大于等于净化阈值时，净化控制器开启净化模式；或者
当红外信号感应到当前区域有人或者PM2.5值小于净化阈值时，净化控制器不开启净化模式。
净化阈值包括有第Ⅰ净化阈值、第Ⅱ净化阈值、第Ⅲ净化阈值和第Ⅳ净化阈值。
当净化阈值为第Ⅰ净化阈值时，净化控制器控制驱动组件产生微速风，净化控制器并控制净化组件工作。当净化阈值为第Ⅱ净化阈值时，净化控制器控制驱动组件产生低速风，净化控制器并控制净化组件工作。当净化阈值为第Ⅲ净化阈值时，净化控制器控制驱动组件产生中速风，净化控制器并控制净化组件工作。当净化阈值为第Ⅳ净化阈值时，净化控制器控制驱动组件产生高风，净化控制器并控制净化组件工作。
第Ⅰ净化阈值为35μg/m3≤PM2.5≤75μg/m3，第Ⅱ净化阈值为75μg/m3＜PM2.5≤115μg/m3，第Ⅲ净化阈值为115μg/m3＜PM2.5≤150μg/m3，第Ⅳ净化阈值为150μg/m3＜PM2.5。
本发明以本实施例为例说明，当红外信号感应到当前区域没有人且PM2.5值为135μg/m3时，因为PM2.5值在第Ⅲ净化阈值范围内，所以净化控制器控制驱动组件产生中速风，净化控制器并控制净化组件工作。当净化一段时间后，当前的PM2.5值下降至30μg/m3，即净化控制器控制净化组件退出净化模式。如果红外信号感应到当前区域有人时，净化控制器不开启净化模式。
AI控制组件设置有制暖控制装置，制暖控制装置通过远程终端操控制暖模式。制暖控制装置设置有制暖控制器，制暖控制器分别信号接收装置与制暖组件连接；制暖控制器，用于接收用户通过信号接收装置发出的制暖指令；用户通过信号接收装置向制暖控制器发出制暖指令，制暖控制器根据温度信号和所接收的制暖指令控制暖组件通过当前区域制暖。
在到家前，用户可以能够通过信号接收装置发送制暖指令，使家用电器启动快速制暖，当前户到家后室内环境已经达到舒适温度。
本发明的睡眠控制器、智能风控制器、净化控制器和制暖控制器都为能实现数据分析并判断功能的控制器，具有这些功能的控制器都可以作为本发明的控制器，对于具有这种功能的控制器也在工业生产中广泛应用，同时控制器的型号和结构并非本发明的发明重点，因此在此不再一一累述。
本发明的信号接收装置只能实现数据接收功能的信号接收装置都可以作为本发明的信号接收装置，对于具有这种功能的信号接收装置也在工业生产中广泛应用，同时信号接收装置的型号和结构并非本发明的发明重点，因此在此不再一一累述。
该具有学习功能的出风设备，设置有存储装置和主体，存储装置的数据输出端与主体连接；所述存储装置用于储存用户对应的运行参数；所述主体根据对应用户及对应的运行参数进行对应送风。本发明出风设备，用户能预先将运行参数存储于存储装置，并能根据运行参数对对应的用户进送风。同时该出风设备具有净化、制暖和加湿功能，减少占用空间和降低操作难度。该出风设备能够根据当前环境情况实现自动控制，大大提高了出风设备的智能化程度。
实施例6。
一种具有学习功能的出风设备,其他特征与实施例3相同，不同之处在于：本实施例的环境数据为环境湿度值和环境温度值，而制暖组件、加湿组件、净化组件和驱动组件分别装配于风道组件。
需说明的是，也就是说当制暖组件、加湿组件、净化组件和驱动组件分别装配于风道组件时，本发明的具有学习功能的出风设备仅以环境数据中环境湿度值和环境温度值为基础的出风设备学习方法，本发明的具有学习功能的出风设备的学习方法并不会涉及环境PM2.5值、环境CO2值或者环境空气流动度。
该具有学习功能的出风设备，设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据并形成用户数据库，并能进行用户数据库更新用户运行参数并对对应用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。同时该出风设备具有净化、制暖和加湿功能，减少占用空间和降低操作难度。该出风设备能够根据当前环境情况实现自动控制，大大提高了出风设备的智能化程度。
实施例7。
一种具有学习功能的出风设备,其他特征与实施例3相同，不同之处在于：本发明的环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值和环境空气流动度。而驱动组件装配于风道组件，且制暖组件、加湿组件和净化组件为独立装配于风道组件。
本实施例的环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值和环境空气流动度为分别根据实施例2的出风设备学习方法进行更新后进行拟合，得到包括有环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值和环境空气流动度的送风模型。
该具有学习功能的出风设备，设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据并形成用户数据库，并能进行用户数据库更新用户运行参数并对对应用户进行个性化送风，大大提升了用户的体验感及智能化程度。同时该出风设备具有净化、制暖和加湿功能，减少占用空间和降低操作难度。该出风设备能够根据当前环境情况实现自动控制，大大提高了出风设备的智能化程度。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (55)
1.一种出风设备学习方法，其特征在于：记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集并形成用户数据库，并能进行用户数据库更新；
在送风时，采集当前的背景数据及根据用户数据库得到对应用户的用户运行参数，然后根据用户运行参数对对应用户进行送风；
还能够根据更新的用户数据库中对应用户的背景数据和对应用户的运行参数进行拟合得到对应用户的送风模型，并根据当前的背景数据及送风模型，得到用户运行参数并对对应用户进行送风；
所述用户数据库更新步骤包括有：
步骤2.1、记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；
步骤2.2、查找步骤2.1得到用户数据库中的多个数据条中的背景数据，当多个数据条中的所有背景数据都为等值情况且存在异常时，将运行参数据进行删除，将删除后剩下的运行参数据对应取均值，将均值代替对应多个数据条的背景数据下所有运行参数，得到更新用户数据库并定义为第一更新数据库；
步骤2.3、查找步骤2.2得到的第一更新用户数据库的数据条中，所有运行参数都为对应等值情况时，并查找出对应数据条中相邻的背景数据，将所述运行参数定为相邻的背景数据范围内的运行参数得到更新数据条及更新用户数据库，将所述更新用户数据库并定义为第二更新用户数据库；
步骤2.4、查找步骤2.3得到的第二用户数据库多个数据条的两个相邻的背景数据对应的两个数据条，并对所述两个数据条的运行参数据全部对应取均 值，将所述均值定为所述两个数据条的同种且相邻的背景数据范围内的运行参数得到更新数据条及连续的更新用户数据库，并将所述更新用户数据库并定义为第三更新用户数据库。
2.根据权利要求1所述的出风设备学习方法，其特征在于：所述背景数据为环境数据和用户数据。
3.根据权利要求2所述的出风设备学习方法，其特征在于：所述环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值或者环境空气流动度中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的出风设备学习方法，其特征在于：所述运行参数为设置风速值、设置运行时间、摆动数据或者设置湿度值中的至少一种。
5.根据权利要求2所述的出风设备学习方法，其特征在于：所述用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态、人体温度或者心率数据中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的出风设备学习方法，其特征在于，包括的步骤如下：
步骤1.1、记录每次运行时背景数据、对应用户的用户识别数据及用户通过输入出风设备的运行参数对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；
步骤1.2、获取当前环境数据及当前用户数据；
步骤1.3、根据步骤1.2得到当前环境数据及当前用户数据查找用户数据库，当有对应的运行参数则进入步骤1.4，当没有对应的运行参数则进入步骤1.5；
步骤1.4、以用户数据库中对应的运行参数为用户运行参数进行送风；
步骤1.5、提示用户输入运行参数，并以输入的运行参数为用户运行参数进行送风，进入步骤1.6；
步骤1.6、将步骤1.5得到的运行参数和步骤1.2得到当前环境数据记录至用户数据库。
7.根据权利要求6所述的出风设备学习方法，其特征在于，当所述步骤1.4中对应的运行参数为多个时，选择使用频率最高的运行参数、第一次使用的运行参数、最后一次使用的运行参数或者多个运行参数的均值。
8.根据权利要求1所述的出风设备学习方法，其特征在于：当用户的第二更新用户数据库中对运行参数补充时，以当前的背景数据及对应的补充运行参数记录在第二更新用户数据库，并进入步骤2.2。
9.根据权利要求1所述的出风设备学习方法，其特征在于：当用户的第三更新用户数据库中对运行参数补充时，以当前的背景数据及对应的补充运行参数记录在第三更新用户数据库，并进入步骤2.2。
10.根据权利要求1所述的出风设备学习方法，其特征在于：所述步骤2.2具体为，查找步骤2.1得到用户数据库中的多个数据条中的背景数据，当多个数据条中的所有背景数据都为等值情况下，将运行参数按正态分布，对不在正态分布内运行参数据进行删除，将删除后剩下的运行参数据对应取均值，将均值代替对应多个数据条的背景数据下所有运行参数，得到更新用户数据库并定义为第一更新数据库。
11.根据权利要求1所述的出风设备学习方法，其特征在于：根据所述第三更新用户数据库中对应用户的背景数据和对应用户的运行参数进行拟合得到对应用户的送风模型，并根据当前的背景数据及送风模型，得到用户运行参数并对对应用户进行送风。
12.根据权利要求5所述的出风设备学习方法，其特征在于：所述用户数据为排汗情况；
所述排汗情况为根据皮肤单位面积中汗滴的数量、汗滴的体积或汗滴的密度得到排汗情况。
13.根据权利要求5所述的出风设备学习方法，其特征在于：所述用户数据为人体运动状态；
所述人体运动状态为根据用户单位时间内的动作频率或动作幅度得到人体运动状态。
14.一种具有学习功能的出风设备，其特征在于：采用如权利要求1至13任意一项所述的出风设备学习方法。
15.根据权利要求14所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有存储装置，所述存储装置用于记录用户输入的运行参数、背景数据及用户识别数据对应得到一个数据条，将数据条收集形成用户数据库；并能进行用户数据库更新。
16.根据权利要求15所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述背景数据为环境数据和用户数据。
17.根据权利要求16所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值或者环境空气流动度中的至少一种。
18.根据权利要求15所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述运行参数为设置风速值、设置运行时间、摆动数据或者设置湿度值中的至少一种。
19.根据权利要求16所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述用户数据为体温数据、用户与出风设备的距离、排汗情况、人体运动状态、人体温度或者心率数据中的至少一种。
20.根据权利要求15所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有输入装置，输入装置与存储装置连接；
所述输入装置用于用户输入运行参数。
21.根据权利要求15所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有数据采集组件，数据采集组件与所述存储装置连接；
所述数据采集组件用于采集背景数据。
22.根据权利要求15所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有用户识别装置，用户识别装置分别与所述存储装置连 接；
所述用户识别装置用于识别用户身份得到用户识别数据并发送至存储装置。
23.根据权利要求15所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有处理装置，处理装置与所述存储装置、数据采集组件、用户识别装置和输入装置连接；
所述处理装置根据运行参数或者用户运行参数控制出风设备进行对应送风。
24.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述用户识别装置为手纹识别装置、脸部识别装置、瞳孔识别装置或者图像识别装置。
25.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：还设置有参数选择装置，参数选择装置与所述存储装置连接，参数选择装置还与所述处理装置连接；
用户通过参数选择装置在存储装置选出对应的用户运行参数数据，然后参数选择装置将选择到的用户运行参数数据发送至处理装置。
26.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件设置有湿度传感器，所述湿度传感器用于实时检测当前区域的湿度值并得到湿度信号。
27.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件设置有温度传感器，所述温度传感器用于实时检测当前区域的温度值并得到温度信号。
28.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件设置有风速传感器，所述风速传感器用于实时检测空气的风速值得到的风速信号。
29.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件设置有PM2.5传感器，所述PM2.5传感器，用于实时检测当前区域的当量直径小于等于2.5微米的颗粒物浓度并得到PM2.5信号。
30.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件设置有CO2传感器，所述CO2传感器用于检测当前区域的CO2浓度并得到具有CO2值的CO2信号。
31.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件还设置有红外感应器，所述红外感应器用于实时采集用户体温数据、空间位置信息、人体运动状态或者人体体态数据中的至少一种并对应得到红外信号。
32.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件还设置有摄像装置，所述摄像装置用于实时采集用户与出风设备的距离、排汗情况或者人体运动状态中的至少一种，并得到摄像信号。
33.根据权利要求21所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述数据采集组件还设置有人体特征监控携带设备；
所述人体特征监控携带设备与处理装置无线连接；
所述人体特征监控携带设备用于采集人体温度或者心率数据中的至少一种，并得到人体信号。
34.根据权利要求33所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述人体特征监控携带设备为智能手环、手机或者智能手表。
35.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有制暖组件，制暖组件与所述处理装置连接；
所述制暖组件用于对气流进行制暖使得输出的气流以暖风形式输出。
36.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有加湿组件，加湿组件与所述处理装置连接；
所述加湿组件用于对气流进行加湿使得输出气流以加湿形式输出。
37.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有净化组件，净化组件与所述处理装置连接；
所述净化组件用于对气流进行净化使得输出的气流以净化空气的形式输出。
38.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有驱动组件，驱动组件与所述处理装置连接；
所述驱动组件用于产生气流。
39.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：设置有用于引流空气的风道组件。
40.根据权利要求14所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：为能根据当前环境情况实现自动控制的出风设备。
41.根据权利要求23所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：还设置有能根据当前环境情况实现自动控制的AI控制组件，AI控制组件与所述处理装置连接，还与净化组件、制暖组件、风道组件、驱动组件和加湿组件中的至少一种连接。
42.根据权利要求41所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述AI控制组件设置有睡眠控制装置，睡眠控制装置用于判断用户是否处在睡眠状态并启动睡眠模式。
43.根据权利要求42所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述睡眠控制装置设置有用于监测人体闭眼的摄像监控设备和睡眠控制器，睡眠控制器与驱动组件或者制暖组件中的至一种连接，且与所述处理装置和摄像监控设备连接。
44.根据权利要求41所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述AI控制组件设置有净化控制装置，净化控制装置用于判断当前区域是否有人并根据当前区域空气质量并启动净化模式。
45.根据权利要求44所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述净化控制装置分别与所述处理装置、驱动组件和净化组件连接。
46.根据权利要求41所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述AI控制组件设置有制暖控制装置，制暖控制装置通过远程终端操控制暖模式。
47.根据权利要求46所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述制暖控制装置设置有制暖控制器和信号接收装置，制暖控制器分别与信号接收装置、处理装置与制暖组件连接；
制暖控制器，用于接收用户通过信号接收装置发出的制暖指令；
用户通过信号接收装置向制暖控制器发出制暖指令，制暖控制器根据温度信号和所接收的制暖指令控制暖组件通过当前区域制暖。
48.根据权利要求41所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述AI控制组件设置有定制智能风控制装置，定制智能风控制装置用于接收用户的指示并控制吹向受风目标的定制需求风量。
49.根据权利要求48所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述定制智能风控制装置与驱动组件和所述处理装置连接。
50.根据权利要求48所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述定制智能风控制装置设置有输入器，输入器用于接收用户指示。
51.根据权利要求50所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述定制智能风控制装置设置有智能风控制器，智能风控制器分别与输入器、所述处理装置和驱动组件连接。
52.根据权利要求46所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：远程终端可以为手机、平板电脑或APP。
53.根据权利要求32所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述摄像装置为深度摄像装置。
54.根据权利要求16所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述环境数据为环境湿度值和环境温度值，而制暖组件、加湿组件或者净化组件中的至少一种装配于风道组件，驱动组件装配于风道组件。
55.根据权利要求16所述的具有学习功能的出风设备，其特征在于：所述环境数据为环境湿度值、环境温度值、环境PM2.5值、环境CO2值和环境空气流动度，而驱动组件装配于风道组件，且制暖组件、加湿组件或者净化组件中的至少一种独立装配于风道组件。
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