TW201926212A

TW201926212A - 設備推薦系統及方法

Info

Publication number: TW201926212A
Application number: TW106141677A
Authority: TW
Inventors: 梁芷瑄; 呂世祐; 黃建凱; 呂欣澤
Original assignee: 財團法人資訊工業策進會
Priority date: 2017-11-29
Filing date: 2017-11-29
Publication date: 2019-07-01
Also published as: US20190163154A1; CN109839889A

Abstract

本案涉及一種設備推薦系統及方法。設備推薦系統包含環境監測模組、設備監測模組、異常監測模組以及決策模組。環境監測模組接收環境感測器獲取的環境數據以產生環境歷史資料。該設備監測模組監測電子設備的致能次數以產生設備歷史資料。異常監測模組在第一時段判斷環境數據是否超出異常區間以產生異常訊號。根據異常訊號，決策模組經由初始權重矩陣計算設備歷史資料以產生致能電子設備的推薦資料。若在第二時段異常訊號消失，決策模組根據環境數據的變化和推薦資料調整初始權重矩陣以產生修正權重矩陣。

Description

設備推薦系統及方法

本案涉及一種設備推薦系統及方法，尤為一種應用於複數環境感測器以及複數電子設備之間的設備推薦系統及方法。

在今日，透過網路同時控制多個電子設備之狀態的控制系統係為非常普遍的。然而，以往的控制系統往往忽略了電子設備之間的啟閉狀態可能對環境數據造成交互影響，另外，此種電子設備之間的關聯性也難以直接判斷。例如，若對冷氣進行調整時，除濕機反饋的濕度數值也將發生改變，而同時開啟此兩項電子設備也將造成無謂的能耗。

此外，因應使用者的需要，在每天的不同時段中，電子設備的開啟狀態以及使用者所需的環境數據也可能不同，故控制系統應考慮各時段中的環境數據變化以進行電子設備的調整。例如，在傍晚時段與夜深時段中使用者可容忍的音量差異應不相同。

因此，顯然現行的電子設備控制系統仍有上述的不足，亟需加以改良。

本案的一實施態樣係涉及一種設備推薦系統。該設備推薦系統包含一介面以及一處理器。該介面用以接收複數環境感測器獲取複數循環時段的複數環境數據。該處理器電性耦接於介面，並通訊耦接於複數電子設備，其中該處理器包含以下模組。該處理器包含一環境監測模組、一設備監測模組、一異常監測模組以及一決策模組。該環境監測模組根據該些環境感測器獲取該些循環時段的複數環境數據以產生一環境歷史資料。該設備監測模組根據該些電子設備各自於該些循環時段的複數致能次數以產生一設備歷史資料。該異常監測模組在該些循環時段中的一第一時段判斷該些環境數據是否超出該環境歷史資料設置的一異常區間，當該些環境數據當中的任一者超出該異常區間時，該異常監測模組產生一異常訊號。當該決策模組接收該異常訊號時，經由一初始權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第一推薦資料。該初始權重矩陣包含對應該些電子設備的複數初始權重值。若該決策模組在該些循環時段中的一第二時段未接收該異常訊號，該決策模組根據該些環境數據的變化以及該第一推薦資料調整該初始權重矩陣中的該些初始權重值以產生一修正權重矩陣。當該決策模組在該些循環時段中的一第三時段接收該異常訊號時，該決策模組根據該修正權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第二推薦資料。

本案的另一實施態樣係涉及一種設備推薦方法，由一處理器執行，其中該處理器通過一介面電性耦接於複數環境感測器並通訊耦接於複數電子設備，該處理器更包含一環境監測模組、一設備監測模組、一異常監測模組及一決策模組。該設備推薦方法包含下列步驟：該環境監測模組根據該些環境感測器獲取複數循環時段的複數環境數據以產生一環境歷史資料；該設備監測模組根據該些電子設備各自於該些循環時段的複數致能次數以產生一設備歷史資料；該異常監測模組在該些循環時段中的一第一時段判斷該些環境數據是否超出該環境歷史資料設置的一異常區間，當該些環境數據當中的任一者超出該異常區間時，該異常監測模組產生一異常訊號；當該決策模組接收該異常訊號時，該決策模組經由一初始權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第一推薦資料，其中該初始權重矩陣包含對應該些電子設備的複數初始權重值；若該決策模組在該些循環時段中的一第二時段未接收該異常訊號，該決策模組根據該些環境數據的變化以及該第一推薦資料調整該初始權重矩陣中的該些初始權重值以產生一修正權重矩陣；以及當該決策模組在該些循環時段中的一第三時段接收該異常訊號時，該決策模組根據該修正權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第二推薦資料。

因此，根據本案之技術內容，本案實施例藉由提供一種設備推薦系統以及設備控制方法，藉以改善先前技術並未考慮多種電子設備可能同時對多個環境數據造成影響進而造成控制效率不佳的問題。本案的設備推薦系統以及設備推薦方法，可根據環境數據的變化有效地推薦應致能或禁能的電子裝置，以使電子設備的控制效率提升。

100‧‧‧設備推薦系統

100i‧‧‧介面

101‧‧‧環境監測模組

102‧‧‧設備監測模組

103‧‧‧異常監測模組

104‧‧‧決策模組

200‧‧‧感測器群組

201‧‧‧溫度感測器

202‧‧‧濕度感測器

203‧‧‧聲音感測器

300‧‧‧控制器

400‧‧‧電子設備群組

401‧‧‧空調設備

402‧‧‧控濕設備

403‧‧‧音響設備

S210~S250‧‧‧步驟流程

S251~S254‧‧‧步驟流程

第1圖為基於本案一實施例所繪示的設備推薦系統的示意圖；第2圖為基於本案一實施例所繪示的設備推薦方法的示意圖；第3圖為基於本案一實施例繪示的環境歷史資料的示意圖；第4圖為基於本案一實施例所繪示的平滑化程序的示意圖；第5圖為根據本案一實施例繪示的異常偵測矩陣的示意圖；第6圖為基於本案一實施例所繪示的設備推薦方法的示意圖；以及第7圖為基於本案一實施例繪示的初始權重矩陣的示意圖。

以下將以圖式及詳細敘述清楚說明本案之精神，任何所屬技術領域中具有通常知識者在瞭解本案之實施例後，當可由本案所教示之技術，加以改變及修飾，其並不脫離本案之精神與範圍。

本文之用語只為描述特定實施例，而無意為本案之限制。單數形式如“一”、“這”、“此”、“本”以及“該”，如本文所用，同樣也包含複數形式。

關於本文中所使用之『第一』、『第二』、...等，並非特別指稱次序或順位的意思，亦非用以限定本案，其僅為了區別以相同技術用語描述的元件或操作。

關於本文中所使用之『耦接』或『連接』，均可指二或多個元件或裝置相互直接作實體接觸，或是相互間接作實體接觸，亦可指二或多個元件或裝置相互操作或動作。

關於本文中所使用之『包含』、『包括』、『具有』、『含有』等等，均為開放性的用語，即意指包含但不限於。

關於本文中所使用之『及/或』，係包括所述事物的任一或全部組合。

關於本文中所使用之方向用語，例如：上、下、左、右、前或後等，僅是參考附加圖式的方向。因此，使用的方向用語是用來說明並非用來限制本案。

關於本文中所使用之用詞(terms)，除有特別註明外，通常具有每個用詞使用在此領域中、在本案之內容中與特殊內容中的平常意義。某些用以描述本案之用詞將於下或在此說明書的別處討論，以提供本領域技術人員在有關本案之描述上額外的引導。

第1圖為基於本案一實施例所繪示的設備推薦系統的示意圖。如第1圖所示，在本實施例中，設備推薦系統100至少包含環境監測模組101、設備監測模組102、異常監測模組103以及決策模組104。此設備推薦系統100與透過一介面100i與感測器群組200通訊耦接或電性耦接，該介面100i可為無線通訊介面或實體耦接介面。設備推薦系統100更與控制器300以及電子設備群組400通訊耦接，而感測器群組200以及電子設備群組400係設置於共同的一個空間當中，此空間可為密閉空間或部分開放的空間，例如，住家或辦公場域等。在本實施例中，本案的設備推薦系統100主要是用於接收由感測器群組200當中的各感測器自上述空間當中收集的不同環境數據，以及收集電子設備群組400當中的各電器裝置的使用狀態，進而根據環境數據的變化決定電子設備群組400當中的各電器裝置的致能狀態，再由控制器300致能或禁能電子設備群組400當中的各電器裝置。應注意的是，此處所指的致能(enable)即為啟動，而禁能(disable)即為關閉。

在本實施例中，感測器群組200當中至少包含溫度感測器201、濕度感測器202以及聲音感測器203。溫度感測器201係為偵測空間當中溫度升降的裝置，例如，電阻溫度計或紅外線溫度計等。溫度感測器201用以自上述空間中感測溫度變化並產生對應的溫度數據，再將溫度數據傳送至設備推薦系統100中的環境監測模組101以及異常監測模組103。濕度感測器202係為偵測空間當中空氣中水蒸氣含量多寡的裝置，例如，電阻式濕度計或熱導濕度計等。相似地，濕度感測器202用以自上述空間中感測濕度變化並產生對應的濕度數據，再將濕度數據傳送至設備推薦系統100中的環境監測模組101以及異常監測模組103。而聲音感測器203係為偵測空間當中聲音音量的裝置，例如，分貝計等。聲音感測器203用以自上述空間中感測音量變化並產生對應的音量數據，再將音量數據傳送至設備推薦系統100中的環境監測模組101以及異常監測模組103。應注意的是，本實施例中的感測器群組200所包含的這些感測器僅係舉例以說明本案，視需求若欲量測更多環境數據，此感測器群組200當中的感測器可相應增減。

在本實施例中，電子設備群組400當中至少包含空調設備401、控濕設備402以及音響設備403。空調設備401係為用以改變上述空間中溫度的裝置，例如，冷氣機等。控濕設備402係為用以改變上述空間中空氣濕度的裝置，例如，除濕機或加濕機等等。音響設備403係為用以產生音量的裝置，例如，揚聲器等等。本案的設備推薦系統100中的設備監測模組102係用以監測電子設備群組400當中的空調設備401、控濕設備402以及音響設備403處於開啟或關閉狀態。應注意的是，本實施例中的電子設備群組400所包含的這些感測器僅係舉例以說明本案，視需求若欲調控空間中的更多環境數據，此電子設備群組400當中的感測器可相應增減。

第2圖為基於本案一實施例所繪示的設備推薦方法的示意圖。在本實施例中，此設備推薦方法係由第1圖當中的設備推薦系統100所執行，其中，設備推薦系統100與感測器群組200、控制器300以及電子設備群組400通訊(或電性)耦接，而設備推薦系統100包含環境監測模組101、設備監測模組102、異常監測模組103以及決策模組104。此設備推薦方法所包含之步驟將詳述於下列段落中。

步驟S210：持續接收複數環境感測器獲取的複數環境數據以產生一環境歷史資料。在一實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的環境監測模組101所執行，在一長時間區間內的各帶狀時段中，環境監測模組101持續透過該介面100i接收由溫度感測器201自上述空間中獲取的溫度數據，環境監測模組101將計算在此長時間區間當中的各帶狀時段的溫度數據的平均值以及標準差以產生一環境歷史資料。在本實施例中，此長時間區間為一週，而各帶狀時段係以15分鐘為單位切分。換言之，本案的環境監測模組101將於一週當中持續接收由溫度感測器201自上述空間中獲取的溫度數據，並計算每日的某一個15分鐘時段在這一週當中的溫度數據的平均值以及標準差，並將此平均值以及標準差紀錄為環境歷史資料當中與溫度數據有關的部分。

同理地，本案的環境監測模組101也將透過該介面100i於一週當中持續接收由濕度感測器202自上述空間中獲取的濕度數據，並計算每日的某一個15分鐘區段在這一週當中的濕度數據的平均值以及標準差，並將此平均值以及標準差紀錄為環境歷史資料當中與濕度數據有關的部分。本案的環境監測模組101也將透過該介面100i於一週當中持續接收由聲音感測器203自上述空間中獲取的音量數據，並計算每日的某一個15分鐘區段在這一週當中的音量數據的平均值以及標準差，並將此平均值以及標準差紀錄為環境歷史資料當中與音量數據有關的部分。在本實施例中，關於環境歷史資料的範例，可參照本案的第3圖。本案的第3圖係為基於本案一實施例繪示的環境歷史資料的示意圖。在第3圖中所繪示的係為該實施例中上午9時00分至9時15分的時間區段當中各環境參數的平均值以及標準差。如圖中所示，在一週當中，此時間區段中的溫度平均值係為24度，而溫度標準差係為1.2。由同理可推知其餘環境參數的閱讀方式，故於此不再贅述。

步驟S220：持續監測複數電子設備獲取的複數致能次數以產生一設備歷史資料。在本實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的設備監測模組102所執行，在此長時間區間內的各帶狀時段中，設備監測模組102持續接收電子設備群組400當中的空調設備401、控濕設備402以及音響設備403處於致能狀態的次數，設備監測模組102將累計在此長時間區間當中的各帶狀時段中各電子設備的致能次數，並將致能次數進行平滑化處理以產生一設備歷史資料。同樣地，在本實施例中，此長時間區間為一週，而各帶狀時段係以15分鐘為單位切分。換言之，設備監測模組102將於一週當中持續累計電子設備群組400當中的各電子設備在每個15分鐘時段當中處於致能狀態的次數，並將每個15分鐘時段當中的致能次數根據前後的15分鐘時段當中的致能次數透過一平滑化程序進行處理，關於平滑化程序的範例，請見第4圖。

第4圖係為基於本案一實施例所繪示的平滑化程序的示意圖。在第4圖中，左方所繪示的表格係紀錄了六個時段當中各電子設備的原始致能次數，圖中可見，音響設備於8 時45分起至10時00分當中的六個15分鐘時段當中處於致能狀態的次數分別為(2,3,3,3,2,0,0)。由表格中可知，音響設備在這一週內每天的8時45分至9時00時的累計致能次數為2，而音響設備在這一週內每日的9時00分至9時15時的累計致能次數為3。依同理可推知表格中其餘數據的閱讀方式，故於此不再贅述。在第4圖中，上方所繪示的表格係紀錄了六個時段當中各電子設備經平滑化程序處理後的平滑致能次數。在本實施例中，本案的設備監測模組102係藉由上下兩表格間的平滑參數組對原始致能次數進行計算以產生下表中的平滑致能次數。由圖中可見，平滑參數組包含三個百分比，分別為25%、50%、25%，其代表的意涵為：在一個時段的平滑致能次數當中，前一個時段的原始致能次數佔25%，自身時段的原始致能次數佔50%，而下一個時段的原始致能次數佔25%。若以9時00分起始的時段為例，音響設備403的平滑致能次數係根據以下數學式計算：(2*25%+3*50%+3*25%)=2.75。依同理可推知表格中其餘平滑致能次數的計算方式，故於此不再贅述。

經過上述的步驟S210以及步驟S220之後，設備推薦系統100中的環境監測模組101將完整紀錄此一週當中的環境歷史資料，而設備推薦系統100中的設備監測模組102將完整紀錄此一週當中的設備歷史資料。在一週後，設備推薦系統100可進行下列的其他步驟。應注意的是，雖然本實施例中的此長時間區間係為一週且各時段的長度係為15分鐘，然而此僅係為一範例，在其他實施例中，設備推薦系統100可紀錄不同時間長度的環境歷史資料以及設備歷史資料並以不同時段長度進行切分，以進行上述步驟以及下列的其他步驟。

步驟S230：將當前環境數據與一異常區間比較。在本實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的異常監測模組103所執行。應注意的是，在本案的設備推薦系統100當中，並非僅有環境監測模組101透過該介面100i持續接收感測器群組200中的各感測器所獲取的該些環境數據，異常監測模組103亦同時透過該介面100i接收該些環境數據。在本實施例中，經過一週的歷史資料收集後，在第二週的各帶狀時段，異常監測模組103係用以在各帶狀時段中將當前的該些環境數據與各自所屬的一異常區間進行比對。應注意的是，在此實施例中，這些異常區間係紀錄於根據上述環境歷史資料所設定的一異常偵測矩陣當中。關於此異常偵測矩陣的範例，可參照本案的第5圖。

本案的第5圖係為根據本案一實施例繪示的異常偵測矩陣的示意圖。在第3圖中所繪示的係為該實施例中上午9時00分至9時15分的時段中的異常偵測矩陣，此異常偵測矩陣係為根據第3圖的環境歷史資料設定而成。如第5圖所示，此異常偵測矩陣具有類別維度以及異常維度，異常維度包含溫度異常、濕度異常以及音量異常，類別維度包含觸覺分類以及聽覺分類。在異常偵測矩陣中，溫度異常以及觸覺分類對應的係為一溫度異常區間，此溫度異常區間係為溫度小於22.8度。參照第3圖的環境歷史資料可知，將上午9時00分至9時15分的時段中溫度數據的平均值24度減去標準差1.2度即可獲得此22.8度的溫度異常區間門檻值。此外，如圖中所示，溫度異常區間將被異常監測模組103分類為對應溫度異常的類別當中。根據上述，其餘異常區間的計算方式以及分類方式亦可同理推知，於此不再贅述。

步驟S240：判斷當前環境數據是否超出該異常區間。承步驟S230，此異常監測模組103用以在各帶狀時段中判斷當前的該些環境數據是否超出異常偵測矩陣中的該些異常區間，若當前的該些環境數據中任一者超出對應的異常區間，異常監測模組103發出一異常訊號，並進入步驟S250。若當前的該些環境數據未超出對應的異常區間，回到步驟S230。在本實施例中，異常監測模組103在第二週的上午9時00分至9時15分的時段中，判斷由聲音感測器203獲取的音量數據大於69分貝，故發出關於音量數據異常的異常訊號。

步驟S250：產生用於決定是否致能該些電子設備的推薦資料。在本實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的決策模組104在接收到異常監測模組103發出的異常訊號後執行。執行此步驟的決策模組104將產生並傳送推薦資料至控制器300，此推薦資料當中包含用於致能或禁能電子設備群組400中的若干電子設備的資訊。應注意的是，本案第5圖的步驟S250實際更包含了本案第6圖當中所示的細部步驟。第6圖為基於本案一實施例所繪示的設備推薦方法的示意圖，步驟S250所包含之細部步驟將詳述於下列段落中。

步驟S251：存取權重矩陣以計算推薦資料。在本實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的決策模組104所執行。當決策模組104接收由異常監測模組103發出的異常訊號時，決策模組104將存取一初始權重矩陣。關於初始權重矩陣的範例，可參照第7圖。第7圖係為基於本案一實施例繪示的初始權重矩陣的示意圖。在第7圖中右上方所繪示的係為初始權重矩陣，如第7圖所示，初始權重矩陣具有類別維度以及環境維度，類別維度包含與異常偵測矩陣相同的觸覺分類以及聽覺分類，環境維度包含音量分類、濕度分類以及溫度分類，分別對應溫度感測器201、濕度感測器202以及聲音感測器203所獲取的該些環境數據。初始權重矩陣當中具有三個初始權重值，分別對應至電子設備群組400當中的一個電子設備。應注意的是，由於決策模組104係初次存取此初始權重矩陣，初始權重矩陣當中的所有初始權重值皆為零，決策模組104將自動賦予數值為零的初始權重值一預定初始值。因此，初始權重矩陣當中的三個初始權重值等於該預定初始值，各為0.5。

在本實施例中，當決策模組104存取初始權重矩陣後，決策模組104利用初始權重矩陣對上述的設備歷史資料進行加權計算，據以產生用於決定是否致能電子設備群組400當中的電子設備的推薦資料。如第7圖所示，圖中左上方的表格所繪示的係為第4圖當中的部份數據，其係環境監測模組101於前一週中的9時00分至9時15的時段所監測的平滑致能次數。其中，空調設備401、控濕設備402以及音響設備403在此時段中的平滑致能次數分別為4.25、0、2.75。在本實施例中，決策模組104係透過初始權重矩陣中的類別以及環境數據以選擇對應電子設備的初始權重值。例如，空調設備401對應的初始權重值分別屬於觸覺分類以及溫度分類，而控濕設備 402對應的初始權重值分別屬於觸覺分類以及濕度分類。在本實施例中，決策模組104將利用初始權重矩陣當中的各權重值乘以各電子設備的平滑致能次數以進行加權計算，計算後將產生推薦分數矩陣，如第7圖下方表格所示。應注意的是，若加權計算後的電子設備的推薦分數仍為零，決策模組104將調整推薦分數為0.05。

步驟S252：將推薦資料根據分類以及分數排序以發送推薦資料。在本實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的決策模組104所執行。當決策模組104計算出推薦分數矩陣後，決策模組104將根據異常訊號的原因判斷異常訊號的類別，由於異常訊號係對應音量數據的異常狀態，決策模組104將優先選擇推薦分數矩陣當中的聽覺分類的電子設備，決策模組104將再根據推薦分數排序聽覺分類中的電子設備。如第7圖所示，由於聽覺分類中僅有音響設備403，音響設備403被決策模組104選為第一級(Level 1)的推薦資料。其次，決策模組104將選擇推薦分數矩陣中的其他類別中推薦分數高於一預定閾值(例如0.05)的電子設備作為第二級(Level 2)的推薦資料，而推薦分數矩陣中的其他類別中推薦分數低於預定閾值的電子設備將被選為第三級(Level 3)的推薦資料。如第7圖所示，在本實施例中，推薦分數為2.125的空調設備401被決策模組104選為第二級推薦資料，推薦分數為0.05的控濕設備402被決策模組104選為第三級推薦資料。決定推薦資料後，決策模組104將依序傳送第一級至第三級推薦資料至控制器300，並視控制器300的選擇結果以進行後續步驟。另外，由於異常訊號的原因係為音量過高，故推薦資料係用於禁能這些電子設備。

步驟S253：判斷推薦資料是否被執行。在本實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的決策模組104所執行。當決策模組104傳送推薦資料至控制器300後，設備推薦系統100當中的設備監測模組102仍持續監測電子設備群組400中各電子設備的致能狀態，若推薦資料被執行，決策模組104可自設備監測模組102獲取的各電子設備的致能狀態判斷推薦資料被執行。反之，若推薦資料未被執行，決策模組104將再傳送另一等級的推薦資料至控制器300。在本實施例中，控制器300係為自動、半自動或手動的可編程控制器(Programmable Logic Controller PLC)，此控制器300可自動或由使用者操作以選擇推薦資料當中的電子設備進而發送用於致能或禁能電子設備的控制訊號至被選擇的電子設備。在本實施例中，控制器300選擇第二級推薦資料而非第一級推薦資料，據此，控制器300發送控制訊號以禁能空調設備401，故空調設備401將被關閉。

步驟S254：更新權重矩陣當中的權重值。在本實施例中，此步驟係由設備推薦系統100中的決策模組104所執行。由於某些環境數據的改變可能在一段時間後方能較明顯地被偵測，故本案的決策模組104若在第二週的上午9時15分至9時30分的時段中仍接收來自異常監測模組103的異常訊號，在異常訊號消失前，決策模組104將不修改初始權重矩陣中的各初始權重值。在本實施例中，若在第二週的上午9時15分至9 時30分的時段中，異常監測模組103不再發送異常訊號，決策模組104將根據環境監測模組101獲取的環境數據決定如何修正權重矩陣中的各初始權重值。由於控制器300係選擇根據第二級推薦資料而非第一級推薦資料以禁能電子設備群組400當中的電子設備，故決策模組104先將權重矩陣中聽覺分類的初始權重值全數減少0.1。

然而，空調設備401的關閉不僅引響音量數據，亦可能同時引響溫度數據以及濕度數據。是故，雖然環境監測模組101獲取的音量數據降低，然溫度數據以及濕度數據將產生明顯的變化。據此，決策模組104將權重矩陣當中濕度分類以及溫度分類各自對應至聽覺分類的初始權重值皆增加0.1。根據上述，決策模組104將調整初始權重矩陣中的初始權重值以產生修正權重矩陣。

在本實施例中，在後續的時段中，當決策模組104接收來自異常監測模組103的異常訊號，決策模組104將存取修正權重矩陣以加權計算持續更新的設備歷史資料。在異常訊號消失後，決策模組104再根據上述步驟更新修正權重矩陣。

應注意的是，在一些實施例中，設備推薦系統100包含一處理器(圖中未示)以及儲存裝置(圖中未示)。此處理器可為電子計算機裝置內所具備的中央處理器(Central Processing Unit,CPU)，可被編程以解譯電腦指令、處理計算機軟體中的資料、以及執行各種運算程序。此儲存裝置可包含主記憶體以及輔助記憶體，此儲存裝置與設備推薦系統100的處理器可用以自儲存裝置當中載入指令集並執行此指令集。而設備推薦系統100所包含的環境監測模組101、設備監測模組102、異常監測模組103以及決策模組104係為此處理器上的區塊。當設備推薦系統100當中的處理器執行上述指令集，設備推薦系統100當中的各模組將被驅動以分別執行上述實施例中所述的功能。關於各模組的功能，請參考上述實施例，於此不再贅述。

由於先前技術並未考慮多種電子設備可能同時對多個環境數據造成影響，故其控制效率並不理想。由上述的實施方式可知，本案的設備推薦系統及方法能夠同時考慮複數電子設備對複數環境數據的綜合影響，並持續根據回饋進行機器學習，其推薦的控制方式較之先前技術有更佳的控制效率，可降低設備控制的能耗並智能地提高環境的舒適度。

雖然本案以實施例揭露如上，然其並非用以限定本案，任何熟習此技藝者，在不脫離本案之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本案之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims

一種設備推薦系統，包含：一介面，接收複數環境感測器獲取複數循環時段的複數環境數據；以及一處理器，電性耦接於該介面，並通訊耦接於複數電子設備，其中該處理器包含：一環境監測模組，根據該些環境感測器獲取該些循環時段的複數環境數據以產生一環境歷史資料；一設備監測模組，根據該些電子設備各自於該些循環時段的複數致能次數以產生一設備歷史資料；一異常監測模組，在該些循環時段中的一第一時段判斷該些環境數據是否超出該環境歷史資料設置的一異常區間，當該些環境數據當中的任一者超出該異常區間時，該異常監測模組產生一異常訊號；及一決策模組，當該決策模組接收該異常訊號時，經由一初始權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第一推薦資料，其中該初始權重矩陣包含對應該些電子設備的複數初始權重值，其中若該決策模組在該些循環時段中的一第二時段未接收該異常訊號，該決策模組根據該些環境數據的變化以及該第一推薦資料調整該初始權重矩陣中的該些初始權重值以產生一修正權重矩陣，其中當該決策模組在該些循環時段中的一第三時段接收該異常訊號時，該決策模組根據該修正權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第二推薦資料。
如請求項1所述之設備推薦系統，其中該設備監測模組將各循環時段當中的該致能次數以及前後的循環時段當中的該些致能次數各自乘以一百分比以將該些循環時段的該些致能次數平滑化。
如請求項1所述之設備推薦系統，其中該決策模組傳送該第一推薦資料以及該第二推薦資料至一顯示螢幕，該顯示螢幕將圖像化顯示該第一推薦資料以及該第二推薦資料。
如請求項1所述之設備推薦系統，其中該決策模組傳送該第一推薦資料以及該第二推薦資料至該些電子設備以致能該些電子設備。
如請求項1所述之設備推薦系統，其中該些環境數據各自對應複數類別當中的一個類別，而該初始權重矩陣以及該修正權重矩陣中的該些權重值亦各自對應該些類別當中的一個類別。
如請求項5所述之設備推薦系統，其中該決策模組經由該初始權重矩陣計算該設備歷史資料以產生分別對應該些電子設備的一結果值，該決策模組判斷超出該異常區間的該環境數據對應至該些類別當中的一第一類別，該決策模組根據該第一類別選擇該些電子設備以產生該第一推薦資料。
如請求項6所述之設備推薦系統，其中該第一推薦資料當中被致能的該些電子設備在該初始權重矩陣中的該權重值係對應該第一類別。
如請求項1所述之設備推薦系統，其中若該決策模組在該些循環時段中的該第二時段仍接收該異常訊號，在該異常訊號消失前，該決策模組將不調整該初始權重矩陣。
一種設備推薦方法，由一處理器執行，其中該處理器通過一介面電性耦接於複數環境感測器並通訊耦接於複數電子設備，該處理器更包含一環境監測模組、一設備監測模組、一異常監測模組及一決策模組，其中該設備控制方法包含：該環境監測模組根據該些環境感測器獲取複數循環時段的複數環境數據以產生一環境歷史資料；該設備監測模組根據該些電子設備各自於該些循環時段的複數致能次數以產生一設備歷史資料；該異常監測模組在該些循環時段中的一第一時段判斷該些環境數據是否超出該環境歷史資料設置的一異常區間，當該些環境數據當中的任一者超出該異常區間時，該異常監測模組產生一異常訊號；當該決策模組接收該異常訊號時，該決策模組經由一初始權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第一推薦資料，其中該初始權重矩陣包含對應該些電子設備的複數初始權重值；若該決策模組在該些循環時段中的一第二時段未接收該異常訊號，該決策模組根據該些環境數據的變化以及該第一推薦資料調整該初始權重矩陣中的該些初始權重值以產生一修正權重矩陣；以及當該決策模組在該些循環時段中的一第三時段接收該異常訊號時，該決策模組根據該修正權重矩陣計算該設備歷史資料以產生用於決定是否致能該些電子設備的一第二推薦資料。
如請求項9所述之設備推薦方法，更包含：該設備監測模組將各循環時段當中的該致能次數以及前後的循環時段當中的該些致能次數各自乘以一百分比以將該些循環時段的該些致能次數平滑化。
如請求項9所述之設備推薦方法，更包含：該決策模組傳送該第一推薦資料以及該第二推薦資料至一顯示螢幕，該顯示螢幕將圖像化顯示該第一推薦資料以及該第二推薦資料。
如請求項9所述之設備推薦方法，更包含：該決策模組傳送該第一推薦資料以及該第二推薦資料至該些電子設備以致能該些電子設備。
如請求項9所述之設備推薦方法，其中該些環境數據各自對應複數類別當中的一個類別，而該初始權重矩陣以及該修正權重矩陣中的該些權重值亦各自對應該些類別當中的一個類別。
如請求項13所述之設備推薦方法，更包含：該決策模組經由該初始權重矩陣計算該設備歷史資料以產生分別對應該些電子設備的一結果值；該決策模組判斷超出該異常區間的該環境數據對應至該些類別當中的一第一類別；以及該決策模組根據該第一類別選擇該些電子設備以產生該第一推薦資料。
如請求項14所述之設備推薦方法，其中該第一推薦資料當中被致能的該些電子設備在該初始權重矩陣中的該權重值係對應該第一類別。
如請求項9所述之設備推薦方法，更包含：若該決策模組在該些循環時段中的該第二時段仍接收該異常訊號，在該異常訊號消失前，該決策模組不調整該初始權重矩陣。