摘要
本发明公开了一种智能家居控制方法、装置、设备及介质,可应用于金融和医疗领域。其中的方法通过应用异构传感器阵列,自环境端和用户端采集多模态数据,捕捉环境的多样性与用户的实际需求。基于联合概率模型,对所采集的多模态数据进行时空融合处理,生成环境与用户的联合状态向量,使得系统能够实时理解用户的具体场景和情境。结合用户场景指令与联合状态向量,通过强化学习决策引擎生成带有优先级的设备控制指令集,从而实现更加智能化的操作逻辑。本方法显著改善了用户在智能家居控制过程中的使用体验,使智能家居系统能够以更高的灵活性和智能化水平满足用户的个性化需求,实现了人性化的智能家居管理。
技术关键词
智能家居控制方法
异构传感器
设备控制
动态贝叶斯网络
多模态
动态概率模型
状态监测传感器
智能家居控制装置
数据
定位传感器
深度强化学习模型
智能家居控制系统
智能家居管理
生成设备
决策
粒子滤波算法
智能家居系统
计算机设备
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