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龙图腾网恭喜广东艾依格家居有限公司申请的专利一种基于用户偏好的智能家具控制优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119202944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411263534.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于用户偏好的智能家具控制优化方法及系统是由张春河设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户偏好的智能家具控制优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及设备控制领域，具体涉及一种基于用户偏好的智能家具控制优化方法及系统。一种基于用户偏好的智能家具控制优化系统，包括：监测图像获取模块、家具控制策略输出模块和预测分析模型实时训练模块。本发明获取用户的监测图像，并且通过用户的监测图像和预测分析模型来分析用户的意图，进而输出对应的家具控制策略，能够在用户意图的前提下进行家具控制，避免了传统家具感应控制下用户经过导致的误控制问题；同时预测分析模型还会基于用户的操作反馈进行实时训练，从而使得预测分析模型对于用户的意图分析更加贴合用户偏好。

本发明授权一种基于用户偏好的智能家具控制优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用户偏好的智能家具控制优化方法，其特征在于，包括：在监测时间点获取用户的监测图像；在智能家具被触发启动时，将前N次获取的监测图像组成时序分析数据集，将时序分析数据集送入预测分析模型进行处理，输出家具控制策略；获取用户的操作反馈数据，并基于用户的操作反馈数据确定家具控制策略对应的奖励值；基于家具控制策略对应的奖励值对预测分析模型进行实时训练；预测分析模型包括人物特征提取层、用户行为特征提取层、标志物特征提取层，全连接层、特征拼接层和家具控制策略输出层，其中人物特征提取层用于对时序分析数据集中的最后一个监测图像进行人物特征提取，以构建人物特征图；用户行为特征提取层用于基于时序分析数据集进行用户行为特征提取，以构建用户行为特征图；标志物特征提取层用于对于时序分析数据集中的最后一个监测图像进行标志物特征提取，以构建标志物特征图；全连接层内置人物特征全连接单元、用户行为特征全连接单元和标志物特征全连接单元，人物特征全连接单元、用户行为特征全连接单元和标志物特征全连接单元分别用于对人物特征图、用户行为特征图和标志物特征图进行全连接操作，构建对应的人物特征全连接向量、用户行为特征全连接向量和标志物特征全连接向量；特征拼接层用于将人物特征全连接向量、用户行为特征全连接向量和标志物特征全连接向量进行拼接，以构建预测分析综合向量；家具控制策略输出层用于对预测分析综合向量进行处理，以输出家具控制策略；将时序分析数据集送入预测分析模型进行处理，输出家具控制策略，具体包括如下步骤：将时序分析数据集中的最后一个监测图像送入人物特征提取层中进行处理，构建人物特征图；用户行为特征提取层中内置用户特征分析单元、特征强化单元和时序特征提取单元，将人物特征图送入用户特征分析单元进行处理，以构建用户特征图；在内置特征强化单元中，遍历时序分析数据集中每个监测图像，针对每个选择的监测图像，执行如下操作，将选择的监测图像分别与关键权重矩阵和值权重矩阵进行相乘，以构建监测关键特征图K和监测值特征图V，将用户特征图与查询权重矩阵进行相乘，以构建监测查询矩阵；计算注意力权重矩阵ATT=softmax（QKT（d）0.5），再将注意力权重矩阵ATT与监测值特征图V相乘，构建监测强化图像；直至时序分析数据集中所有的监测图像均被遍历完成，将所有监测强化图像按照时间顺序排类组成时序分析强化数据集；将时序分析强化数据集送入时序特征提取单元中进行处理，构建用户行为特征图；将时序分析数据集中的最后一个监测图像送入标志物特征提取层中进行处理，构建标志物特征图；在全连接层中，通过人物特征全连接单元、用户行为特征全连接单元和标志物特征全连接单元分别对人物特征图、用户行为特征图和标志物特征图进行全连接操作，构建对应的人物特征全连接向量、用户行为特征全连接向量和标志物特征全连接向量；在特征拼接层中，将人物特征全连接向量、用户行为特征全连接向量和标志物特征全连接向量进行拼接，构建预测分析综合向量；将预测分析综合向量送入家具控制策略输出层进行处理，构建家具控制策略。

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