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申请/专利权人：佛山市顺德区西科电器有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种冰柜制冷系统及其控制方法，涉及冰柜智能控制技术领域。其中，所述方法包括：根据冷藏室中的存放物品类型、存放物品数量、气味检测数据确定目标冰柜对应的自适应运行温度；获取第一温度传感器针对目标冰柜的制冷装置检测到的输出温度数据、第二温度传感器针对目标冰柜所在环境检测到的环境温度数据以及第三温度传感器针对目标冰柜的冷藏室检测到的冰柜内部气流温度数据；将该输出温度数据、环境温度数据、冰柜内部气流温度数据以及自适应运行温度输入训练好的第一神经网络模型，得到对应的制冷控制参数。通过该方法及系统，可以提高冰柜的制冷控制精度和智能化程度。

主权项：1.一种冰柜制冷系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取目标冰柜相关的温度数据，所述温度数据包括设定运行温度、第一温度传感器针对所述目标冰柜的制冷装置检测到的输出温度数据、第二温度传感器针对所述目标冰柜所在环境检测到的环境温度数据以及第三温度传感器针对所述目标冰柜的冷藏室检测到的冰柜内部气流温度数据；模型构建模块，用于构建以所述目标冰柜相关的温度数据为输入、以制冷控制参数为输出的第一神经网络模型；所述第一神经网络模型基于如下方式得到：获取按照指定数据采集频率对目标冰柜进行温度数据采集，并将每个采集时刻采集的设定运行温度、输出温度数据、环境温度数据以及冰柜内部气流温度数据与其对应的时间戳进行组合得到的样本温度数据；使用所述样本温度数据对初始第一神经网络模型进行训练，所述初始第一神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层用于接收所述样本温度数据，所述样本温度数据中的设定运行温度、输出温度数据、环境温度数据以及冰柜内部气流温度数据配置有对应的特征权重和偏置项；所述隐含层用于对所述输入层的数据进行处理，并为所述输出层提供数据；所述输出层用于基于所述隐含层提供的数据得到冰柜内部气流温度预测数据，并输出对应的制冷控制参数；通过反向传播更新所述特征权重和偏置项对应的训练参数，并基于更新后的训练参数对所述初始第一神经网络模型继续进行训练；当使用所述第一神经网络模型输出的制冷控制参数对所述目标冰柜进行制冷控制后，所述目标冰柜的冷藏室内部的实际气流温度数据与设定运行温度的差值满足第一预设条件时结束训练，得到训练好的第一神经网络模型；制冷控制模块，用于将所述训练好的第一神经网络模型配置到目标冰柜，并通过所述训练好的第一神经网络模型对实际使用环境下的设定运行温度、输出温度数据、环境温度数据以及冰柜内部气流温度数据进行处理，得到对应的制冷控制参数。

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