CN117850261A - 智能开关传感器数据分析方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能家居技术领域，具体涉及智能开关传感器数据分析方法及***，提出了一种基于开关传感数据抽取、运行模式检测信息集确定、运行模式向量挖掘、开关分布标签控制解析以及开关控制项目决策的智能家居控制方法。通过这一系列精心设计的步骤，本发明旨在实现对智能家居***的高效、智能和精准控制，以满足不断变化的家居环境需求和用户需求。同时，本发明的方法还有望提高***的整体能效，进一步提升智能家居的实用性和用户体验。

Description

智能开关传感器数据分析方法及***

技术领域

本发明涉及智能家居技术领域，更具体地，涉及一种智能开关传感器数据分析方法及***。

背景技术

随着科技的快速发展和人们生活水平的提高，智能家居***已经成为现代家庭的重要组成部分。智能家居***通过集成各种智能设备和传感器，能够实现对家居环境的智能监控和控制，从而提供更为舒适、便捷和节能的居住体验。

然而，在实现智能家居控制的过程中，如何准确、高效地处理和分析大量的***运行数据，以及如何根据这些数据制定出有效的控制策略，一直是业界面临的挑战。传统的智能家居控制***往往依赖于简单的规则或预设的模式来进行控制，缺乏对环境变化和用户需求变化的灵活响应能力。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种智能开关传感器数据分析方法及***。

第一方面，本发明实施例提供了一种智能开关传感器数据分析方法，应用于数据分析***，所述方法包括：

对智能家居***运行数据进行开关传感数据抽取，得到开关传感数据抽取结果，所述开关传感数据抽取结果包括所述智能家居***运行数据中的目标开关传感数据；基于所述开关传感数据抽取结果、针对所述智能家居***运行数据生成的家居控制任务和所述智能家居***运行数据，确定运行模式检测信息集；对所述运行模式检测信息集进行运行模式向量挖掘，得到运行模式向量集；基于所述运行模式向量集进行开关分布标签控制解析，确定开关分布标签控制解析结果，所述开关分布标签控制解析结果用于从所述目标开关传感数据中确定待处理传感器调整策略；基于所述待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目。

第二方面，本发明还提供了一种数据分析***，包括：存储器，用于存储程序指令和数据；处理器，用于与存储器耦合，执行所述存储器中的指令，以实现如上述的方法。

第三方面，本发明还提供了一种计算机存储介质，包含指令，当所述指令在处理器上执行时，实现上述的方法。

在这样的背景下，本发明提出了一种基于开关传感数据抽取、运行模式检测信息集确定、运行模式向量挖掘、开关分布标签控制解析以及开关控制项目决策的智能家居控制方法。通过这一系列精心设计的步骤，本发明旨在实现对智能家居***的高效、智能和精准控制，以满足不断变化的家居环境需求和用户需求。同时，本发明的方法还有望提高***的整体能效，进一步提升智能家居的实用性和用户体验。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明实施例提供的一种智能开关传感器数据分析方法的流程示意图。

图2是本发明实施例提供的一种数据分析***300的结构框图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明中的技术方案进行描述。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本发明的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明实施例所提供的方法实施例可以在数据分析***、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在数据分析***上为例，数据分析***可以包括一个或多个处理器（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器，可选地，上述数据分析***还可以包括用于通信功能的传输装置。本领域普通技术人员可以理解，上述结构仅为示意，其并不对上述数据分析***的结构造成限定。例如，数据分析***还可包括比上述所示更多或者更少的组件，或者具有与上述所示不同的配置。

存储器可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种智能开关传感器数据分析方法对应的计算机程序，处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至数据分析***。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括数据分析***的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于此，请参阅图1，图1是本发明实施例所提供的一种智能开关传感器数据分析方法的流程示意图，该方法应用于数据分析***，进一步可以包括步骤110-步骤150。

步骤110、对智能家居***运行数据进行开关传感数据抽取，得到开关传感数据抽取结果，所述开关传感数据抽取结果包括所述智能家居***运行数据中的目标开关传感数据。

步骤120、基于所述开关传感数据抽取结果、针对所述智能家居***运行数据生成的家居控制任务和所述智能家居***运行数据，确定运行模式检测信息集。

步骤130、对所述运行模式检测信息集进行运行模式向量挖掘，得到运行模式向量集。

步骤140、基于所述运行模式向量集进行开关分布标签控制解析，确定开关分布标签控制解析结果，所述开关分布标签控制解析结果用于从所述目标开关传感数据中确定待处理传感器调整策略。

步骤150、基于所述待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目。

在一个可能的应用场景中，数据分析***作为核心执行主体，负责处理智能家居***的运行数据，并通过一系列分析步骤生成智能开关联动控制项目。以下是按照技术方案所述步骤的详细实施介绍。

数据分析***首先进行开关传感数据的抽取工作。这一步骤涉及从智能家居***运行数据中提取与目标开关传感相关的数据。这些数据可能包括开关的状态变化、传感器的读数变化等，这些数据是实时收集并通过数据分析***的抽取功能进行筛选和分类的。抽取结果将包含所有目标开关传感数据，这些数据将作为后续分析的基础。

在获取了开关传感数据抽取结果后，数据分析***将结合智能家居***的运行数据和已生成的家居控制任务来确定运行模式检测信息集。这个过程可能包括分析开关传感数据与不同家居控制任务之间的关联性，以及识别可能的运行模式。这些信息将被整合到一个信息集中，以便进行更深入的分析。

接下来，数据分析***将对运行模式检测信息集进行运行模式向量挖掘。这一步骤旨在通过数据挖掘技术识别出隐藏在信息集中的潜在模式和趋势。这些模式和趋势将被表示为运行模式向量，它们将构成运行模式向量集。每个向量都可能代表一种特定的家居运行模式，如“回家模式”或“离开模式”。

在得到运行模式向量集后，数据分析***将进行开关分布标签控制解析。这一步骤涉及对向量集进行解析，以确定与不同运行模式相关联的开关控制策略。解析结果将为每个目标开关传感数据分配相应的控制标签，这些标签将用于确定在特定运行模式下应该如何调整传感器的状态。

最后，基于之前步骤中确定的待处理传感器调整策略，数据分析***将进行开关控制项目决策。这一步骤旨在生成针对家居控制任务的智能开关联动控制项目。这些项目将详细说明在不同运行模式和传感器状态下应该如何控制智能家居***中的各个开关，以实现高效、自动化的家居管理。

通过这一系列步骤，数据分析***能够处理智能家居***的运行数据，并根据实际需求和运行模式生成智能开关联动控制项目，从而提升智能家居***的智能化水平和用户体验。

以下是一个更为详细且连贯的应用场景描述，旨在深入解释数据分析***如何处理智能家居运行数据，并最终生成智能开关联动控制项目。

在现代化的智能家居环境中，数据分析***扮演着至关重要的角色。这个***不断地收集着各种传感器的数据，如温度、湿度、光线强度以及门窗的开关状态等。这些数据是实时的，反映了家居环境的当前状态和变化。

***首先对这些海量的数据进行预处理，筛选出与开关传感相关的数据。这意味着***会关注那些与家居中各种开关和传感器直接相关的数据点，如灯的开关状态、窗户的开启程度等。这些数据点构成了开关传感数据的基础。

接下来，***会结合这些开关传感数据、家居控制任务以及整体的智能家居运行数据，进行深入的分析。它会寻找数据之间的关联性和模式，试图理解不同开关状态与家居运行模式之间的关系。例如，当窗户关闭、灯光调暗时，可能意味着家居进入了“观影模式”。

在这个过程中，***会利用先进的数据挖掘技术，如聚类分析和模式识别，来识别出这些潜在的运行模式。这些模式被表示为运行模式向量，它们描述了在不同场景下开关和传感器的状态变化。

一旦***识别出了这些运行模式向量，它就会进行进一步的解析。这一步骤的目的是理解每个向量所代表的具体含义，并为每个开关和传感器分配相应的控制标签。这些标签指示了在特定模式下应该如何调整开关和传感器的状态。

最后，***会根据这些控制标签和调整策略，生成智能开关联动控制项目。这些项目详细规定了在不同运行模式和传感器状态下，智能家居***中各个开关应该如何协同工作。例如，在“回家模式”下，***可能会自动打开入口处的灯，调整室内温度到舒适范围，并关闭所有的安全门窗。

通过这样的分析和处理流程，数据分析***不仅提升了智能家居的智能化水平，还为用户提供了更加便捷、舒适和节能的居住环境。它能够根据实时数据动态调整家居设备的状态，满足用户的不同需求，同时优化能源使用效率。

在又一个可能的应用场景中，数据分析***作为智能家居的大脑，正悄无声息地管理着整个家居的运行。这个别墅装备了各种智能设备，如智能灯光、温控***、安全监控、窗帘自动化等，它们都与数据分析***紧密相连。

一天中的不同时段，别墅内的光线、温度和活动模式都在不断变化。早晨，随着阳光的照射，数据分析***根据光线传感器的读数，自动调节窗帘的开启程度和室内灯光的亮度，营造出宜人的起床环境。同时，温控***也开始调整室内温度，准备迎接新的一天。

当别墅的主人准备外出时，数据分析***会根据门窗传感器和安全监控***的数据，检查所有的门窗是否关闭，并确保安全***处于激活状态。一旦有任何异常，如门窗未关闭或检测到异常移动，***都会立即向主人发送通知。

傍晚时分，主人回家前，数据分析***已经根据室外的天气情况和室内的温度变化，提前调整了室内的温度和灯光。当主人进入家门时，迎接他的是一个舒适、温馨的家。

此外，数据分析***还会根据主人的日常习惯和偏好，学习并优化家居的运行模式。例如，如果主人喜欢在晚上阅读，***会在特定时间段自动调节阅读区的灯光到最佳亮度。如果主人有固定的作息时间，***甚至可以预测并提前调整家居环境，以适应主人的需求。

这个应用场景展示了数据分析***如何通过实时处理和分析智能家居的运行数据，以及结合主人的个人偏好和习惯，来实现高度智能化和个性化的家居管理。通过这种方式，数据分析***不仅提升了家居的舒适性和便利性，还为居住者带来了更加智能、高效和节能的生活体验。

针对上述步骤110-步骤150中出现的技术术语，下面通过示例性介绍进行说明。

智能家居***运行数据是指智能家居***在日常运行中产生、收集和存储的各类数据。这些数据可能包括但不限于温度读数、湿度水平、光照强度、设备开关状态、能耗记录以及用户交互记录等。比如，一个智能家居***可能每小时记录一次客厅的温度和湿度数据，同时跟踪客厅灯的开关状态和用户通过智能音箱发出的语音命令。所有这些信息都属于智能家居***的运行数据。

开关传感数据抽取是从智能家居***运行数据中提取与开关和传感器相关的特定信息的过程。这个过程通常涉及数据过滤、分类和整理，以便后续的分析和处理。比如，在一个包含多个房间和多种设备的智能家居***中，开关传感数据抽取可能专注于提取所有与门窗开关、灯光开关和运动传感器相关的数据，而忽略其他如温度或音频数据。

开关传感数据抽取结果是经过数据抽取过程后得到的与开关和传感器相关的数据集合。这个结果集通常包含了原始数据中最相关和最有价值的信息，用于进一步的分析和处理。比如，经过开关传感数据抽取后，可能得到的结果集包括过去一周内所有门窗的开关记录、客厅和卧室灯光的开关时间戳以及运动传感器检测到的所有活动事件。

目标开关传感数据是指在开关传感数据抽取结果中，特定关注或需要用于特定目的的那部分数据。这些数据通常是根据特定的分析需求、控制任务或用户偏好来确定的。比如，如果用户想要了解昨晚卧室灯光的开关情况，那么目标开关传感数据就是昨晚卧室灯光的所有开关记录。这些数据将被单独提取出来，用于进一步的分析或展示。

家居控制任务是指在智能家居***中，为实现特定的家居功能或达到某种居住环境状态而设定的一系列控制指令或操作。这些任务可能包括灯光控制、温度调节、安防设置、窗帘开关等。例如，一个家居控制任务可以是“在晚上10点后，自动关闭所有房间的灯光并启动安防***”。

运行模式检测信息集是指智能家居***收集的有关设备运行状态、环境参数、用户行为等数据的信息集合。这些数据用于分析和识别家居***的当前运行模式，以便进行相应的控制调整。例如，***可能收集房间内的温度、湿度、光线强度以及用户的活动模式等数据，来判断当前是否需要调整空调温度或灯光亮度。

运行模式向量挖掘是指利用数据分析和机器学习技术，从运行模式检测信息集中提取出能代表家居***运行状态的特征向量的过程。这些特征向量可以描述***在特定时间或场景下的运行模式，如“白天工作模式”、“夜晚休息模式”等。通过挖掘这些向量，***可以更准确地理解当前状态并进行相应的控制。

运行模式向量集是指由多个运行模式向量组成的集合，它代表了智能家居***在不同时间、不同场景或不同条件下的多种可能运行状态。***可以根据当前的检测信息与这个向量集进行匹配，从而确定最符合当前状态的控制策略。例如，一个运行模式向量集可能包含了“工作日白天模式”、“周末娱乐模式”、“夜间睡眠模式”等多种向量，每种向量都对应着一套特定的控制指令和参数设置。

开关分布标签控制解析是指对智能家居***中开关控制条目的分布标签进行深入分析和理解的过程。分布标签通常包含了关于开关位置、功能、关联设备以及控制逻辑等信息。通过解析这些标签，***能够更准确地掌握各个开关在当前环境或任务中的角色和状态，从而为后续的开关控制决策提供有力支持。例如，在某个特定的家居场景下，***可能需要解析“客厅灯光开关”的分布标签，以确定其是否应该被打开、关闭或调节到某个特定的亮度级别。

开关分布标签控制解析结果是指经过对开关分布标签进行解析后得到的具体输出或结论。这个结果可能包括开关的当前状态、建议的控制动作、与其他开关或设备的关联关系等信息。***会根据这个解析结果来制定相应的开关控制策略，以实现家居环境的优化和用户需求的满足。例如，解析结果可能表明“卧室的窗户开关”应该与“卧室的空调开关”协同工作，以确保室内温度的舒适。

待处理传感器调整策略是指在智能家居***中，针对传感器数据变化而制定的一系列预设的调整方案或规则。这些策略通常基于传感器的实时读数、历史数据、环境参数以及用户偏好等信息来制定。当传感器检测到环境状态发生变化时，***会参考这些调整策略来确定应该如何调整家居设备的状态，以达到最佳的居住体验或能效表现。例如，当温度传感器检测到室内温度过高时，待处理传感器调整策略可能会触发空调设备的降温操作。

开关控制项目决策是指在智能家居***中，基于当前的环境状态、用户需求以及***的运行目标，对各个开关控制条目进行综合评估和选择的过程。这个过程涉及到对开关控制条目的优先级排序、控制动作的确定以及可能产生的关联影响的考虑。决策的目的是为了确保家居环境中的设备能够以最优的方式协同工作，满足用户的舒适度和能效需求。例如，在一个具体的开关控制项目决策中，***可能会决定在用户回家时自动打开客厅的灯光，同时调整窗帘的位置以优化室内的光线分布。

智能开关联动控制项目是指在智能家居***中，通过整合多个开关控制条目和相关联的设备，形成一个协同工作的控制方案。这个项目不仅关注单个开关的状态和控制，还强调开关与开关之间、开关与传感器之间以及开关与家居设备之间的联动关系。通过智能算法和数据分析，***能够实时地调整各个开关的状态，以实现家居环境的整体优化和能效提升。例如，一个智能开关联动控制项目可能包括在用户离开家时自动关闭所有非必要的电器设备，同时启动安防***以保护家居安全。

可见，本发明的有益效果在于提供了一种智能且高效的智能家居***控制方法。该方法通过精准地抽取和分析开关传感数据，使得***能够更准确地理解和响应当前家居环境的状态及变化。具体而言，本发明的有益效果体现在以下几个方面。

首先，通过步骤110对智能家居***运行数据进行开关传感数据抽取，本发明能够聚焦于对***控制至关重要的目标开关传感数据，从而有效地减少了数据处理的复杂性和提高了控制的精准性。

其次，步骤120结合了开关传感数据抽取结果、家居控制任务以及原始运行数据，确定了一个全面的运行模式检测信息集。这一信息集为后续的运行模式分析和控制策略制定提供了坚实的基础。

进一步地，通过步骤130对运行模式检测信息集进行运行模式向量挖掘，本发明能够识别出智能家居***在不同场景下的典型运行模式，这有助于***更智能地适应各种复杂和多变的环境条件。

此外，步骤140基于挖掘出的运行模式向量集进行开关分布标签控制解析，确定了开关分布标签控制解析结果。这一结果不仅揭示了各个开关在当前环境下的最佳控制策略，还为后续的传感器调整提供了有力的指导。

最后，通过步骤150基于待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，本发明能够生成针对特定家居控制任务的智能开关联动控制项目。这一项目确保了家居***中的各个设备能够协同工作，以最优的方式满足用户的需求，同时提高了***的整体能效和用户体验。

综上所述，本发明通过一系列精心设计的步骤，实现了对智能家居***的高效、智能和精准控制，显著提升了家居环境的舒适性和节能性。

在一些可选的实施例中，步骤150所描述的所述基于所述待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目，包括步骤151-步骤156。

步骤151、通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目，c为正整数，X为大于1的整数。

步骤152、通过深度残差网络基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集、在状态周期c-1的开关控制事件集对应的开关控制向量集、以及所述在状态周期c生成的前X-1个初始开关控制条目对应的控制条目量化知识进行开关控制识别，得到与所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目；当c=1时，在初始状态周期的开关控制事件集中不存在开关控制事件。

步骤153、基于与所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目，对所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目进行核对，得到核对结果。

步骤154、若所述核对结果指示分布标签相应的牵涉开关控制条目和初始开关控制条目不同，将与对应分布标签的牵涉开关控制条目不同的初始开关控制条目确定为目标开关控制条目，并将所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中处于所述目标开关控制条目之前的初始开关控制条目，增添至所述在状态周期c-1的开关控制事件集中，获得在状态周期c的开关控制事件集。

步骤155、对c进行自加一处理，并以所述目标开关控制条目对应的条目分布标签为当前分布标签，跳转至通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目的步骤，直到所述开关控制事件集中包括控制终止标签。

步骤156、依据包括控制终止标签的所述开关控制事件集，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目。

在一些更为具体的实施例中，数据分析***执行智能开关联动控制项目的生成过程可以按照以下步骤进行详细的举例说明。

在这个步骤中，数据分析***利用长短期记忆网络（LSTM）来处理待处理传感器调整策略的调整要素向量集。LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够学习序列数据中的长期依赖关系。***基于当前的状态周期c（c为正整数，代表不同的时间周期或状态变化周期），通过LSTM对调整要素向量集进行开关控制识别。这个过程会生成在状态周期c下的X个初始开关控制条目，其中X是大于1的整数，代表在同一状态周期内可能产生的多个开关控制决策。

接下来，***利用深度残差网络来处理多方面的信息，包括待处理传感器调整策略的调整要素向量集、前一个状态周期（c-1）的开关控制事件集对应的开关控制向量集，以及在当前状态周期c已经生成的前X-1个初始开关控制条目对应的控制条目量化知识。深度残差网络是一种深度学习模型，能够有效处理深度网络中的梯度消失和表示瓶颈问题。通过这个过程，***会得到与当前状态周期c生成的每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目。需要注意的是，当c=1时，即在初始状态周期，开关控制事件集中不存在历史开关控制事件。

在这个步骤中，***会对在当前状态周期c生成的X个初始开关控制条目进行核对。核对的依据是与每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目。核对的结果将指示分布标签相应的牵涉开关控制条目和初始开关控制条目是否一致。

如果核对结果显示分布标签相应的牵涉开关控制条目和初始开关控制条目不同，***会将与对应分布标签的牵涉开关控制条目不同的初始开关控制条目确定为目标开关控制条目。同时，***会将在当前状态周期c生成的X个初始开关控制条目中，位于目标开关控制条目之前的所有初始开关控制条目添加到前一个状态周期（c-1）的开关控制事件集中，从而更新并获得当前状态周期c的开关控制事件集。

在完成当前状态周期c的处理后，***会对c进行自加一处理，即进入下一个状态周期。同时，***会以目标开关控制条目对应的条目分布标签为当前分布标签，跳转回步骤151，重新通过长短期记忆网络在新的状态周期基于待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别。这个过程会不断重复，直到开关控制事件集中包括控制终止标签为止。

最后，当开关控制事件集中包含了控制终止标签时，***会根据这个包含了控制终止标签的开关控制事件集来生成针对家居控制任务的智能开关联动控制项目。这个项目将详细规定在不同状态周期和开关控制事件下智能家居***中各个开关应该如何协同工作以实现特定的家居控制任务。

就步骤151而言，在宁静的傍晚，数据分析***作为智能家居的大脑，正在忙碌地分析着从各个传感器传来的数据。它的目标是在不断变化的环境中，为居住者提供舒适且节能的家居体验。为了实现这一目标，数据分析***采用了一种强大的工具--长短期记忆网络（LSTM）。

LSTM，是一种特殊的循环神经网络，以其独特的记忆机制而著称。在这个场景中，LSTM被用来处理所谓的“待处理传感器调整策略的调整要素向量集”。这个向量集，简而言之，就是一系列描述了家居环境当前状态的数值，比如温度、湿度、光线强度等。这些数值被精心组织成向量的形式，以便LSTM能够理解和处理。

在状态周期c（一个表示时间或环境状态变化的单位）内，数据分析***通过LSTM对这些调整要素向量进行深入的分析。LSTM不仅关注当前的环境状态，还会回顾之前的状态信息，以捕捉它们之间的动态变化和相互关联。这种对历史和当前信息的综合考虑，使得LSTM能够做出更加精准和全面的判断。

随着分析的进行，LSTM开始在状态周期c内生成一系列的初始开关控制条目。这些条目可以被视为LSTM根据当前环境状态提出的初步建议。例如，它可能会建议打开客厅的灯光，因为光线传感器检测到光线正在减弱；或者它可能会建议调整空调的温度设置，因为室内温度正在升高。

这些初始开关控制条目的数量用X表示，X是一个大于1的整数。每个条目都代表了LSTM对某个具体开关或传感器的一次调整建议。这些建议是基于对当前环境状态的深入理解和对未来变化的预测而提出的。

整个过程是连贯且自动化的，无需人为干预。数据分析***利用LSTM的强大能力，在状态周期c内生成了X个初始开关控制条目，为接下来的家居环境调整提供了有力的支持。这些条目不仅反映了当前的环境状态，还蕴含了对未来变化的预测和应对策略，确保了智能家居***能够在各种情况下为居住者提供最佳的生活体验。

就步骤152而言，数据分析***，作为智能家居的决策核心，在处理复杂的传感器数据时展现出了其强大的能力。特别是在利用深度残差网络进行开关控制识别时，它不仅能够基于当前的传感器数据（即待处理传感器调整策略的调整要素向量集），还能结合前一个状态周期（c-1）的开关控制事件信息以及当前状态周期已生成的初始开关控制条目知识，进行综合判断。

深度残差网络是一种深度学习模型，它通过引入残差连接的方式，有效解决了深度网络中可能出现的梯度消失和性能退化问题。在智能家居场景中，这种网络模型被用来处理多维度的数据输入，包括调整要素向量集、前一个状态周期的开关控制向量集以及当前状态周期已生成的初始开关控制条目的量化知识。

当数据分析***接收到这些数据后，深度残差网络开始发挥其作用。它首先会提取调整要素向量集中的关键特征，这些特征描述了家居环境的当前状态。接着，网络会结合前一个状态周期的开关控制事件信息，分析这些事件对当前环境的影响。此外，当前状态周期已生成的初始开关控制条目的量化知识也被纳入考虑范围，这些知识为网络提供了额外的决策依据。

通过深度残差网络的层层处理，***最终得到了与当前状态周期生成的每个初始开关控制条目分布标签相对应的牵涉开关控制条目。这些牵涉开关控制条目可以理解为在当前环境状态下，为了实现某个特定的开关控制目标，需要同时考虑或联动的其他开关或传感器。

需要注意的是，当c=1时，即在初始状态周期，由于还没有历史开关控制事件记录，因此开关控制事件集是空的。在这种情况下，数据分析***会仅基于调整要素向量集和当前已生成的初始开关控制条目知识（如果有的话）进行判断。即便是在这种缺乏历史信息的情况下，深度残差网络依然能够凭借其强大的特征提取和模式识别能力，为智能家居***提供可靠的开关控制建议。

就步骤153而言，数据分析***在处理智能家居环境时，必须确保各个开关控制条目的准确性和协同性。为了实现这一目标，***会在状态周期c内，对基于长短期记忆网络（LSTM）生成的X个初始开关控制条目进行进一步的核对。这一核对过程的依据是与每个初始开关控制条目分布标签相对应的牵涉开关控制条目。

这些牵涉开关控制条目是通过深度残差网络分析得出的，它们反映了在实现特定开关控制目标时可能需要考虑的其他开关或传感器的状态。因此，核对过程本质上是在检查初始开关控制条目是否与这些牵涉开关控制条目相一致，从而确保整个控制***的协同性和准确性。

核对过程中，数据分析***会逐个比较初始开关控制条目和其对应的牵涉开关控制条目。如果两者一致，说明初始开关控制条目是合理的，无需修改。但如果发现不一致的情况，***就会标记出来，并可能需要进一步的调整或优化。

最终，核对过程会生成一个核对结果，这个结果是一个综合性的评估，反映了初始开关控制条目与牵涉开关控制条目之间的匹配程度。如果核对结果显示大部分或所有条目都是一致的，那么数据分析***会认为当前的开关控制策略是可靠的，并准备将其应用于实际的家居环境中。但如果存在较多的不一致情况，***则可能需要重新考虑或优化其开关控制策略，以确保家居环境的舒适性和能效性。

通过这样的核对过程，数据分析***能够确保其所生成的开关控制条目不仅基于当前的环境状态，还考虑了与其他开关和传感器的相互关系，从而实现了对整个智能家居***的高效和精准控制。

就步骤154而言，数据分析***在处理核对结果时，会特别关注那些与牵涉开关控制条目不一致的初始开关控制条目。这些不一致性可能揭示了控制***中的潜在冲突或需要优化的地方。为了确保***的稳定性和效率，数据分析***会采取一系列措施来处理这些不一致的条目。

首先，如果核对结果指示某个初始开关控制条目的分布标签与对应的牵涉开关控制条目不同，这个初始开关控制条目就会被确定为目标开关控制条目。这意味着这个条目可能需要特别的关注或调整，以解决与牵涉开关控制条目之间的不一致性。

接下来，为了构建在状态周期c的开关控制事件集，数据分析***会将在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中，位于目标开关控制条目之前的所有初始开关控制条目添加到在状态周期c-1的开关控制事件集中。这一过程确保了之前已经确认并执行的开关控制事件被保留并在新的状态周期中继续考虑。

通过这种方式，数据分析***不仅识别出了需要特别关注的目标开关控制条目，还构建了一个包含历史信息和当前周期部分初始条目的综合开关控制事件集。这个事件集为***提供了一个全面的视图，使其能够在考虑历史控制事件的基础上，更加精准地做出当前的开关控制决策。

最终，通过整合历史信息和当前周期的初始开关控制条目，数据分析***为智能家居环境提供了一个更加稳健和可靠的开关控制策略。这种策略不仅能够适应当前的环境状态，还能够考虑到历史控制事件的影响，从而确保整个***的协同性和效率。

就步骤155而言，数据分析***在处理智能家居的开关控制时，会持续地监控和调整环境状态。当***完成一个状态周期c的处理后，它会自动推进到下一个状态周期，继续进行优化和控制。这一过程是连续的，旨在确保家居环境始终保持在最佳状态。

在每个状态周期结束时，数据分析***会对周期计数器c进行自加一处理，这意味着***开始进入下一个状态周期。同时，***会以上一个周期中确定的目标开关控制条目对应的条目分布标签作为当前分布标签。这个分布标签包含了关于环境状态和控制需求的关键信息，是***进行下一步决策的重要依据。

然后，***会跳转回开关控制识别的起点，即通过长短期记忆网络（LSTM）在新的状态周期c中，基于待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别。这个过程会再次生成X个初始开关控制条目，这些条目反映了***对当前环境状态的理解和控制建议。

***会持续进行这种循环处理，直到开关控制事件集中包括了一个特殊的标签--控制终止标签。这个标签意味着***已经达到了一个稳定或预设的终止条件，无需再进行更多的开关控制调整。控制终止标签的出现可能是由于环境状态已经稳定在一个满意的范围内，或者***已经执行了所有必要的控制动作。

通过这种方式，数据分析***实现了对智能家居环境的持续监控和优化。它能够在不同的状态周期中灵活地调整开关控制策略，以适应不断变化的环境需求，同时确保整个处理过程的连贯性和自动化。

就步骤156而言，数据分析***在处理智能家居控制任务时，会持续地收集和分析数据，并根据这些数据生成一系列的开关控制事件集。当这个事件集中包含了控制终止标签时，意味着***已经完成了对当前环境状态的调整和优化，达到了一个稳定或预设的终止条件。

在这个时候，数据分析***会依据包括控制终止标签的开关控制事件集，综合考虑各个开关控制事件之间的关联性和影响，生成一个针对家居控制任务的智能开关联动控制项目。这个项目是一个全面的、协同的开关控制策略，旨在确保智能家居***在不同的环境状态下都能够实现高效、舒适和节能的运行。

智能开关联动控制项目不仅考虑了单个开关的状态，还考虑了开关与开关之间、开关与传感器之间以及开关与家居设备之间的相互关系。它基于数据分析***对历史数据和当前环境状态的深入理解，以及对未来变化的预测，为整个智能家居***提供了一个可靠、智能的控制方案。

通过这个智能开关联动控制项目，数据分析***能够实现对家居环境中各个设备的精准控制，提高***的整体效能和用户体验。同时，它还能够根据用户的需求和环境的变化，灵活地调整控制策略，确保智能家居***始终保持在最佳状态。

在另一些示例性实施例中，步骤153所描述的所述基于与所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目，对所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目进行核对，得到核对结果之后，所述方法还包括步骤210-步骤220。

步骤210、若所述核对结果指示分布标签相应的牵涉开关控制条目和初始开关控制条目相同，将所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目增添至所述在状态周期c-1的开关控制事件集中，获得在状态周期c的开关控制事件集。

步骤220、对c进行自加一处理，并以所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中的末尾的初始开关控制条目的后一个条目分布标签为当前分布标签，跳转至通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目的步骤。

在另一些具体的实施例中，当***执行到步骤153时，会基于与在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目，对这些初始开关控制条目进行核对。核对的过程是检查每个初始开关控制条目与其对应的牵涉开关控制条目是否一致或符合某种预设条件。这一步骤的目的是验证初始开关控制条目的准确性和有效性。

一旦核对完成并得到核对结果，***会进入步骤210。在这一步骤中，如果核对结果指示分布标签相应的牵涉开关控制条目和初始开关控制条目相同，即两者一致或满足预设条件，***会将在状态周期c生成的X个初始开关控制条目增添至在状态周期c-1的开关控制事件集中。这样，原先在状态周期c-1的开关控制事件集就得到了更新和扩展，形成了在状态周期c的开关控制事件集。这一步骤实现了开关控制事件集的动态更新和累积。

接下来，***会执行步骤220。在这一步骤中，***会对状态周期计数器c进行自加一处理，即c=c+1。这意味着***准备进入下一个状态周期的处理。同时，***会以在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中的末尾的初始开关控制条目的后一个条目分布标签为当前分布标签。这个当前分布标签将作为下一个状态周期处理的起点或参考。

完成这些操作后，***会跳转回通过长短期记忆网络（LSTM）在状态周期c基于待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行识别的步骤。这个步骤是***在整个处理流程中的一个关键环节，它利用LSTM网络的强大时序处理能力，根据调整要素向量集来识别和生成在状态周期c的初始开关控制条目。这样，***就形成了一个循环处理的过程，能够不断地根据当前的环境状态和用户需求来动态调整和优化开关控制策略。

需要注意的是，这里的长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门控机制和记忆单元来解决传统RNN在处理长时依赖问题时的困难。在智能家居控制场景中，LSTM能够有效地处理时间序列数据，从而准确地识别和预测家居环境的变化和用户行为的变化。

通过以上详细的举例解释说明，可以清楚地理解这一技术方案是如何实施的以及其实施的具体过程和效果。这一技术方案通过结合先进的数据分析技术和机器学习算法，实现了对智能家居***的高效、智能和精准控制，为现代家庭生活带来了更大的便利和舒适体验。

在又一些可替换的实施例中，步骤151所描述的所述通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目之前，所述方法还包括：基于所述待处理传感器调整策略中各个待处理策略条目的量化特征以及各个待处理策略条目在所述待处理传感器调整策略中的分布标签信息，构建待处理输入信息；对所述待处理输入信息进行嵌入处理，得到所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集。

在又一些可替换的实施例中，***在执行到步骤151之前，会首先进行一系列预处理操作，以便为后续的开关控制识别提供必要的输入信息。这些预处理操作包括基于待处理传感器调整策略中各个待处理策略条目的量化特征和分布标签信息来构建待处理输入信息，以及对这些待处理输入信息进行嵌入处理，得到所需的调整要素向量集。

具体来说，***会首先分析待处理传感器调整策略中的各个待处理策略条目。每个待处理策略条目都包含了一定的量化特征，这些量化特征是对传感器调整策略进行数值化描述的关键信息。例如，量化特征可以包括传感器的读数、调整幅度、调整频率等。同时，每个待处理策略条目在待处理传感器调整策略中都有一个唯一的分布标签信息，这个标签信息反映了该策略条目在整个调整策略中的位置和作用。

基于这些量化特征和分布标签信息，***会构建一个待处理输入信息。这个待处理输入信息是一个综合性的数据结构，它整合了所有待处理策略条目的相关信息，为后续的开关控制识别提供了全面的数据支持。

接下来，***会对这个待处理输入信息进行嵌入处理。嵌入处理是一种将离散的数据转换为连续向量表示的技术，它可以帮助***在连续的向量空间中更好地表示和处理待处理输入信息。通过嵌入处理，***可以将每个待处理策略条目的量化特征和分布标签信息转换为一个向量表示，这个向量表示被称为调整要素向量。所有调整要素向量的集合就构成了待处理传感器调整策略的调整要素向量集。

完成这些预处理操作后，***就可以进入步骤151，即通过长短期记忆网络（LSTM）在状态周期c基于待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别。在这个步骤中，LSTM网络会利用其强大的时序处理能力，根据调整要素向量集来识别和预测在状态周期c应该生成的初始开关控制条目。这些初始开关控制条目是***根据当前的环境状态和用户需求制定的初步控制策略，它们将作为后续优化和决策的基础。

在另一些优选的实施例中，所述开关分布标签控制解析结果通过目标决策树网络获得。则步骤140所描述的所述基于所述运行模式向量集进行开关分布标签控制解析，确定开关分布标签控制解析结果之前，所述方法还包括步骤310-步骤350。

步骤310、基于智能家居***运行数据样例、从所述智能家居***运行数据样例中提取的开关传感数据抽取结果样例以及针对所述智能家居***运行数据样例生成的家居控制任务样例，确定运行模式向量集样例；通过基础决策树网络对所述运行模式向量集样例进行开关分布标签控制解析，确定开关分布标签控制解析结果样例；基于所述开关分布标签控制解析结果样例，确定决策解析训练误差。

步骤320、从所述开关传感数据抽取结果样例中获取待处理传感器调整策略样例；通过初始长短期记忆网络基于所述待处理传感器调整策略样例的调整要素向量集进行开关控制识别，得到多个初始开关控制条目样例；基于所述多个初始开关控制条目样例以及针对所述家居控制任务样例的智能开关联动控制项目样例，确定第一训练误差变量。

步骤330、通过初始深度残差网络基于所述待处理传感器调整策略样例的调整要素向量集以及多个初始开关控制条目样例中目标开关控制条目样例对应的开关控制事件集的开关控制向量集，确定所述目标开关控制条目样例之后的牵涉开关控制条目样例，所述目标开关控制条目样例为所述多个初始开关控制条目样例中任意一个初始开关控制条目，所述目标开关控制条目样例对应的开关控制事件集为所述多个初始开关控制条目中处于目标开关控制条目样例之前的初始开关控制条目样例形成的序列；基于所述多个初始开关控制条目样例中处于所述目标初始开关控制条目之后的初始开关控制条目以及处于所述目标初始开关控制条目之后的牵涉开关控制条目样例，确定第二训练误差变量。

步骤340、结合所述决策解析训练误差、所述第一训练误差变量以及所述第二训练误差变量，得到目标训练误差变量。

步骤350、通过所述目标训练误差变量，改进所述基础决策树网络、所述初始深度残差网络以及所述初始长短期记忆网络的网络变量，得到所述基础决策树网络对应的目标决策树网络、所述初始深度残差网络对应的深度残差网络以及所述初始长短期记忆网络对应的长短期记忆网络。

在另一些优选的实施例中，当***采用特定的技术方案来实施智能家居控制时，会涉及一系列复杂的处理步骤。这些步骤旨在通过机器学习和数据分析技术来优化开关控制策略，从而提升智能家居***的性能和用户体验。

首先，在步骤310中，***会基于智能家居***运行数据样例、从这些运行数据样例中提取的开关传感数据抽取结果样例以及针对这些运行数据样例生成的家居控制任务样例，来确定一个运行模式向量集样例。这个样例集代表了***在不同运行模式下的典型数据特征。接着，***会利用一个基础决策树网络对这个运行模式向量集样例进行开关分布标签控制解析，以确定开关分布标签控制解析结果样例。这个解析结果反映了在不同运行模式下开关控制的最佳策略。然后，***会根据这个解析结果样例来确定决策解析训练误差，这个误差衡量了基础决策树网络在解析过程中的准确性。

接下来，在步骤320中，***会从开关传感数据抽取结果样例中获取待处理传感器调整策略样例。这些样例代表了***在实际运行中可能遇到的传感器调整需求。然后，***会通过一个初始长短期记忆网络（LSTM）基于这些待处理传感器调整策略样例的调整要素向量集进行开关控制识别，得到多个初始开关控制条目样例。这些初始开关控制条目是***根据当前环境状态和用户需求制定的初步控制策略。接着，***会根据这些初始开关控制条目样例以及针对家居控制任务样例的智能开关联动控制项目样例来确定第一训练误差变量。这个误差变量衡量了初始LSTM网络在开关控制识别过程中的准确性。

在步骤330中，***会进一步利用一个初始深度残差网络来处理待处理传感器调整策略样例的调整要素向量集以及多个初始开关控制条目样例中目标开关控制条目样例对应的开关控制事件集的开关控制向量集。这个处理的目的是确定目标开关控制条目样例之后的牵涉开关控制条目样例。这些牵涉开关控制条目代表了与目标开关控制条目相关联的其他开关的控制策略。然后，***会根据多个初始开关控制条目样例中处于目标初始开关控制条目之后的初始开关控制条目以及处于目标初始开关控制条目之后的牵涉开关控制条目样例来确定第二训练误差变量。这个误差变量衡量了初始深度残差网络在处理过程中的准确性。

最后，在步骤340和步骤350中，***会结合决策解析训练误差、第一训练误差变量以及第二训练误差变量来得到一个目标训练误差变量。这个目标训练误差变量综合反映了***在各个处理步骤中的整体性能。然后，***会根据这个目标训练误差变量来改进基础决策树网络、初始深度残差网络以及初始长短期记忆网络的网络变量，从而得到优化后的目标决策树网络、深度残差网络以及长短期记忆网络。这些优化后的网络将在后续的智能家居控制过程中发挥关键作用，帮助***更准确地理解和响应当前家居环境的状态及变化，提供更智能、更个性化的控制策略。

对于步骤310而言，数据分析***在智能家居控制中发挥着核心作用，它负责处理海量的运行数据，并从中提取有用的信息来优化控制策略。为了实现这一目标，***会经历一系列复杂的数据处理和分析过程。

首先，***会收集智能家居的运行数据样例，这些数据反映了家居***在不同时间、不同环境下的运行状态。从这些运行数据中，***会进一步提取开关传感数据的抽取结果样例，这些样例包含了关于开关状态、传感器读数等关键信息。此外，***还会根据运行数据样例生成相应的家居控制任务样例，这些任务样例代表了在不同情况下***需要执行的控制动作。

接下来，***会利用这些提取的数据样例来确定一个运行模式向量集样例。这个向量集样例是通过特定的算法和数据处理技术将原始数据转换成向量形式得到的，它包含了***运行模式的关键特征信息。每个向量都对应着一种特定的运行模式，反映了***在该模式下的行为和性能。

一旦得到了运行模式向量集样例，***就会利用基础决策树网络对其进行开关分布标签控制解析。决策树网络是一种强大的机器学习模型，它能够通过树状结构对数据进行分类和决策。在这个解析过程中，决策树网络会根据运行模式向量集样例中的特征信息来预测最佳的开关控制策略，并将这些策略以开关分布标签的形式表示出来。这样，***就能够根据不同的运行模式来精确地控制各个开关的状态。

最后，***会根据开关分布标签控制解析结果样例来确定决策解析训练误差。这个误差反映了决策树网络在解析过程中与真实结果之间的偏差程度。通过计算和分析这个误差，***可以评估决策树网络的性能，并发现其中可能存在的问题和不足之处。这个误差信息对于后续的网络优化和改进至关重要，它能够帮助***不断提升开关控制策略的准确性和效率。

综上所述，数据分析***通过收集和处理智能家居的运行数据样例、提取关键信息、利用决策树网络进行开关分布标签控制解析并确定训练误差等一系列操作，实现了对智能家居***的高效控制和优化。这个过程不仅提高了***的智能化水平，还为用户带来了更加舒适和便捷的家居体验。

对于步骤320而言，数据分析***在处理智能家居的开关传感数据时，会经历一系列连贯且相互关联的操作，以识别并优化开关控制策略。

首先，***会从已收集的开关传感数据抽取结果样例中获取待处理传感器调整策略样例。这些样例反映了传感器在不同环境下的读数变化以及与之关联的潜在调整需求。每个样例都包含了一组特定的调整要素，这些要素是构成调整策略的关键信息。

为了理解这些调整策略如何影响开关控制，***会利用一个初始长短期记忆网络（LSTM）来处理待处理传感器调整策略样例中的调整要素向量集。LSTM网络是一种特殊类型的循环神经网络，擅长处理序列数据中的长期依赖关系。在这里，它通过分析调整要素向量集来识别与之相关联的开关控制模式。

通过LSTM网络的处理，***会得到多个初始开关控制条目样例。这些样例代表了在不同调整策略下可能采取的开关控制动作。每个控制条目都包含了关于何时、何地以及如何调整开关状态的详细信息。

然而，仅仅依靠初始开关控制条目样例还不足以评估***的性能。为了更全面地了解实际控制效果与预期目标之间的差异，***还会参考针对家居控制任务样例的智能开关联动控制项目样例。这些样例提供了在实际家居环境中执行特定控制任务时所需的开关联动控制策略。

通过将初始开关控制条目样例与智能开关联动控制项目样例进行对比分析，***可以确定一个称为第一训练误差变量的指标。这个误差变量衡量了初始LSTM网络在开关控制识别过程中的准确性，即其生成的控制条目与实际需求之间的偏差程度。这个误差变量对于后续的网络优化和性能提升至关重要，因为它揭示了当前模型在处理复杂开关控制任务时可能存在的不足和需要改进的方向。

综上所述，数据分析***通过获取待处理传感器调整策略样例、利用初始LSTM网络进行开关控制识别并生成初始开关控制条目样例、以及与智能开关联动控制项目样例进行对比分析来确定第一训练误差变量的过程，实现了对智能家居开关控制策略的有效识别和优化。这不仅提高了***的智能化水平和自适应能力，还为用户提供了更加精准、个性化的家居控制体验。

对于步骤330而言，数据分析***在处理智能家居的开关控制策略时，会运用深度学习的技术，特别是深度残差网络，来进一步细化和优化控制策略。这个过程涉及到复杂的数据分析和模式识别，旨在确保开关控制的准确性和效率。

首先，***会利用初始深度残差网络来处理待处理传感器调整策略样例中的调整要素向量集。这些调整要素向量集包含了传感器读数、环境参数等关键信息，是制定开关控制策略的基础。同时，***还会考虑多个初始开关控制条目样例，这些样例是在之前的处理过程中由长短期记忆网络生成的，代表了在不同情境下可能的开关控制动作。

在处理过程中，***会特别关注目标开关控制条目样例。这个目标开关控制条目样例是多个初始开关控制条目样例中的任意一个，它代表了***在当前情境下需要特别关注的控制动作。为了更全面地理解这个目标开关控制条目样例的影响，***会分析其对应的开关控制事件集。这个事件集是由处于目标开关控制条目样例之前的初始开关控制条目样例形成的序列，它揭示了在目标开关动作之前已经发生或正在发生的其他相关开关事件。

通过深度残差网络的处理，***能够确定在目标开关控制条目样例之后可能牵涉到的其他开关控制条目样例。这些牵涉开关控制条目代表了与目标开关动作相关联的其他控制动作，它们可能需要在目标开关动作之后被触发或调整。这种关联性分析有助于***更全面地理解开关控制策略的整体影响，并避免潜在的控制冲突或遗漏。

然而，仅仅确定牵涉开关控制条目还不够，***还需要评估其准确性。为此，***会基于多个初始开关控制条目样例中处于目标初始开关控制条目之后的初始开关控制条目以及处于目标初始开关控制条目之后的牵涉开关控制条目样例来确定第二训练误差变量。这个误差变量衡量了深度残差网络在处理过程中识别和控制牵涉开关的准确性，它反映了模型在复杂开关控制策略识别方面的性能。

综上所述，数据分析***通过利用初始深度残差网络处理调整要素向量集、关注目标开关控制条目样例及其对应的开关控制事件集、确定牵涉开关控制条目样例并评估第二训练误差变量的过程，实现了对智能家居开关控制策略的深入优化和精准控制。这不仅提升了***的智能化水平和自适应能力，还为用户提供了更加可靠、高效的家居控制体验。

对于步骤340而言，数据分析***在处理智能家居数据时，会持续地通过多个机器学习模型来优化开关控制策略，并在这个过程中产生不同的训练误差。这些误差反映了模型在预测和控制开关状态时的准确程度，是评估和改进***性能的关键指标。

决策解析训练误差是在使用基础决策树网络对运行模式向量集进行开关分布标签控制解析时产生的。它衡量了决策树网络在将运行模式转换为开关控制策略时的准确性，揭示了模型在理解和响应不同运行模式时的能力。

第一训练误差变量则是在利用初始长短期记忆网络（LSTM）处理传感器调整策略样例并生成初始开关控制条目时形成的。这个误差反映了LSTM网络在捕捉传感器数据与开关控制动作之间复杂关系时的能力，特别是在处理时间序列数据和长期依赖关系时的表现。

而第二训练误差变量是在进一步通过初始深度残差网络细化开关控制策略，特别是确定牵涉开关控制条目时产生的。它评估了深度残差网络在识别和处理与目标开关控制条目相关联的其他控制动作时的准确性，揭示了模型在处理复杂开关控制逻辑和依赖关系时的能力。

为了全面评估数据分析***的性能并指导后续的优化工作，***会将这三个训练误差--决策解析训练误差、第一训练误差变量和第二训练误差变量结合起来，得到一个综合的目标训练误差变量。这个目标训练误差变量是一个加权的或经过特定算法处理的综合指标，它融合了不同模型在处理不同任务时的误差信息，提供了一个全面的、量化的评估结果。

通过监控和分析这个目标训练误差变量，数据分析***能够了解当前开关控制策略的整体性能水平，识别出在不同处理阶段和不同模型之间可能存在的性能瓶颈或改进空间。这种综合误差分析方法有助于***更精准地定位问题、更有效地优化模型参数和改进控制策略，从而为用户提供更加智能、高效的家居控制体验。

对于步骤350而言，数据分析***在持续优化智能家居控制策略的过程中，会利用目标训练误差变量来指导多个机器学习模型的改进。这个过程是一个迭代优化的过程，旨在通过不断调整模型参数和网络结构，提升模型在开关控制任务上的性能和准确性。

首先，***会根据目标训练误差变量来改进基础决策树网络。目标训练误差变量中包含了决策树网络在处理运行模式向量集时的误差信息，反映了模型在分类和决策过程中的不足之处。***会利用这些误差信息来调整决策树网络的参数，如***准则、剪枝策略等，以优化模型的决策边界和提升其对不同运行模式的识别能力。改进后的决策树网络将能够更好地理解智能家居***的运行模式，并生成更准确的开关分布标签控制策略。

其次，***会针对初始深度残差网络进行改进。目标训练误差变量揭示了深度残差网络在处理传感器调整策略样例和识别牵涉开关控制条目时的误差。***会根据这些误差来调整网络的深度、宽度、卷积核大小等参数，以及优化残差连接和批量归一化等技术，从而提升网络对复杂数据的处理能力和泛化性能。改进后的深度残差网络将能够更准确地捕捉传感器数据与开关控制动作之间的关联，并生成更精细的开关控制策略。

最后，***会对初始长短期记忆网络进行改进。目标训练误差变量反映了长短期记忆网络在生成初始开关控制条目时的误差，特别是在处理时间序列数据和捕捉长期依赖关系方面的不足。***会利用这些误差信息来调整网络的输入维度、隐藏层节点数、时间步长等参数，并优化网络的门控机制和记忆单元，以提升其对开关控制序列的建模能力和预测准确性。改进后的长短期记忆网络将能够更精确地预测开关控制动作，并生成更符合实际需求的开关控制序列。

综上所述，数据分析***通过利用目标训练误差变量来改进基础决策树网络、初始深度残差网络和初始长短期记忆网络，实现了对智能家居开关控制策略的持续优化和提升。改进后的模型将能够更准确地识别运行模式、捕捉传感器数据与开关控制动作之间的关联，并生成更精确、可靠的开关控制策略，为用户提供更加智能、舒适的家居体验。

在一些可选的设计思路中，所述开关传感数据抽取结果样例包括多个开关传感阶段控制记录；所述从所述开关传感数据抽取结果样例中获取待处理传感器调整策略样例，包括：确定每个所述开关传感阶段控制记录与所述智能开关联动控制项目样例之间的关联控制数据，作为每个所述开关传感阶段控制记录对应的关联控制数据；基于所述智能开关联动控制项目样例的控制复杂性、每个所述开关传感阶段控制记录的控制复杂性以及每个所述开关传感阶段控制记录对应的关联控制数据的控制复杂性，确定每个所述开关传感阶段控制记录与所述智能开关联动控制项目样例之间的共性评分；获取共性评分达到共性评分门限的开关传感阶段控制记录作为待处理传感器调整策略样例。

在智能家居领域，数据分析***扮演着至关重要的角色，它能够根据实时收集的开关传感数据来优化控制策略，从而提升家居的智能化和舒适度。下面将详细解释一种可选的技术方案，展示数据分析***是如何从开关传感数据中提取有用的信息，并据此调整和优化智能开关的控制策略的。

首先，开关传感数据抽取结果样例通常包含了多个开关传感阶段控制记录。这些记录反映了在不同时间点和条件下，智能家居中各个开关的状态变化以及与之相关的传感器读数。每个开关传感阶段控制记录都是***优化控制策略的重要参考。

为了从这些记录中获取有价值的信息，数据分析***首先要确定每个开关传感阶段控制记录与智能开关联动控制项目样例之间的关联控制数据。这些关联控制数据揭示了在不同开关传感阶段下，智能开关是如何与其他家居设备或***协同工作的。通过分析这些关联控制数据，***能够更深入地理解开关控制策略在实际运行中的表现和影响。

接下来，***会根据智能开关联动控制项目样例的控制复杂性、每个开关传感阶段控制记录的控制复杂性以及它们之间的关联控制数据的控制复杂性，来评估它们之间的共性评分。控制复杂性反映了在特定情境下实现有效开关控制所需考虑的因素和变量的多少以及它们之间的相互作用程度。共性评分则量化了每个开关传感阶段控制记录与智能开关联动控制项目样例在控制策略上的相似性和一致性。

最后，***会筛选出那些共性评分达到或超过预设共性评分门限的开关传感阶段控制记录，将它们作为待处理传感器调整策略样例。这些样例代表了在实际运行中表现良好且与智能开关联动控制项目样例高度一致的开关控制策略。通过对这些样例的进一步分析和处理，数据分析***能够提取出有价值的调整要素和控制模式，为优化智能开关的控制策略提供有力支持。

在这个过程中，数据分析***不仅利用了先进的机器学习算法来处理和分析大量复杂的数据，还结合了智能家居领域的专业知识和经验来制定有效的评估标准和筛选规则。这种综合应用数据驱动和领域知识的方法使得***能够更准确地识别出有价值的开关控制策略，并在实际应用中取得更好的效果。

在又一些示例性技术方案下，所述开关传感数据抽取结果还包括所述目标开关传感数据中各目标开关控制条目在所述智能家居***运行数据中的第一分布标签信息；基于所述开关传感数据抽取结果、针对所述智能家居***运行数据生成的家居控制任务和所述智能家居***运行数据，确定运行模式检测信息集，包括：对所述智能家居***运行数据进行拆解，得到多个运行数据单元和各运行数据单元在所述智能家居***运行数据中的第二分布标签信息；基于所述目标开关传感数据中各个目标开关控制条目的量化特征、各目标开关控制条目的第一分布标签信息、所述多个运行数据单元各自的量化特征、各所述运行数据单元的第二分布标签信息、所述家居控制任务中各个任务需求条目的量化特征以及各任务需求条目在所述家居控制任务中的分布标签信息，确定运行模式检测信息集。

在智能家居***的深入应用中，数据分析***扮演着至关重要的角色，尤其是在处理复杂的开关传感数据和生成精细的家居控制任务时。以下将详细解释一个示例性技术方案，展示数据分析***是如何综合处理这些数据，进而确定智能家居的运行模式检测信息集的。

首先，开关传感数据抽取结果不仅包含了之前提到的开关传感阶段控制记录，还包括了目标开关传感数据中各目标开关控制条目在智能家居***运行数据中的第一分布标签信息。这些分布标签信息反映了不同开关控制条目在***运行过程中的出现频率、位置重要性等特征，为后续的数据处理提供了有价值的上下文信息。

为了更全面地理解智能家居***的运行状态，数据分析***会对智能家居***运行数据进行拆解。这个过程类似于将一个大而复杂的数据集分解成多个更小、更易于管理的部分。通过拆解，***得到了多个运行数据单元以及各运行数据单元在智能家居***运行数据中的第二分布标签信息。这些信息同样揭示了不同运行数据单元在***中的重要性和相互关系。

接下来，***进入确定运行模式检测信息集的关键步骤。它基于多个维度的信息来进行综合判断，这些信息包括：目标开关传感数据中各个目标开关控制条目的量化特征（如控制频率、持续时间等）、各目标开关控制条目的第一分布标签信息、多个运行数据单元各自的量化特征（如数据值的大小、变化速率等）、各运行数据单元的第二分布标签信息，以及家居控制任务中各个任务需求条目的量化特征（如任务的优先级、执行时间等）和各任务需求条目在家居控制任务中的分布标签信息。

通过综合分析这些信息，数据分析***能够识别出不同开关控制条目、运行数据单元和任务需求条目之间的关联性和模式。这些关联性和模式构成了智能家居***在不同运行模式下的特征指纹。***将这些特征指纹整合成运行模式检测信息集，用于后续的运行模式识别和控制策略优化。

总的来说，这个技术方案通过深度挖掘和分析开关传感数据和智能家居***运行数据，为智能家居***提供了强大的数据支持。它不仅能够帮助***更准确地识别当前的运行模式，还能够为优化控制策略提供有力的数据依据，从而提升智能家居***的整体性能和用户体验。

进一步地，所述基于所述目标开关传感数据中各个目标开关控制条目的量化特征、各目标开关控制条目的第一分布标签信息、所述多个运行数据单元各自的量化特征、各所述运行数据单元的第二分布标签信息、所述家居控制任务中各个任务需求条目的量化特征、以及各任务需求条目在所述家居控制任务中的分布标签信息，确定运行模式检测信息集，包括：基于每个所述运行数据单元对应的量化特征以及第二分布标签信息的量化特征，得到每个所述运行数据单元各自的线性特征向量；基于每个所述目标开关控制条目的量化特征以及第一分布标签信息的量化特征，得到每个所述目标开关控制条目各自的线性特征向量；基于每个所述任务需求条目对应的量化特征以及在所述家居控制任务中的分布标签信息的量化特征，得到每个所述任务需求条目各自的线性特征向量；对所述多个任务需求条目对应的线性特征向量、所述多个目标开关控制条目的线性特征向量以及所述多个运行数据单元对应的线性特征向量进行组合，得到运行模式检测信息集。

在智能家居***中，数据分析***通过处理和分析大量的开关传感数据和智能家居***运行数据，来确定***的运行模式检测信息集。这个过程涉及多个步骤和复杂的数据处理技术，下面将详细解释这个过程是如何实施的。

首先，***会根据每个运行数据单元对应的量化特征以及第二分布标签信息的量化特征，计算出每个运行数据单元各自的线性特征向量。线性特征向量是一组能够表示数据单元主要特征的数值，它通过将数据单元的多个量化特征进行线性组合得到。这个过程可以看作是对原始数据的降维处理，有助于减少数据的复杂性并提取出关键信息。

同样地，***也会对每个目标开关控制条目进行处理。基于每个目标开关控制条目的量化特征以及第一分布标签信息的量化特征，***会计算出每个目标开关控制条目各自的线性特征向量。这些线性特征向量反映了不同开关控制条目在智能家居***运行过程中的重要性和特征。

此外，***还会对每个家居控制任务中的任务需求条目进行处理。通过考虑每个任务需求条目对应的量化特征以及在家居控制任务中的分布标签信息的量化特征，***能够计算出每个任务需求条目各自的线性特征向量。这些线性特征向量揭示了不同任务需求在智能家居控制中的优先级和关联性。

最后，***会将多个任务需求条目对应的线性特征向量、多个目标开关控制条目的线性特征向量以及多个运行数据单元对应的线性特征向量进行组合。这个过程可以看作是将来自不同数据源的特征信息进行融合，以形成一个全面而综合的运行模式检测信息集。这个信息集包含了智能家居***在不同运行模式下的关键特征信息，为后续的模式识别和控制策略优化提供了有力支持。

通过以上步骤，数据分析***能够有效地处理和分析开关传感数据和智能家居***运行数据，进而确定出准确的运行模式检测信息集。这个过程充分利用了线性特征向量的表示能力，使得***能够更准确地识别智能家居***的运行模式，并据此优化控制策略，提升智能家居的整体性能和用户体验。

在一些示例中，所述开关分布标签控制解析结果包括所述目标开关传感数据中每个目标开关控制条目属于传感控制终止标签的可能性以及属于传感控制启动标签的可能性；所述基于所述待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目之前，所述方法还包括：从所述目标开关传感数据中获取属于传感控制启动标签的可能性高于第一可能性门限的第一开关控制条目以及属于传感控制终止标签的可能性高于第二可能性门限的第二开关控制条目；将目标开关传感数据中关联性最大的第一开关控制条目与第二开关控制条目之间的控制日志作为一个待处理传感器调整策略，其中，待处理传感器调整策略中的开关控制启动条目为第一开关控制条目，待处理传感器调整策略中的开关控制终止条目为第二开关控制条目。

在一些具体的实施示例中，智能家居***的数据分析***会处理目标开关传感数据，并得出开关分布标签控制解析结果。这些结果详细描述了每个目标开关控制条目被归类为传感控制终止标签或传感控制启动标签的可能性。

传感控制启动标签通常关联于某个开关动作或传感器读数的变化，这些变化会触发智能家居***中的一系列动作或响应。相反，传感控制终止标签则表示这一系列动作或响应的结束。理解这些标签对于***优化控制策略至关重要。

在得到这些可能性之后，***会根据预设的第一可能性门限和第二可能性门限来筛选数据。具体地说，***会查找那些属于传感控制启动标签的可能性高于第一可能性门限的第一开关控制条目，以及那些属于传感控制终止标签的可能性高于第二可能性门限的第二开关控制条目。

接下来，***会对筛选出的第一开关控制条目和第二开关控制条目进行进一步的分析。它会查找目标开关传感数据中关联性最大的第一开关控制条目与第二开关控制条目之间的控制日志。这里的关联性可以通过各种算法来衡量，如时间序列分析、相关性分析等。

一旦找到了关联性最大的第一开关控制条目和第二开关控制条目，***就会将它们之间的控制日志作为一个待处理传感器调整策略。在这个策略中，第一开关控制条目被视为开关控制启动条目，而第二开关控制条目则被视为开关控制终止条目。

这样的处理过程有助于***更准确地识别和理解智能家居环境中的开关控制模式。通过对这些模式的分析和学习，***能够优化其控制策略，以更智能、更高效的方式响应各种家居控制任务。最终，这将提升智能家居***的整体性能和用户体验。

图2示出了数据分析***300的结构框图，包括：存储器310，用于存储程序指令和数据；处理器320，用于与存储器310耦合，执行所述存储器310中的指令，以实现上述的方法。

进一步地，还提供了一种计算机存储介质，包含指令，当所述指令在处理器上执行时，实现上述的方法。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能开关传感器数据分析方法，其特征在于，应用于数据分析***，所述方法包括：

对智能家居***运行数据进行开关传感数据抽取，得到开关传感数据抽取结果，所述开关传感数据抽取结果包括所述智能家居***运行数据中的目标开关传感数据；

基于所述开关传感数据抽取结果、针对所述智能家居***运行数据生成的家居控制任务和所述智能家居***运行数据，确定运行模式检测信息集；

对所述运行模式检测信息集进行运行模式向量挖掘，得到运行模式向量集；

基于所述运行模式向量集进行开关分布标签控制解析，确定开关分布标签控制解析结果，所述开关分布标签控制解析结果用于从所述目标开关传感数据中确定待处理传感器调整策略；

基于所述待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目，包括：

通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目，c为正整数，X为大于1的整数；

通过深度残差网络基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集、在状态周期c-1的开关控制事件集对应的开关控制向量集、以及所述在状态周期c生成的前X-1个初始开关控制条目对应的控制条目量化知识进行开关控制识别，得到与所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目；当c=1时，在初始状态周期的开关控制事件集中不存在开关控制事件；

基于与所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目，对所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目进行核对，得到核对结果；

若所述核对结果指示分布标签相应的牵涉开关控制条目和初始开关控制条目不同，将与对应分布标签的牵涉开关控制条目不同的初始开关控制条目确定为目标开关控制条目，并将所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中处于所述目标开关控制条目之前的初始开关控制条目，增添至所述在状态周期c-1的开关控制事件集中，获得在状态周期c的开关控制事件集；

对c进行自加一处理，并以所述目标开关控制条目对应的条目分布标签为当前分布标签，跳转至通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目的步骤，直到所述开关控制事件集中包括控制终止标签；

依据包括控制终止标签的所述开关控制事件集，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于与所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中每个初始开关控制条目的分布标签相对应的牵涉开关控制条目，对所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目进行核对，得到核对结果之后，所述方法还包括：

若所述核对结果指示分布标签相应的牵涉开关控制条目和初始开关控制条目相同，将所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目增添至所述在状态周期c-1的开关控制事件集中，获得在状态周期c的开关控制事件集；

对c进行自加一处理，并以所述在状态周期c生成的X个初始开关控制条目中的末尾的初始开关控制条目的后一个条目分布标签为当前分布标签，跳转至通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目的步骤。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过长短期记忆网络在状态周期c基于所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集进行开关控制识别，得到在状态周期c生成的X个初始开关控制条目之前，所述方法还包括：

基于所述待处理传感器调整策略中各个待处理策略条目的量化特征以及各个待处理策略条目在所述待处理传感器调整策略中的分布标签信息，构建待处理输入信息；

对所述待处理输入信息进行嵌入处理，得到所述待处理传感器调整策略的调整要素向量集。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述开关分布标签控制解析结果通过目标决策树网络获得；所述基于所述运行模式向量集进行开关分布标签控制解析，确定开关分布标签控制解析结果之前，所述方法还包括：

基于智能家居***运行数据样例、从所述智能家居***运行数据样例中提取的开关传感数据抽取结果样例以及针对所述智能家居***运行数据样例生成的家居控制任务样例，确定运行模式向量集样例；

通过基础决策树网络对所述运行模式向量集样例进行开关分布标签控制解析，确定开关分布标签控制解析结果样例；

基于所述开关分布标签控制解析结果样例，确定决策解析训练误差；

从所述开关传感数据抽取结果样例中获取待处理传感器调整策略样例；

通过初始长短期记忆网络基于所述待处理传感器调整策略样例的调整要素向量集进行开关控制识别，得到多个初始开关控制条目样例；

基于所述多个初始开关控制条目样例以及针对所述家居控制任务样例的智能开关联动控制项目样例，确定第一训练误差变量；

通过初始深度残差网络基于所述待处理传感器调整策略样例的调整要素向量集以及多个初始开关控制条目样例中目标开关控制条目样例对应的开关控制事件集的开关控制向量集，确定所述目标开关控制条目样例之后的牵涉开关控制条目样例，所述目标开关控制条目样例为所述多个初始开关控制条目样例中任意一个初始开关控制条目，所述目标开关控制条目样例对应的开关控制事件集为所述多个初始开关控制条目中处于目标开关控制条目样例之前的初始开关控制条目样例形成的序列；

基于所述多个初始开关控制条目样例中处于所述目标初始开关控制条目之后的初始开关控制条目以及处于所述目标初始开关控制条目之后的牵涉开关控制条目样例，确定第二训练误差变量；

结合所述决策解析训练误差、所述第一训练误差变量以及所述第二训练误差变量，得到目标训练误差变量；

通过所述目标训练误差变量，改进所述基础决策树网络、所述初始深度残差网络以及所述初始长短期记忆网络的网络变量，得到所述基础决策树网络对应的目标决策树网络、所述初始深度残差网络对应的深度残差网络以及所述初始长短期记忆网络对应的长短期记忆网络。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述开关传感数据抽取结果样例包括多个开关传感阶段控制记录；所述从所述开关传感数据抽取结果样例中获取待处理传感器调整策略样例，包括：

确定每个所述开关传感阶段控制记录与所述智能开关联动控制项目样例之间的关联控制数据，作为每个所述开关传感阶段控制记录对应的关联控制数据；

基于所述智能开关联动控制项目样例的控制复杂性、每个所述开关传感阶段控制记录的控制复杂性以及每个所述开关传感阶段控制记录对应的关联控制数据的控制复杂性，确定每个所述开关传感阶段控制记录与所述智能开关联动控制项目样例之间的共性评分；

获取共性评分达到共性评分门限的开关传感阶段控制记录作为待处理传感器调整策略样例。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述开关传感数据抽取结果还包括所述目标开关传感数据中各目标开关控制条目在所述智能家居***运行数据中的第一分布标签信息；

基于所述开关传感数据抽取结果、针对所述智能家居***运行数据生成的家居控制任务和所述智能家居***运行数据，确定运行模式检测信息集，包括：

对所述智能家居***运行数据进行拆解，得到多个运行数据单元和各运行数据单元在所述智能家居***运行数据中的第二分布标签信息；

基于所述目标开关传感数据中各个目标开关控制条目的量化特征、各目标开关控制条目的第一分布标签信息、所述多个运行数据单元各自的量化特征、各所述运行数据单元的第二分布标签信息、所述家居控制任务中各个任务需求条目的量化特征以及各任务需求条目在所述家居控制任务中的分布标签信息，确定运行模式检测信息集；

其中，所述基于所述目标开关传感数据中各个目标开关控制条目的量化特征、各目标开关控制条目的第一分布标签信息、所述多个运行数据单元各自的量化特征、各所述运行数据单元的第二分布标签信息、所述家居控制任务中各个任务需求条目的量化特征、以及各任务需求条目在所述家居控制任务中的分布标签信息，确定运行模式检测信息集，包括：基于每个所述运行数据单元对应的量化特征以及第二分布标签信息的量化特征，得到每个所述运行数据单元各自的线性特征向量；基于每个所述目标开关控制条目的量化特征以及第一分布标签信息的量化特征，得到每个所述目标开关控制条目各自的线性特征向量；基于每个所述任务需求条目对应的量化特征以及在所述家居控制任务中的分布标签信息的量化特征，得到每个所述任务需求条目各自的线性特征向量；对所述多个任务需求条目对应的线性特征向量、所述多个目标开关控制条目的线性特征向量以及所述多个运行数据单元对应的线性特征向量进行组合，得到运行模式检测信息集。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述开关分布标签控制解析结果包括所述目标开关传感数据中每个目标开关控制条目属于传感控制终止标签的可能性以及属于传感控制启动标签的可能性；

所述基于所述待处理传感器调整策略进行开关控制项目决策，得到针对所述家居控制任务的智能开关联动控制项目之前，所述方法还包括：

从所述目标开关传感数据中获取属于传感控制启动标签的可能性高于第一可能性门限的第一开关控制条目以及属于传感控制终止标签的可能性高于第二可能性门限的第二开关控制条目；

将目标开关传感数据中关联性最大的第一开关控制条目与第二开关控制条目之间的控制日志作为一个待处理传感器调整策略，其中，待处理传感器调整策略中的开关控制启动条目为第一开关控制条目，待处理传感器调整策略中的开关控制终止条目为第二开关控制条目。

9.一种数据分析***，其特征在于，包括：存储器，用于存储程序指令和数据；处理器，用于与存储器耦合，执行所述存储器中的指令，以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，包含指令，当所述指令在处理器上执行时，实现如权利要求1-8任一项所述的方法。