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龙图腾网获悉宁波瑞能智慧科技股份有限公司申请的专利基于物联网技术的智能电风扇控制系统及方法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：CN118224112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202410222584.0，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权基于物联网技术的智能电风扇控制系统及方法是由唐瑞峰设计研发完成，并于2024-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网技术的智能电风扇控制系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于物联网技术的智能电风扇控制系统及方法，其获取环境温度的时间序列以及风速的时间序列；对环境温度的时间序列和风速的时间序列进行数据规整以得到环境温度局部时序输入向量的序列和风速局部时序输入向量的序列；计算环境温度局部时序输入向量的序列和风速局部时序输入向量的序列中每组对应的环境温度局部时序输入向量和风速局部时序输入向量之间的样本协方差关联矩阵以得到局部时域内温度‑风速关联矩阵的序列；基于局部时域内温度‑风速关联矩阵的序列的隐含关联特征，确定风扇控制指令。这样，可以根据环境温度和风速的变化自动调节电风扇的功率，使其在不同的环境条件下提供适宜的风速，提高使用者的舒适度。

本发明授权基于物联网技术的智能电风扇控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网技术的智能电风扇控制方法，其特征在于，包括： 获取由温度传感器采集的环境温度的时间序列； 获取由风速传感器采集的风速的时间序列； 对所述环境温度的时间序列和所述风速的时间序列进行数据规整以得到环境温度局部时序输入向量的序列和风速局部时序输入向量的序列； 计算所述环境温度局部时序输入向量的序列和风速局部时序输入向量的序列中每组对应的环境温度局部时序输入向量和风速局部时序输入向量之间的样本协方差关联矩阵以得到局部时域内温度-风速关联矩阵的序列； 基于所述局部时域内温度-风速关联矩阵的序列的隐含关联特征，确定风扇控制指令； 其中，基于所述局部时域内温度-风速关联矩阵的序列的隐含关联特征，确定风扇控制指令，包括： 利用深度学习网络模型对所述局部时域内温度-风速关联矩阵的序列中的各个局部时域内温度-风速关联矩阵进行隐含特征提取以得到局部时域内温度-风速关联特征向量的序列； 将所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列通过基于自适应注意力模块的重要性分配网络以得到加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列； 对所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列与所述加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列进行融合优化处理以得到优化后全时域温度-风速关联特征向量； 将所述优化后全时域温度-风速关联特征向量通过分类器以得到所述风扇控制指令，所述风扇控制指令用于表示当前时间点的电风扇功率是否可以减小； 其中，将所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列通过基于自适应注意力模块的重要性分配网络以得到加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列，包括： 以如下重要性分配公式来对所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列进行处理以得到所述加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列；其中，所述重要性分配公式为：；其中，为所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列中第个局部时域内温度-风速关联特征向量，为池化处理，为池化向量，是权重矩阵，是偏置向量，为激活处理，为初始元权重特征向量，是所述初始元权重特征向量中第个位置的特征值，为校正元权重特征向量，是所述校正元权重特征向量中第个位置的特征值，是所述加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列中第个加权后局部时域内温度-风速关联特征向量，表示点乘处理； 其中，对所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列与所述加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列进行融合优化，具体表示为：以如下优化公式对所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列与所述加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列进行融合优化以得到优化后全时域温度-风速关联特征向量；其中，所述优化公式为：；其中，是所述局部时域内温度-风速关联特征向量的序列级联得到的第一特征向量，且是所述加权后局部时域内温度-风速关联特征向量的序列级联得到的第二特征向量，和分别表示特征向量的1范数和2范数的平方，第一特征向量和第二特征向量具有相同的特征向量长度，且是权重超参数，和分别是所述第一特征向量和所述第二特征向量的特征值，是优化后全时域温度-风速关联特征向量的特征值，表示以2为底的对数函数。

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