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龙图腾网获悉无锡新人居科贸有限公司申请的专利基于多传感器融合情绪响应的智能家居AI摆件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：CN120371130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510476794.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于多传感器融合情绪响应的智能家居AI摆件是由王鑫海设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合情绪响应的智能家居AI摆件在说明书摘要公布了：本申请的基于多传感器融合情绪响应的智能家居AI摆件，涉及人工智能技术领域，所述智能家居AI摆件包括：关联图谱构建模块，用于采集环境参数和情绪特征，计算交叉相关系数并进行格兰杰因果检测，构建环境情绪关联图谱；情绪模型构建模块，用于将环境情绪关联图谱转化为邻接矩阵和节点特征矩阵，输入至情绪数据预测模型，输出各情绪类别的预测概率；环境参数调节模块，用于使用强化学习算法学习最优的环境调节策略；交互行为决策模块，用于判断用户的交互意图，根据实时采集的用户情绪特征的时间序列判断环境调节策略对用户情绪的影响程度和影响方向，动态生成智能家居的交互行为决策，实现了智能家居摆件的自适应调节。

本发明授权基于多传感器融合情绪响应的智能家居AI摆件在权利要求书中公布了：1.基于多传感器融合情绪响应的智能家居AI摆件，其特征在于，包括： 关联图谱构建模块，用于采集环境参数和用户情绪特征的时间序列，计算环境参数和情绪特征之间的交叉相关系数，并进行格兰杰因果检测，基于检验结果构建环境情绪关联图谱； 情绪模型构建模块，用于将环境情绪关联图谱转化为邻接矩阵和节点特征矩阵，输入至情绪数据预测模型，输出各情绪类别的预测概率，并对情绪数据预测模型定期更新； 环境参数调节模块，用于将环境参数、各情绪类别的预测概率定义为状态，将智能家居的环境调节参数定义为动作，设计多目标奖励函数，使用强化学习算法学习最优的环境调节策略； 交互行为决策模块，用于判断用户的交互意图，根据实时采集的用户情绪特征的时间序列判断环境调节策略对用户情绪的影响程度和影响方向，动态生成智能家居的交互行为决策；在执行环境调节策略前后分别实时采集用户的情绪特征的时间序列，所述情绪特征的时间序列包括调节前情绪序列和调节后情绪序列，判断环境调节策略对用户情绪的影响程度和影响方向； 所述判断环境调节策略对用户情绪的影响程度和影响方向的具体方法为：分别计算调节前情绪序列的特征均值Ea和调节后情绪序列的特征均值Eb；计算调节前情绪序列、调节后情绪序列的特征均值之间差值的绝对值，用于表示环境调节策略对用户情绪的影响程度，计算所述差值的sign函数，用于判断环境调节策略对用户情绪的影响方向，当时表示正向影响，当时表示负向影响，当时表示无影响； 所述基于检验结果构建环境情绪关联图谱的具体方法为： 基于向量自回归模型，构建并训练因果关系模型，进行格兰杰因果检验，判断环境参数是否为情绪特征的格兰杰原因，若环境参数的系数不等于0，则认为环境参数是情绪特征的格兰杰原因； 所述构建并训练因果关系模型的具体方法为： 将情绪特征作为内生变量，将环境参数作为外生变量设定因果关系模型的滞后阶数p，基于向量自回归模型构建因果关系模型；对于每个内生变量，由因果关系模型的表达式构成一个方程，得到方程组，将方程组转化为矩阵形式，得到因果关系模型的标准形式；以环境参数序列和情绪特征序列作为训练数据，利用训练数据对因果关系模型进行训练，通过最大似然估计的方法估计因果关系模型的系数；对因果关系模型的系数进行显著性检测，判断哪些系数不为0，将不为0的系数对应项作为滞后项纳入因果关系模型中，得到估计的因果关系模型； 基于格兰杰因果检验的结果，构建环境情绪关联图谱，将环境参数和情绪特征定义为节点，节点包括环境参数节点和情绪特征节点，在交叉相关系数大于相关系数阈值的节点建立关系边，根据格兰杰原因添加有向边，若节点是节点的格兰杰原因，则添加节点指向节点的有向边； 将节点之间交叉相关系数的绝对值作为关系边的边权重。

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