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龙图腾网恭喜盐城恒华智造科技有限公司申请的专利一种冰箱智能控制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：CN118896450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411323912.2，技术领域涉及：F25D29/00；该发明授权一种冰箱智能控制方法及系统是由张锦蓉;臧垚;刘伟民设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冰箱智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及冰箱控制技术领域，本发明公开了一种冰箱智能控制方法及系统，包括：获取T‑N时刻至T时刻冰箱蒸发器表面霜层的特征数据，以及根据预构建的霜层影响系数回归模型获取T+N时刻下冰箱蒸发器表面霜层的预测霜层影响系数；将冰箱蒸发器表面霜层的预测霜层影响系数，与预设的霜层影响标准系数阈值进行比对，获取比对结果；根据比对结果，将冰箱蒸发器表面霜层的预测霜层影响系数输入预配置的最佳加热功率机器学习模型中，得到加热冰箱蒸发器的最佳加热功率；根据所述最佳加热功率控制冰箱加热器对冰箱蒸发器进行除霜；本发明有利于及时预测并判断冰箱蒸发器是否需要除霜，避免除霜不精准，并计算得到最佳除霜加热功率，有利于节约电量。

本发明授权一种冰箱智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种冰箱智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：获取T-N时刻至T时刻冰箱蒸发器表面霜层的特征数据，以及根据预构建的霜层影响系数回归模型获取T+N时刻下冰箱蒸发器表面霜层的预测霜层影响系数，T、N为大于零的正整数；步骤2：将冰箱蒸发器表面霜层的预测霜层影响系数，与预设的霜层影响标准系数阈值进行比对，获取比对结果，所述比对结果包括第一比对结果和第二比对结果；步骤3：根据第二比对结果，将冰箱蒸发器表面霜层的预测霜层影响系数输入预配置的最佳加热功率机器学习模型中，得到加热冰箱蒸发器的最佳加热功率；其中，所述预配置的最佳加热功率机器学习模型的生成逻辑如下：获取历史冰箱蒸发器除霜训练数据，将历史冰箱蒸发器除霜训练数据划分为冰箱蒸发器除霜训练集和冰箱蒸发器除霜测试集；所述历史冰箱蒸发器除霜训练数据中包含霜层影响系数及其对应的最佳加热功率；构建第二回归网络，将冰箱蒸发器除霜训练集中的制冷影响系数作为第二回归网络的输入数据，以及将冰箱蒸发器除霜训练集中的最佳加热功率作为第二回归网络的输出数据，对第二回归网络进行训练，得到加热功率回归网络；利用冰箱蒸发器除霜测试集对加热功率回归网络进行模型验证，输出小于等于预设测试误差阈值的加热功率回归网络作为预配置的最佳加热功率机器学习模型；步骤4：根据所述最佳加热功率控制冰箱加热器对冰箱蒸发器进行除霜。

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