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申请/专利权人：深圳市芯科云科技有限公司
摘要：本发明涉及充电数据处理技术领域，具体涉及一种基于温度控制的智能手表无线充电方法。该方法根据数据聚类簇中每个数据点的位置特征和局部温度分布，获得数据聚类簇中每个数据点的数据异常评价；进而获得数据聚类簇的簇类异常评价；根据当前时刻的历史范围内的时间特征、温度特征以及簇类异常评价分布，获得当前时刻的状态异常因子；构建当前时刻的系统状态向量，利用UKF算法获得下一时刻的系统状态向量；对下一时刻的系统状态向量中温度数据进行调整，获得下一时刻的加权温度数据；对充电状态进行识别。本发明通过获得温度数据准确的预测值，准确识别充电状态。
主权项：1.一种基于温度控制的智能手表无线充电方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前时刻的历史范围内每一时刻下智能设备充电的温度数据和累计电量数据，构成样本空间中的数据点；对样本空间中所有数据点进行聚类，获得多个数据聚类簇；对于任一数据聚类簇，根据数据聚类簇中每个数据点的位置特征和局部温度分布，获得数据聚类簇中每个数据点的数据异常评价；根据数据聚类簇中数据点数量、相邻数据点之间所述数据异常评价的差异以及数据点的分布趋向特征，获得数据聚类簇的簇类异常评价；根据当前时刻的历史范围内的时间特征、温度变化特征以及数据聚类簇的簇类异常评价分布，获得当前时刻的状态异常因子；根据当前时刻的温度数据和累计电量数据构建系统状态向量，利用UKF算法获得下一时刻的系统状态向量；根据当前时刻的所述状态异常因子对下一时刻的系统状态向量中温度数据进行调整，获得下一时刻的加权温度数据；根据下一时刻的所述加权温度数据对充电状态进行识别；所述状态异常因子的获取方法包括：根据状态异常因子的获取公式获得异常因子，状态异常因子的获取公式为： ；其中，表示当前时刻的状态异常因子；表示当前时刻；表示充电起始时刻；表示预设温度安全阈值；表示当前时刻的温度数据；表示从充电起始时刻至当前时刻范围内数据聚类簇的个数；表示第个数据聚类簇的簇类异常评价；表示从充电起始时刻至当前时刻范围内所有数据聚类簇的簇类异常评价的均值；表示从充电起始时刻至当前时刻范围内所有数据聚类簇的簇类异常评价的标准差。
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权利要求：
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