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申请/专利权人：湖北工程学院新技术学院

摘要：本发明公开了一种智能开关窗系统及方法，该智能开关窗系统包括：数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块和决策模块；数据获取模块收集室内外环境信息，并将室内外环境信息进行整合，获得环境数据集；数据处理模块将环境数据集进行数据预处理，获得处理数据集；模型构建模块构建决策树，并将决策树的节点嵌入目标前馈神经网络模型，生成开关窗决策模型；决策模块将处理数据集输入至开关窗决策模型，获得开关窗决策结果，并将开关窗决策结果传输至单片机对窗户的开关进行控制。相比现有技术，本发明通过开关窗决策模型获得开关窗决策结果，并通过单片机实现对窗户的开关控制，实现了根据室内外环境智能调控开关窗，进而提升了用户的使用体验。

主权项：1.一种智能开关窗系统，其特征在于，所述智能开关窗系统包括：数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块和决策模块；所述数据获取模块，用于收集室内外环境信息，并将所述室内外环境信息进行整合，获得环境数据集；所述数据处理模块，用于将所述环境数据集进行数据预处理，获得处理数据集；所述模型构建模块，用于构建决策树，并在所述决策树的节点嵌入目标前馈神经网络模型，生成开关窗决策模型；所述决策模块，用于将所述处理数据集输入至所述开关窗决策模型，获得开关窗决策结果，并将所述开关窗决策结果传输至单片机，以使所述单片机对窗户的开关进行控制；其中，所述模型构建模块包括决策树优化子模块、神经网络构建子模块和嵌入子模块；所述决策树优化子模块，用于构建决策树，并基于所述处理数据集对所述决策树的节点进行优化，获得优化决策树；所述神经网络构建子模块，用于构建卷积网络模型和前馈神经网络模型，通过所述卷积网络模型对所述前馈神经网络模型进行训练，生成目标前馈神经网络模型；所述嵌入子模块，用于在所述优化决策树的节点嵌入所述目标前馈神经网络模型，生成开关窗决策模型；其中，所述决策树优化子模块包括结构构建单元和结构优化单元；所述结构构建单元，用于构建决策树；所述结构优化单元，用于通过ID3算法和所述处理数据集对所述决策树的数据不同特征子空间进行构建，获得处理后的决策树；所述结构优化单元，还用于将所述处理后的决策树中多余的决策树结构进行剪枝，生成所述优化决策树；其中，所述神经网络构建子模块包括历史数据获取单元、模型构建单元、第一训练单元、第二训练单元和第三训练单元；所述历史数据获取单元，用于获取历史室内外环境数据集；所述模型构建单元，用于构建卷积网络模型和前馈神经网络模型；所述第一训练单元，用于通过所述历史室内外环境数据集对所述卷积网络模型进行训练，获得所述卷积网络模型的输出概率分布，并将所述输出概率分布作为教师模型软标签；所述第二训练单元，用于基于交叉熵函数对所述前馈神经网络模型和教师模型软标签之间的损失进行计算，获得计算结果；所述第三训练单元，用于基于所述计算结果对所述前馈神经网络模型进行训练，生成所述目标前馈神经网络模型。

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