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摘要：本发明公开了一种双面液晶显示电视机系统，涉及液晶电视显示技术领域，该系统运行时，通过信息采集模块获取实时的信息采集数据组，通过信息处理模块进行预处理和特征提取，组成处理后的信息采集数据组，通过模型训练模块对处理后的信息采集数据组进行建立时间序列模型和机器学习模型进行训练和分析，获取：显示调控系数Tkxs，通过自适应调控模块通过预设的显示评估调控阈值T与显示调控系数Tkxs进行匹配，获取当前显示面调控评估方案，并根据方案内容对当前的液晶显示器进行具体调控，达到实时获取和处理显示屏的运行和环境信息，快速响应环境变化，以及通过智能调控和精确调控显示参数，提升显示质量以及避免不必要的能耗。

主权项：1.一种双面液晶显示电视机系统，其特征在于：包括信息采集模块、信息处理模块、模型训练模块和自适应调控模块；所述信息采集模块通过若干个传感器和读取机器运行参数来获取液晶显示屏的运行参数信息和环境信息，组成实时的信息采集数据组；所述信息采集模块包括采集单元；所述采集单元通过若干个传感器和读取机器运行参数来获取液晶显示屏的运行参数信息和环境信息，组成实时的信息采集数据组；其中，若干个传感器包括环境光传感器和环境色温传感器；环境信息包括环境光强度信息和环境色温信息；运行参数信息包括屏幕的亮度信息、屏幕的对比度信息、屏幕的色温信息和屏幕的刷新率信息；所述信息处理模块对实时的信息采集数据组进行预处理和特征提取，预处理包括归一化处理和差分处理，特征提取包括移动平均提取、移动标准差提取和时间滞后特征提取，组成处理后的信息采集数据组；所述模型训练模块对处理后的信息采集数据组进行建立时间序列模型和机器学习模型进行训练和分析，获取：显示调控系数Tkxs；所述模型训练模块包括建模单元和拟合单元；所述建模单元通过对处理后的信息采集数据组，提取处理后的时间序列数据，通过自相关函数和偏自相关函数获取自回归项的阶数p和移动平均项的阶数q，再使用最小二乘法或最大似然估计法进行参数自回归系数、移动平均系数和常数项c的估算和获取，建立时间序列模型包括ARIMA模型，进行捕捉数据的时间依赖性和趋势，获取时间预测因子；从处理后的信息采集数据组中提取输入数据和相应的标签数据，建立机器学习模型包括LSTM模型进行搭建模型架构，定义LSTM单元，包括输入层、隐藏层和输出层后，进行计算每个时间步的隐藏状态，作为预测值，使用训练数据训练模型，优化模型参数，获取预测输出因子；所述拟合单元通过对ARIMA模型和LSTM模型的训练结果时间预测因子和预测输出因子进行拟合，获取显示调控系数Tkxs;所述时间预测因子通过以下计算公式获取： ；式中，表示时间预测因子，c表示常数项，表示时间t-p时刻的值对时间t的时间预测因子的影响，表示时间t-p时刻的值对时间t的时间预测因子的影响，p表示自回归项的阶数，具体为使用了p个过去的时间点进行自回归；表示时间t-1时的误差对时间t的数据值的影响，表示时间t-q时刻的误差对时间t的时间预测因子的影响，表示时间t的误差项，表示时间t-q时刻的误差，q表示移动平均项的阶数，表示使用了q个过去时间点的误差进行移动平均;所述显示调控系数Tkxs通过以下计算公式获取： ；式中，Tkxs表示显示调控系数，表示常数项，表示时间预测因子，表示预测输出因子，和分别表示时间预测因子和预测输出因子的归回系数;所述自适应调控模块通过预设的显示评估调控阈值T与显示调控系数Tkxs进行匹配，获取当前显示面调控评估方案，并根据当前显示面调控评估方案内容对当前的液晶显示器进行具体调控;所述自适应调控模块包括匹配单元和执行单元；所述匹配单元通过预设的相关信息与需要的对比值进行匹配，包括通过预设的显示评估调控阈值T与显示调控系数Tkxs进行匹配，获取当前显示面调控评估方案；所述执行单元根据当前显示面调控评估方案对当前的液晶显示器进行具体调控，包括调控屏幕的亮度调控、屏幕的对比度调控、屏幕的色温调控和屏幕的刷新率调控;所述当前显示面调控评估方案通过以下匹配方式获取：显示调控系数Tkxs＜显示评估调控阈值T，获取当前显示面的液晶显示屏幕不调控评估方案；显示调控系数Tkxs≥显示评估调控阈值T，获取当前显示面的液晶显示屏幕调控评估方案，调控包括屏幕的亮度调控、屏幕的对比度调控、屏幕的色温调控和屏幕的刷新率调控。

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