具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

请参阅图1所示，本发明提供技术方案：

本发明提供基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，包括如下方法步骤：

对室外环境中的温度参数和天气参数进行采集，然后形成外环境数据；

根据外环境数据对室内的灯具形成主层次控制，用于对灯具的主灯光进行控制，主层次控制包括暖光控制和冷光控制，具体的：

暖光控制中室外环境温度参数为-15℃至+15℃、天气参数为雨天或者阴天；

冷光控制中室外环境温度参数为+15℃至+45℃、天气参数为晴天或者多云；

对室内环境中的声音参数、光强参数、热感参数进行采集，每个数据均由其对应的传感器进行采集，声音数据通过声音传感器进行采集，采光数据通过光学传感器进行采集，热感数据根据热敏传感器进行采集，然后形成内环境数据；

根据内环境数据对室内的灯具进行协调层次的控制，用于对灯具的主灯光进行协调控制，另外：

协调层次的控制的同时，根据内环境数据形成修正参数，以对主层次控制进行修正

具体的，请参阅图2所示，协调层次的控制采用多感知网络算法，其算法步骤如下：

首先赋予声音感知矩阵、采光感知矩阵和热感感知矩阵一个随机数，以形成 输入层的样本对，并对感知网络进行初始化设置（感知网络初始化设置包括将样本模式计 数器和训练次数计数器设为1，感知误差设为0，学习率设为0-1之间的一个小数，网络训练 后达到的精度设为正小数）；

提取样本对，输入层的样本对计算公式如下：

；

；

其中，为第个感知神经元的输出结果；为第个输入层到第个隐含层之 间的感知矩阵；为第个隐含层的感知阈值；为第个输入层的感知阈值为第个隐含层到第个输出层之间的感知矩阵；为总感知神经元个数，

另外，为了保证样本计算的完整性，在计算后对样本的完成完整情况进行检测，若样本模式计数器的计数值小于训练次数计数器的计数值则重新进行计算，反之再感知整合学习算法对感知矩阵进行整合，其算法公式如下：

；

；

其中，为感知学习率；为第个感知神经元的感知期望向量，整合后，各个感 知矩阵进行整合形成一个感知环境，而后根据感知环境生成感知控制信号，并将该信号发 送至环境中设置的灯具，以通过灯具与环境中构建的物联网（物联网包括WiFi、蓝牙和射频 识别技术）进行连接，然后通过物联网对灯具进行协调层次的控制，从而实现在不同环境下 的灯具的控制，大大提高了灯具的功能性。

工作原理：

假设此时室外的温度为10℃，且天气参数为雨天，则形成的外环境数据表示室外环境较为寒冷，然后对室内的灯具进行主层次控制，即：调节灯具的照明方式为暖光（红色光、黄色光或橙色光），其主要目的在于使室内保持在暖色光，这样用户从寒冷的室外回到家中给其一种温暖的感觉，实现灯具的人性化控制。

在主层次控制后，灯具就已经确立了光色，而协调层次的控制情况通过以下实施例进行举例说明：

实施例2

为了在睡觉时对灯具进行控制，本实施例在实施例1的基础上进行实施，具体分为如下感知环境：

感知环境1、睡觉时并没有关灯，此时请参阅图3所示，其中，A为房间内的床、B为房门、d为房间内的灯具、s为声音传感器、r为热敏传感器，然后当床A上的人睡觉后，首先声音传感器s对鼾声进行分贝检测，同时热敏传感器r对床A上的人消耗的热量进行检测，得到鼾声分贝检测结果为50-80分贝和消耗的热量检测结果为40-55千卡其中一个则可以判断床A上的人已处于睡眠状态，此时感知控制信号控制房间内的所有灯具d关闭，以节省电量，同时保证人员的睡眠质量；

感知环境2、若声音传感器s对环境中的分贝检测为0-3分贝时，则判断床A上的人处于睡前状态，此时感知控制信号控制床A的对角两个灯具d灯光强度降低，其余灯具d关闭，从而解决睡前灯光全部关闭会使人产生恐惧的问题，同时降低光强可以使人员快速的进入睡眠状态；

感知环境3、在夜间睡觉期间需要上厕所，或者在夜间起床时，请参阅图4所示，其中g为光学传感器、C为窗户，当声音传感器s对环境中的分贝检测为5-10分贝、光学传感器g检测结果为5-50cd，并且热敏传感器r检测出床A上的人员有起床动作时，此时判断该人员需要上厕所或者夜间起床，然后感知控制信号控制房间内的所有灯具d灯光强度由弱变强的方式打开，从而避免瞬间点亮对刚睁开的眼镜造成损伤，同时为夜间起床的人员提供光亮，避免摔倒。

值得说明的是，若光学传感器g判断的是非夜间状态，则无需控制灯具d打开。

实施例3

为了在观影状态下使用，本实施例在实施例1的基础上进行实施，具体分为如下感知环境：

感知环境1、在客厅或者卧室观看电视时，请参阅图5所示，其中，D为投影仪、E为电视，此时光学传感器g检测出电视E为亮起状态时或者声音传感器s检测出电视E发出声音又或者热敏传感器r检测出电视E发出热量时，则判断电视E处于打开状态，然后控制电视E两侧的灯具d打开，其余灯具d关闭，从而提高电视E周围的光亮，降低电视E对观影这眼镜造成的损伤。

感知环境2、请参阅图5所示，光学传感器g检测出投影仪D相对一侧的墙面上发出亮光或者，声音传感器s检测出电视E周围有声音，且热敏传感器r检测出投影仪D发出热量时，此时控制电视E两侧的灯具d关闭，相对与电视E的两个灯具打开，且降低该灯具d的光亮强度，从而避免投影墙面侧的光亮太强降低投影质量，同时远离投影墙面一侧的灯具d打开为在房间内活动人员提供光源，以免发生碰撞，进而提高观影时的安全性。

实施例4

为了降低多感知网络算法产生的误差，本实施例与实施例1不同的是，请参阅图6所示，多感知网络算法还包括对各层的误差信号进行计算，其计算公式如下：

；

；

其中，为第个感知神经元输出结果的误差信号；为误差占比；为感知误 差；为第个隐含层感知阈值的误差信号。

另外，第个感知神经元输出结果的误差信号与第个隐含层感知阈值的误差信 号之和达到网络训练后的精度时停止整合，否则重新赋值继续整合，直到达到网络训练后 的精度，从而降低感知网络算法产生的误差，提高感知场景的准确性。

实施例5

考虑到用户个人的心情有时候会与当时的光色发生冲突，比如：在晴天的时候，主层次控制的灯具为冷光，这时候用户因为自身原因心情并不是很好，如果回到家中还是保持在冷光的话会进一步破坏用户的心情，此时通过声音参数、光强参数、热感参数分析判断出用户心情，再根据用户心情形成修正参数对主层次控制进行修正。

工作原理：

通过对声音参数、光强参数、热感参数的采集分析出室内环境中设备端的工作状态，例如用户一回家就一个人坐在沙发上，此时热感参数会感知到用户一个人坐在沙发上，即没有看电视也没有听音乐，此时形成修正参数，通过物联网对室内的灯具进行控制，将冷光转变成暖光。

进一步的，主层次控制修正的同时还通过物联网联动室内设备端，用于通过多设备联动配合改善用户心情，其中：

室内设备端包括电视、窗帘和音响。

假设此时室外又是晴天，这时候通过物联网联动窗帘，将其打开，并且利用物联网发出信号控制音响播报“主人，外面的天气正好，不如打开窗帘欣赏一下美丽的风景吧，散去不开心的事”，并在播报之后播放音乐，以缓解用户的心情，起到改善的作用。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。