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龙图腾网获悉河北地质大学申请的专利基于互联网的智能家电故障监测采集处理系统及方法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：CN119030900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411135063.8，技术领域涉及：H04L43/0823；该发明授权基于互联网的智能家电故障监测采集处理系统及方法是由周焕焕;王军;张媛设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互联网的智能家电故障监测采集处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于互联网的智能家电故障监测采集处理系统及方法，属于智能家电技术领域。本发明包括：对智能家电的交互行为进行监控，获取智能家电在交互时的响应数据和用户反应数据，对数据进行安全处理后上传至监测中心；通过监测中心对接收数据进行处理，基于故障检测模型对智能家电的交互行为进行判别，当判定智能家电的交互行为存在故障时，监测中心向智能家电发起通信请求，获取用户授权后采集智能家电的交互相关数据，生成机器训练集；基于机器训练集对智能家电的交互功能进行优化，通过机器学习的方式对智能家电的交互功能故障进行处理。提高了智能家电与用户交互的准确度，解决了智能家电的交互行为故障，优化了用户体验。

本发明授权基于互联网的智能家电故障监测采集处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于互联网的智能家电故障监测采集处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S100：对智能家电的交互行为进行监控，获取智能家电在交互时的响应数据和用户反应数据，对数据进行安全处理后上传至监测中心； 步骤S200：通过监测中心对接收数据进行处理，基于故障检测模型对智能家电的交互行为进行判别，当判定智能家电的交互行为存在故障时，执行步骤S300； 步骤S300：监测中心向智能家电发起通信请求，获取用户授权后采集智能家电的交互相关数据，生成机器训练集； 步骤S400：基于机器训练集对智能家电的交互功能进行优化，通过机器学习的方式对智能家电的交互功能故障进行处理； 所述步骤S200具体包括以下步骤： S201：通过监测中心对接收数据进行处理，生成待测数据集，所述待测数据集包括n组待测数据，将待测数据集中的第u组待测数据记为Du＝Ju，Xu，Yu，Zu，u∈[1，n]；其中，Ju表示第u组待测数据中智能家电接收的第一指令，Xu表示第u组待测数据中智能家电执行的响应编码，Yu表示第u组待测数据中智能家电执行第一指令后的用户行为类别分数，Zu表示第u组待测数据中智能家电接收的第二指令； 其中，所述用户行为类别包括第一行为类别、第二行为类别和第三行为类别；第一行为类别表示用户操作时使用与下达第一指令相同的指令输出方式，第二行为类别表示用户操作时使用与下达第一指令不同的指令输出方式，第三行为类别表示用户操作时没有输出指令； S202：通过故障检测模型对待测数据集中的每一组待测数据进行检测，根据以下公式计算待测数据集中第u组待测数据的用户反馈分数Scoreu： 其中，Scoreu表示智能家电在执行响应行为Xu后获得的用户反馈分数； 表示智能家电执行的响应行为编码与第一指令的关系函数，当智能家电接收的指令与执行的响应行为编码相对应时，当智能家电接收的指令与执行的响应行为编码不对应时，gZu表示用户在智能家电执行响应行为后发出的第二指令与第一指令的关系函数，当时，gZu＝0，当Zu∈Ju时，gZu＝1，当时，gZu＝A，A＞1；为权重系数； 表示智能家电执行第一指令后用户对智能家电的第j个行为数据对应的用户行为类别分数；ωj表示第j个行为数据所属用户行为类别对应的影响系数；j∈[1，m]，m表示智能家电执行第一指令后，在单位时间内用户对智能家电的行为数量； S203：根据故障检测模型的检测结果，当待测数据集中存在B％以上待测数据的用户反馈分数超出预设阈值e时，判定智能家电的交互行为存在故障时，执行步骤S300。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北地质大学，其通讯地址为：050031 河北省石家庄市槐安东路136号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。