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龙图腾网获悉江苏天爱康养科技有限公司申请的专利一种负氧离子发生器的控制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：CN119989169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510075351.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种负氧离子发生器的控制方法是由王志年;李石生;钟加宁;俞晓栋;张家农;马骏;钟多琳;李天磊;孙扬;李学群设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种负氧离子发生器的控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种负氧离子发生器的控制方法，涉及负氧离子发生器的智能控制技术领域，包括，对收集的环境数据进行抗干扰处理，形成抗干扰数据；对所述抗干扰数据进行分析，得到环境分析结果，并同时记录用户设置的偏好信息；根据环境分析结果和用户偏好信息生成工作方案，并预测最佳工作状态；根据所述最佳工作状态优化负氧离子生成模式，检测臭氧生成指标，生成安全状态报告。本发明通过加载图形用户界面，启动传感器网络采集环境数据并使用随机森林分类器进行抗干扰处理，实现了高效且准确的数据采集与预处理，然后确保了后续分析的可靠性和准确性，最终达到了提升稳定性和数据质量的效果。

本发明授权一种负氧离子发生器的控制方法在权利要求书中公布了：1.一种负氧离子发生器的控制方法，其特征在于：包括， 对收集的环境数据进行抗干扰处理，形成抗干扰数据； 对所述抗干扰数据进行分析，得到环境分析结果，并同时记录用户设置的偏好信息； 根据环境分析结果和用户偏好信息生成工作方案，并预测最佳工作状态，具体步骤如下， 通过传感器收集性能数据，使用深度学习框架定义深度Q网络DQN的架构，将性能数据输入深度Q网络DQN的架构，采用反向传播算法和Adam得到训练好的深度Q网络DQN，将工作方案输入训练好的深度Q网络DQN预测最佳工作状态，表达式为： ； 其中，为预测的最佳工作状态下第个传感器数据对应的设备参数，为综合工作方案评分，为时刻的环境数据，为时刻的设备参数，为第个传感器数据的重要性权重，为传感器数据的数量，为S型函数的调节系数，为环境状况理想值，为当前环境状况观测平均值，为在时刻的环境状态下采取的设备参数的预期回报； 记录预测的最佳工作状态下传感器数据对应的设备参数，形成最佳工作状态； 根据所述最佳工作状态优化负氧离子生成模式，检测臭氧生成指标，生成安全状态报告。

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