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龙图腾网获悉广东电邦新能源科技有限公司申请的专利一种基于自然语言交互的智能马桶控制方法、系统及存储介质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：CN120044821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510509000.2，技术领域涉及：G05B19/04；该发明授权一种基于自然语言交互的智能马桶控制方法、系统及存储介质是由马森标;赵俊皓;马龙;薛明根设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言交互的智能马桶控制方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能马桶技术领域，具体地说，涉及一种基于自然语言交互的智能马桶控制方法、系统及存储介质，包括如下步骤：接收用户通过自然语言输入的指令；确定用户身份；用户模式初始化和参数设置；分流自然语言指令；判断自然语言指令为简单指令时，则由本地边缘层解析并直接执行控制操作；判断自然语言指令为复杂指令时，云端大模型解析并生成本地固定控制指令；将本地固定控制指令保存至对应的用户个性化模式中；执行控制指令。本发明中，实现自然语言的交互控制，通过云端的大语言模型，采用模型蒸馏技术，减少了算力的需求，整体提升了智能马桶的使用体验和智能化水平。

本发明授权一种基于自然语言交互的智能马桶控制方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言交互的智能马桶控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、接收用户通过自然语言输入的指令，并获取智能马桶的当前状态数据； S2、对用户进行多模态身份识别，确定用户身份； S3、用户模式初始化和参数设置，用户自定义多个模式； S4、根据预设的指令复杂度判断条件和实时网络状态分流自然语言指令； S5、判断自然语言指令为简单指令时，则由本地边缘层解析并直接执行控制操作； S6、判断自然语言指令为复杂指令时，则将自然语言指令和智能马桶的当前状态数据发送至云端，云端大模型解析并生成本地固定控制指令，并将本地固定控制指令返回至智能马桶执行； S7、根据用户身份将本地固定控制指令保存至对应的用户个性化模式中； S8、执行控制指令，完成对智能马桶的交互操作； 所述S6中云端大模型的构建与部署具体步骤包括： A1、使用全量DeepSeek-V3教师模型生成10k样本的智能马桶指令数据集，包括自然语言指令与本地固定控制指令的映射； A2、采用三阶段蒸馏训练策略训练智能马桶自然语言解析模型； 所述A2中云端智能马桶自然语言解析模型，采用三阶段蒸馏训练策略训练，具体步骤包括： B1、Logits蒸馏阶段，利用散度损失函数将教师模型的输出概率分布迁移到学生模型，利用温度系数控制概率分布平滑度，初始阶段设置较高温度值软化概率分布，逐步降低至以硬化分布，在保持学生大模型语义理解能力的同时降低模型复杂度；利用教师模型生成指令变体，扩充训练样本多样性，实现数据增强；使用带温度系数的散度损失函数，教师模型利用训练数据生成软标签，学生模型同时学习软标签和原始硬标签，对应公式为： ； 其中，表示知识蒸馏中的层损失函数，表示归一化函数，表示学生模型的原始输出，表示教师模型的原始输出，表示使用学生模型近似教师模型时产生的信息损失； B2、特征蒸馏阶段，对齐教师模型与学生模型的中间层特征表达； B3、构建联合损失函数，联合优化知识迁移与任务性能； B4、参数冻结微调阶段，冻结学生模型的底层参数，仅微调顶层分类器及注意力层，用硬标签交叉熵损失进行强化训练，引入领域数据增强，启用动态量化降低部署时的计算开销； 所述B2中强制对齐教师模型与学生模型的中间层特征表达，通过均方误差损失实现影空间知识迁移，对应公式为： ； 其中，表示知识蒸馏中的中间层损失函数，表示中间层特征维度，表示中间层特征向量的维度索引，表示教师模型中间层特征在第维度的输出，表示学生模型中间层特征在第维度的输出，表示可学习的线性投影矩阵，适配特征维度差异，表示L2范数的平方； 所述B3中构建联合损失函数的公式为： ； ； 其中，表示联合损失函数，和表示权重系数，表示分类类别数，表示分类类别索引，表示真实标签，表示预测概率。

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