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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利基于网络微调的建筑外立面控制方法、系统、控制器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：CN121559952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610092478.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于网络微调的建筑外立面控制方法、系统、控制器及存储介质是由何净植;陈梓杰设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络微调的建筑外立面控制方法、系统、控制器及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑控制技术领域，公开了基于网络微调的建筑外立面控制方法、系统、控制器及存储介质，所述方法包括：将实时环境数据进行标准化处理得到环境状态向量；将环境状态向量输入到初始控制器，控制外立面构件并接收目标用户的反馈数据；根据反馈数据构建当前周期内的偏好对以优化初始控制器得到目标控制器；将目标区域在下一周期的环境状态向量输入目标控制器，以调整外立面构件。本发明通过深度融合数据驱动的深度强化学习与轻量级的在线偏好学习技术，提高了对外立面构件的高效管理，提高了设备的自适应能力、个性化程度、多目标实时优化效率。

本发明授权基于网络微调的建筑外立面控制方法、系统、控制器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于网络微调的建筑外立面控制方法，其特征在于，所述基于网络微调的建筑外立面控制方法包括： 获取目标区域的实时环境数据，将所述实时环境数据进行标准化处理，得到环境状态向量； 将所述环境状态向量输入到初始控制器，输出每个外立面设备的控制指令，根据每个所述控制指令分别控制对应的所述外立面设备，并接收目标用户的反馈数据； 所述将所述环境状态向量输入到初始控制器，输出每个外立面设备的控制指令，具体包括： 针对每个外立面设备，将所述环境状态向量输入到初始控制器的特征提取网络，利用所述特征提取网络对所述环境状态向量进行多层特征转换，输出高维特征向量； 将所述高维特征向量输入到初始控制器的策略网络进行预测，输出多个动作概率； 将所述高维特征向量输入到所述初始控制器的价值网络进行期望评估，输出所述环境状态向量的期望收益； 根据所有所述动作概率和所述期望收益，生成所述环境状态向量的动作概率分布，并根据所述动作概率分布生成每个所述外立面设备的控制指令； 根据所述反馈数据，构建当前周期内的多个偏好对，根据所有所述偏好对对所述初始控制器进行优化，得到目标控制器； 所述根据所述反馈数据，构建当前周期内的多个偏好对，根据所有所述偏好对对所述初始控制器进行优化，得到目标控制器，具体包括： 从所述反馈数据中提取所述目标用户的偏好信息，并将所述偏好信息、当前周期的所述环境状态向量和所有所述动作概率对应的动作转换为偏好对； 利用所有所述偏好对构建策略损失函数，并将所述策略损失函数最小化，以对所述策略网络进行优化： 其中，表示策略损失函数，表示微调后的策略参数，表示微调前的策略参数，表示反馈时刻的环境状态向量，表示动作概率最高的动作，表示动作概率不是最高的动作，表示Sigmoid函数，表示控制微调强度的超参数，表示使用时在的条件下选择的概率，表示使用时在的条件下选择的概率，表示使用时在的条件下选择的概率，表示使用时在的条件下选择的概率； 将所述目标区域在下一周期的环境状态向量输入到所述目标控制器，以调整所有所述外立面设备。

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