[發明專利]功耗控制方法、裝置和設備在審
| 申請號: | 201711159364.4 | 申請日: | 2017-11-20 |
| 公開(公告)號: | CN107943266A | 公開(公告)日: | 2018-04-20 |
| 發明(設計)人: | 邢旺;張曉亮;劉任;張通 | 申請(專利權)人: | 北京小米移動軟件有限公司 |
| 主分類號: | G06F1/32 | 分類號: | G06F1/32;G06F9/445 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司11205 | 代理人: | 楊貝貝,劉芳 |
| 地址: | 100085 北京市海淀區清河*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 功耗 控制 方法 裝置 設備 | ||
1.一種功耗控制方法,其特征在于,包括:
獲取終端在當前滅屏狀態下的運行數據;
采用數據模型對所述運行數據進行處理,獲取預測結果,所述數據模型為服務器對多個終端在滅屏狀態下的多個運行數據進行模型訓練生成的模型,所述預測結果用于判斷所述終端是否為睡眠模式;
根據所述預測結果確定所述終端在所述當前滅屏狀態下是否為睡眠模式;
若所述終端在所述當前滅屏狀態下為睡眠模式,則根據預設的功耗策略對所述終端進行功耗控制。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用數據模型對所述運行數據進行處理,獲取預測結果,包括:
對所述運行數據進行特征提取,獲取特征向量;
將所述特征向量輸入所述數據模型,獲取所述預測結果。
3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
將所述預測結果發送給服務器,以使所述服務器根據所述預測結果優化所述數據模型。
4.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述預設的功耗策略包括以下策略中的至少一個:
關閉或暫停在所述終端的后臺運行的所有應用程序App;
控制在所述終端的后臺運行的App關閉部分功能;
按照所述App的優先級,關閉或暫停在所述終端的后臺運行的部分App。
5.一種功耗控制方法,其特征在于,包括:
獲取多個終端在滅屏狀態下的多個運行數據;
對多個所述運行數據進行模型訓練生成數據模型;
將所述數據模型發送給各所述終端,以使各所述終端在滅屏狀態下根據所述數據模型確定各所述終端是否為睡眠模式,并根據所述睡眠模式進行功耗控制。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述對多個所述運行數據進行模型訓練生成數據模型,包括:
對多個所述運行數據進行特征提取,獲取特征向量;
采用機器學習算法對所述特征向量進行模型訓練,生成所述數據模型。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述采用機器學習算法對所述特征向量進行模型訓練,生成所述數據模型,包括:
根據預設的迭代算法對所述特征向量進行多次迭代,生成所述模型數據,所述模型數據的準確率大于預設閾值。
8.根據權利要求5-7任一項所述的方法,其特征在于,所述對多個所述運行數據進行模型訓練生成數據模型之前,所述方法還包括:
對每個所述運行數據進行格式校驗,所述格式校驗用于檢驗所述運行數據的格式是否正確;
若所述運行數據的格式錯誤,則丟棄所述運行數據。
9.根據權利要求5-7任一項所述的方法,其特征在于,所述對多個所述運行數據進行模型訓練生成數據模型之前,所述方法還包括:
對每個所述運行數據進行完整性校驗,所述完整性校驗用于檢驗所述運行數據是否存在缺失字段;
若所述運行數據存在缺失字段,則補全所述運行數據中的缺失字段。
10.根據權利要求5-7任一項所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
接收多個所述終端發送的預測結果,所述預測結果為各所述終端采用所述數據模型對當前滅屏狀態下的運行數據處理后獲得的結果;
根據所述預測結果優化所述數據模型。
11.根據權利要求5-7任一項所述的方法,其特征在于,所述預設的功耗策略包括以下策略中的至少一個:
關閉或暫停在所述終端的后臺運行的所有應用程序App;
控制在所述終端的后臺運行的App關閉部分功能;
按照所述App的優先級,關閉或暫停在所述終端的后臺運行的部分App。
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