买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉汕尾市恒炜烨科技有限公司申请的专利一种手机息屏后降低功耗的控制方法及系统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：CN119854921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411992924.4，技术领域涉及：H04W52/02；该发明授权一种手机息屏后降低功耗的控制方法及系统是由黄伟明;郭文静;邱信烘;黄子峰;郑海青设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手机息屏后降低功耗的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种手机息屏后降低功耗的控制方法及系统，方法包括：获取用户的日常行为数据，并对行为数据融合时间序列进行初步分析；构建社交行为模型和购物行为模型，并分别进行训练，预测用户的行为趋势和购买意图；根据预测结果动态设置后台任务的优先级；结合优先级动态分配资源；设计低功耗预加载机制，当用户在息屏后，提前预加载数据快速访问某些高优先级任务，减少屏幕点亮后的等待时间；结合用户使用习惯的变化，优化社交行为模型和购物行为模型的预测结合和分配资源的策略，适应用户的长期需求。本发明克服了现有技术在功耗管理上的多个缺陷，特别是在动态适应用户需求方面，实现了息屏状态下更智能、更高效的功耗管理。

本发明授权一种手机息屏后降低功耗的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种手机息屏后降低功耗的控制方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取用户的日常行为数据，包括社交互动数据和购物行为数据，并对日常行为数据融合时间序列进行初步分析； S2、基于初步分析的结果，构建社交行为模型和购物行为模型，并分别进行训练，预测用户的行为趋势和购买意图；其中，所述社交行为模型和购物行为模型采用递归神经网络结构进行时间序列建模； 其中，所述社交行为模型的预测为： 其中，为在时刻t的社交行为预测值，表示预测的社交活跃度；为用户在时刻t-1的社交行为特征；为社交行为波动调节项，用于处理用户突然频繁使用或不使用社交应用的情况；为表示社交行为的短期趋势项，用于捕捉用户社交行为的快速变化；α1与β1为权重系数，代表调节项对整体预测结果的影响；Wsocial为权重矩阵，通过模型训练得到；bsocial为偏置项，控制模型的整体平移；f为激活函数，选择非线性函数ReLU或LeakyReLU用以增加预测的复杂性； 所述购物行为模型的预测为： 其中，为在时刻t的购物行为预测值；为用户在时刻t-1的购物行为特征；为购买意图调节项，反映用户短期的购物兴趣变化；为购物行为的短期趋势项；α2与β2为相应的权重参数；Wshop为模型的权重矩阵；λ为正则化参数；g为激活函数，用于输出非线性变化结果；||Wshop||2为正则项； S3、根据预测结果动态设置后台任务的优先级；其中，所述优先级设计如下： 其中，为第i个后台任务的优先级，决定其资源分配的优先顺序；为第i个任务相关的社交行为预测值；为第i个任务相关的购物行为预测值；和分别为第i个任务的社交和购物功耗消耗系数；α1和α2为社交和购物行为权重参数；Ut为系统当前的剩余电量百分比；Et为系统的当前负载水平；γ为系统负载和电量的调节系数；为行为波动项； 再引入资源分配矩阵，根据优先级为后台任务分配具体的系统资源，表示为： 其中，为第i个任务的资源分配量；Rtotal为系统可用资源总量；N为当前后台运行任务的总数； S4、结合优先级动态分配资源，确保高优先级任务获得足够的资源支持，同时控制低优先级任务的资源占用，优化功耗； S5、设计低功耗预加载机制，当用户在息屏后，提前预加载数据快速访问高优先级任务，减少屏幕点亮后的等待时间； S6、结合用户使用习惯的变化，优化社交行为模型和购物行为模型的预测结果和分配资源的策略； 其中，所述S4的目标优化函数为： 其中，为分配给第i个任务的资源量；为第i个任务的优先级，反映任务在当前系统中的资源紧迫性；N为当前后台运行任务的总数；Rtotal为当前系统可用的总资源量；Rbattery为基于电池电量调整后的资源总量；η为权重系数，用于平衡资源总量Rtotal和基于电池状况调节的资源Rbattery； 同时设计任务功耗上限，根据电池状态和系统负载来动态设定任务的功耗阈值，表示为： 其中，为第i个任务的功耗上限，表示任务可消耗的最大功耗值；Pmax为任务的最大功耗上限；λpower为功耗调节因子，决定在不同电池和负载状态下功耗的调节幅度； 所述S5，具体包括： 设计低功耗预加载机制，当设备进入息屏模式时，后台任务需要处理关键操作，表示为： 其中，为第i个任务的预加载系数；为第i个任务的优先级，是根据社交与购物行为预测、功耗模型计算的；为第i个任务的资源分配量；为系统设定的最大预加载功耗阈值；为第i个任务的调度系数，表示任务在息屏状态下的资源调度优先级；θ为平衡系数，控制预加载任务和实际运行任务的调度比例；λpreload为功耗-预加载调节因子，控制系统在低功耗状态下对预加载任务的功耗敏感度；λbase为初始设定的预加载功耗敏感度；α为调节增量，反映系统根据负载和电量情况对预加载任务的功耗调控力度。

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汕尾市恒炜烨科技有限公司，其通讯地址为：516600 广东省汕尾市汕尾高新区红草园区三和路09号光明创新创业中心2号楼308室(自主申报)；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。