一种基于用户行为的嵌入式功耗优化方法

发布时间：2018-03-30 16:34

  本文选题：嵌入式系统　切入点：低功耗　出处：《系统仿真学报》2015年02期

【摘要】：随着以手机、平板电脑等为代表的嵌入式设备的飞速发展,嵌入式低功耗问题已经成为了一个研究热点。经常有用户在户外面临手机没电所带来的问题,目前主要给嵌入式设备供电的电池却受到其体积、重量等因素的制约,只能提供有限的电量。从用户行为识别出发,用机器学习的方法识别设备用户当前的行为状态,根据既定的策略来获取该行为状态下用户对设备的使用习惯,进而通过主动关闭设备不使用的部件或者提醒用户应用动态交互优化策略来降低设备功耗。
[Abstract]:With the rapid development of embedded devices, such as mobile phones and tablets, embedded low power consumption has become a research hotspot.Users often face problems caused by lack of power in their mobile phones. At present, the battery which mainly supplies power to embedded devices is restricted by its volume, weight and other factors, so it can only provide a limited amount of electricity.Based on the user behavior recognition, the machine learning method is used to identify the current behavior state of the device user, and according to the established strategy, the user's usage habit to the device is obtained.Furthermore, it can reduce device power consumption by actively closing components that are not used in the device or by reminding users to apply dynamic interaction optimization strategy.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373176) 教育部博士点基金(20116101110016) 陕西省自然科学基金(2012JQ8047) 陕西省工业攻关项目(2014K05-42)
【分类号】：TP18;TP368.1

【参考文献】

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