本文選題：嵌入式系統(tǒng)　切入點(diǎn)：低功耗　出處：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2015年02期

【摘要】：隨著以手機(jī)、平板電腦等為代表的嵌入式設(shè)備的飛速發(fā)展,嵌入式低功耗問題已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。經(jīng)常有用戶在戶外面臨手機(jī)沒電所帶來的問題,目前主要給嵌入式設(shè)備供電的電池卻受到其體積、重量等因素的制約,只能提供有限的電量。從用戶行為識(shí)別出發(fā),用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法識(shí)別設(shè)備用戶當(dāng)前的行為狀態(tài),根據(jù)既定的策略來獲取該行為狀態(tài)下用戶對(duì)設(shè)備的使用習(xí)慣,進(jìn)而通過主動(dòng)關(guān)閉設(shè)備不使用的部件或者提醒用戶應(yīng)用動(dòng)態(tài)交互優(yōu)化策略來降低設(shè)備功耗。
[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.
【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61373176) 教育部博士點(diǎn)基金(20116101110016) 陜西省自然科學(xué)基金(2012JQ8047) 陜西省工業(yè)攻關(guān)項(xiàng)目(2014K05-42)
【分類號(hào)】：TP18;TP368.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1686719