反向充电移动终端系统及运行方法技术方案

公开了一种反向充电移动终端系统及运行方法，其以基于深度神经网络的人工智能技术综合考虑充电设备和被充电设备在时间

【技术实现步骤摘要】
反向充电移动终端系统及运行方法


[0001]本申请涉及深度学习和神经网络领域，且更为具体地，涉及一种反向充电移动终端系统及运行方法。

技术介绍

[0002]目前，移动终端已经成为人们生活中重要的设备，在一些应急的情景下，无线反向充电技术用于移动终端，例如，由移动终端通过无线线圈发出电磁波给其他支持无线充电的设备充电，或者由移动终端通过有线连接的方式给其他设备进行充电。
[0003]在实际使用过程当中，经常会出现用户在无线反向充电过程中还需要同时使用充电设备和被充电设备的情况，也就是，用于期望一边通过移动终端给其他设备充电，同时，自身还在使用移动终端上的应用程序。而在这样的应用场景中，移动终端的应用程序运行常常会不稳定，例如，出现闪退或者过度发热等情况。
[0004]因此，如何能够基于充电设备和被充电设备的运行情况来适当地对反向充电进行控制便是一个需要考虑的问题，即，期望一种优化的反向充电移动终端系统及运行方法。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种反向充电移动终端系统及运行方法，其以基于深度神经网络的人工智能技术综合考虑充电设备和被充电设备在时间
‑
任务的二维数据关联属性，通过这样的方式，以智能且相对较高精度地确定应当打开或者关闭反向充电功能，或者应当增大或者减小反向充电功率，以保证充电设备在反向充电开启时也能具有良好的运行状态。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种反向充电移动终端，其包括：
[0007]充电设备数据单元，用于获取充电设备在当前时间之前的预定时间段内的一系列时间点的每个任务的运行分数，并以时间
‑
任务维度将所述一系列时间点的每个任务的运行分数构造为第一输入分数矩阵；
[0008]被充电设备数据单元，用于获取被充电设备在所述预定时间段内的所述一系列时间点的每个任务的运行分数，并以时间
‑
任务维度将所述一系列时间点的每个任务的运行分数构造为第二输入分数矩阵；
[0009]卷积处理单元，用于将所述第一输入分数矩阵和所述第二输入分数矩阵分别通过卷积神经网络以获得对应于所述第一输入分数矩阵的第一特征图和对应于所述第二分数矩阵的第二特征图；
[0010]效用分数计算单元，用于计算所述第一特征图和所述第二特征图中各个对应位置的效应分数，以获得效用分数图；
[0011]效用值计算单元，用于计算所述效用分数图中各个位置的效用分数的效用值，以获得由效用值组成的第三特征图，其中，所述各个位置的效用分数的效用值为以该位置的效用分数为幂的自然指数函数值除以所述效用分数特征图中各个位置的效用分数的加权
和的结果；
[0012]分类单元，用于将所述第三特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果为预设的分类标签；以及
[0013]反向充电控制单元，用于基于所述分类结果，对所述充电设备进行控制。
[0014]在上述的反向充电移动终端系统中，所述充电设备数据单元，进一步用于：获取所述充电设备在预定时间点的某一任务的资源占比；以及，计算所述任务的各项资源占比的加权和以作为所述任务在该预定时间点的运行分数。
[0015]在上述的反向充电移动终端系统中，所述被充电设备数据单元，进一步用于：获取所述被充电设备在预定时间点的某一任务的资源占比；以及，计算所述任务的各项资源占比的加权和以作为所述任务在该预定时间点的运行分数。
[0016]在上述的反向充电移动终端系统中，所述效用分数计算单元，进一步用于以如下公式计算所述第一特征图和所述第二特征图中各个对应位置的效应分数，以获得效用分数图；
[0017]其中，所述公式为：μ
ij
＝β1p
i,j
‑
β2(p
i,j
‑
q
i,j
)2，其中，p
i,j
为所述第一特征图中的各个位置的特征值，q
i,j
为所述第二特征图中的各个位置的特征值。
[0018]在上述的反向充电移动终端系统中，所述效用值计算单元，用于以如下公式计算所述效用分数图中各个位置的效用分数的效用值，以获得由效用值组成的第三特征图；
[0019]其中，所述公式为：s
ij
＝exp(μ
ij
)/∑
i,j
μ
ij
，其中，μ
ij
表示所述效用分数图中各个位置的效用分数。
[0020]在上述的反向充电移动终端系统中，所述分类标签为打开或关闭反向充电功能。
[0021]在上述的反向充电移动终端系统中，所述分类标签为增大或者减小反向充电功率。
[0022]在上述的反向充电移动终端系统中，所述分类单元，进一步用于将所述第三特征图通过一个或多个全连接层以获得分类特征向量；以及，将所述分类特征向量输入Softmax分类函数以获得所述分类结果。
[0023]根本本申请的另一方面，提供了一种反向充电移动终端的运行方法，其包括：
[0024]通过充电设备数据单元获取充电设备在当前时间之前的预定时间段内的一系列时间点的每个任务的运行分数，并以时间
‑
任务维度将所述一系列时间点的每个任务的运行分数构造为第一输入分数矩阵；
[0025]通过被充电设备数据单元获取被充电设备在所述预定时间段内的所述一系列时间点的每个任务的运行分数，并以时间
‑
任务维度将所述一系列时间点的每个任务的运行分数构造为第二输入分数矩阵；
[0026]通过卷积处理单元将所述第一输入分数矩阵和所述第二输入分数矩阵分别通过卷积神经网络以获得对应于所述第一输入分数矩阵的第一特征图和对应于所述第二分数矩阵的第二特征图；
[0027]通过效用分数计算单元计算所述第一特征图和所述第二特征图中各个对应位置的效应分数，以获得效用分数图；
[0028]通过效用值计算单元计算所述效用分数图中各个位置的效用分数的效用值，以获得由效用值组成的第三特征图，其中，所述各个位置的效用分数的效用值为以该位置的效
用分数为幂的自然指数函数值除以所述效用分数特征图中各个位置的效用分数的加权和的结果；
[0029]通过分类单元将所述第三特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果为预设的分类标签；
[0030]通过反向充电控制单元基于所述分类结果，对所述充电设备进行控制。
[0031]与现有技术相比，本申请提供的一种反向充电移动终端系统及运行方法，其以基于深度神经网络的人工智能技术综合考虑充电设备和被充电设备在时间
‑
任务的二维数据关联属性，通过这样的方式，以智能且相对较高精度地确定应当打开或者关闭反向充电功能，或者应当增大或者减小反向充电功率，以保证充电设备在反向充电开启时也能具有良好的运行状态。
附图说明
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种反向充电移动终端，其特征在于，包括：充电设备数据单元，用于获取充电设备在当前时间之前的预定时间段内的一系列时间点的每个任务的运行分数，并以时间
‑
任务维度将所述一系列时间点的每个任务的运行分数构造为第一输入分数矩阵；被充电设备数据单元，用于获取被充电设备在所述预定时间段内的所述一系列时间点的每个任务的运行分数，并以时间
‑
任务维度将所述一系列时间点的每个任务的运行分数构造为第二输入分数矩阵；卷积处理单元，用于将所述第一输入分数矩阵和所述第二输入分数矩阵分别通过卷积神经网络以获得对应于所述第一输入分数矩阵的第一特征图和对应于所述第二分数矩阵的第二特征图；效用分数计算单元，用于计算所述第一特征图和所述第二特征图中各个对应位置的效应分数，以获得效用分数图；效用值计算单元，用于计算所述效用分数图中各个位置的效用分数的效用值，以获得由效用值组成的第三特征图，其中，所述各个位置的效用分数的效用值为以该位置的效用分数为幂的自然指数函数值除以所述效用分数特征图中各个位置的效用分数的加权和的结果；分类单元，用于将所述第三特征图通过分类器以获得分类结果，其中，所述分类结果为预设的分类标签；以及反向充电控制单元，用于基于所述分类结果，对所述充电设备进行控制。2.根据权利要求1所述的反向充电移动终端，其中，所述充电设备数据单元，进一步用于：获取所述充电设备在预定时间点的某一任务的资源占比；以及，计算所述任务的各项资源占比的加权和以作为所述任务在该预定时间点的运行分数。3.根据权利要求2所述的反向充电移动终端，其中，所述被充电设备数据单元，进一步用于：获取所述被充电设备在预定时间点的某一任务的资源占比；以及，计算所述任务的各项资源占比的加权和以作为所述任务在该预定时间点的运行分数。4.根据权利要求1所述的反向充电移动终端，其中，所述效用分数计算单元，进一步用于以如下公式计算所述第一特征图和所述第二特征图中各个对应位置的效应分数，以获得效用分数图；其中，所述公式为：μ
ij
＝β1p
i,j
‑
β2(p
i,j
‑
q
i,j
)2，其中，p
i,j
为所述第一特征图中的各个位置的特征值，q
i,j
为所述第二特征图中的各个位置的特征值。5.根据权利要求4所述的反向充电移动终端，其中，所述效用值计算单元，用于以如下公式计算所述效用分数图中各个位置的效用分数的效用值，以获得由...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵家伟，
申请(专利权)人：黎川县震达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：