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申请/专利权人：武汉攀升鼎承科技有限公司
申请日：2024-04-24
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118093057B
主分类号：G06F9/445
分类号：G06F9/445;G06F11/30;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/092;G06N3/042
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明涉及一种基于用户使用习惯的笔记本电脑系统资源优化方法及系统，其方法包括：获取用户使用笔记本电脑的历史操作信息，并根据所述操作信息训练LSTM模型；其中，所述LSTM模型用于识别用户的使用场景，所述操作信息包括用户使用每个应用程序的启动时间、响应时间、交互频率、资源占用信息和关联的应用程序；基于训练完成的LSTM模型和实时操作信息，识别用户的使用场景；基于训练完成的一个或多个强化学习智能体，通过识别出的使用场景和低内存进程管理算法，实时对用户的笔记本电脑系统资源进行优化。本发明通过对用户使用习惯的场景识别，通过深度学习模型和强化学习模型的结合，从而提高了用户的资源利用率和用户体验。
主权项：1.基于用户使用习惯的笔记本电脑系统资源优化方法，其特征在于，包括：获取用户使用笔记本电脑的历史操作信息，并根据所述操作信息训练LSTM模型；其中，所述LSTM模型用于识别用户的使用场景，所述操作信息包括用户使用每个应用程序的启动时间、响应时间、交互频率、资源占用信息和关联的应用程序；基于训练完成的LSTM模型和实时操作信息，识别用户的使用场景；基于训练完成的一个或多个强化学习智能体，通过识别出的使用场景和低内存进程管理算法，实时对用户的笔记本电脑系统资源进行优化：根据识别出的使用场景对应一个或多个强化学习智能体，将每个强化学习智能体的动作与低内存进程管理算法中的一组或多组参数对应；通过不断更新动作-值函数，学习在给定状态下获得最大化预期奖励时的动作；通过低内存进程管理算法中的一个或多个参数，实时对用户的笔记本电脑系统资源进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉攀升鼎承科技有限公司 基于用户使用习惯的笔记本电脑系统资源优化方法及系统
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