CN1284402C - 智能移动通信终端 - Google Patents

Abstract

提供一种智能移动通信终端的时序安排装置及其方法。该移动通信终端的时序安排装置可包括：实时时钟(RTC)，用于当移动终端的行为继续时提供实时时间；存储器，用于存储用户模式信息；和CPU，用于标准化时间值、用户模式信息和从RTC中传送的终端的行为，以将这些信息存储在存储器中。该CPU可进一步通过中断向协处理器传送存储在存储器中标准化的数据，而该CPU可基于从协处理器接收到输出值控制外围设备。也提供协处理器，用于通过中断通信来接收来自CPU的数据，并根据MOBP学习算法计算输出值。根据输出值，在CPU的控制下，LCD可输出一消息。

Description

智能移动通信终端

技术领域

本发明的实施例可涉及移动通信终端。本发明的实施例尤其涉及智能移动通信终端的时序安排装置及其方法，该智能移动通信终端能够学习用户应用移动终端的习惯，以便于预知和执行终端用户将会应用的将来的功能。

背景技术

除了一般的电话功能外，移动通信终端具有各种附加功能。但是，这些功能限制为被动的功能，如回应用户的键输入，在电话簿中存储电话号码，或显示信息和用于某些时间表管理，在用户之前已输入的日期或时间报警。

有些功能会经常使用，而其它功能不使用。此外，有时仅被经常应用的功能对具体的时区有效。也就是说，用户可普遍地无意识地对具体时区应用具体的功能。这样，根据用户的应用移动终端的习惯，由用户使用的功能和时间可以是不同的。

用户可习惯性地执行相同的功能或执行用于电话呼叫的按键操作。通过应用简略按钮可简单地执行经常被用到的电话号码。而且，诸如短信息服务(SMS)、电子邮件、互联网、游戏和诸如MP3的多媒体的再现的功能可通过几个按键操作来执行，从而导致一个问题，用户每次必须重复执行相同的程序。

发明内容

本发明的实施例可提供一种智能移动通信终端的时序安排装置及其方法，其能够自动执行用户多次经常应用的移动终端的功能。这一点可通过认识和学习用户终端使用习惯采用用户终端使用习惯来实现。

提供一种智能移动通信终端的时序安排装置及其方法。移动通信终端的时序安排装置包括实时时钟(RTC)，CPU，协处理器和LCD。该RTC用于当移动终端的行为继续时提供实时时间；存储器可存储用户模式的信息，该CPU可标准化时间值、用户模式信息和从RTC中传递的终端行为，以把这些信息存储在存储器中。该CPU可基于接收到的来自协处理器的输出值进一步控制一般的外围设备。该协处理器可通过中断通信来接收来自CPU的数据，并根据MOBP学习算法计算输出值。根据输出值，在CPU的控制下，LCD可输出(或显示)消息。

可提供一种智能移动通信终端的时序安排方法，该方法包括，当检测到终端的用户操作时，该终端可确定在当前的时间内是否有涉及终端操作的学习的数据。如果存在学习的数据，那么根据学习的内容，输出消息，该消息询问在当前时间是否应用经常应用的功能。根据对该消息的用户的响应，自动执行相应的功能，或转换到终端使用习惯学习状态。如果在操作终端的相应时间内没有涉及终端操作的学习的数据，那么根据其后的学习数据，可学习(或存储)终端当前的操作处理以便安排该终端。

本发明的另外的优点、目的、特征和实施例可在以下的描述中部分阐述，在阅读以下说明时，其对于本领域的普通技术人员将变得清楚，或者可从本发明的实践中获得。

附图说明

以下描述附图的简要说明，附图中，相同的参考数字指的是相同的元件，其中：

图1示出了根据本发明的一个示例实施例的智能移动通信终端；

图2示出了根据本发明的一个示例实施例的MOBP学习算法的输入值和输出值；

图3示出了根据本发明的一个示例实施例的MOBP学习算法的学习；及

图4是根据本发明的一个示例实施例的方法流程图，该方法用于学习用户的终端使用习惯和用于控制终端。

具体实施方式

图1示出了根据本发明的一个示例实施例的智能移动通信终端。其它实施例和结构也在本发明的范围内。尤其是，智能移动通信终端可包括：实时时钟(RTC)41，存储器30，CPU10(或主处理器)，协处理器20和外围设备42。该RTC41可提供移动终端的实时行为进程。存储器30可存储用户模式的信息。协处理器20可根据惯性反向传播(MOBP)学习算法，计算标准化的数据。如下所描述的，标准化涉及转换值来使用正常的分布。该CPU 10可标准化从RTC 41中传递的时间值、用户模式信息和终端的行为，以在存储器30中存储他们。该CPU 10也可通过中断向协处理器20传递存储在存储器30中的标准化数据，且该CPU 10基于接收的来自协处理器20的输出值控制一般的外围设备。外围设备40可包括RTC 41和LCD 42，以根据输出值输出(或显示)消息。

存储器30可向CPU 10提供用户模式信息，并存储由CPU 10计算的输入/输出值。存储器30也可存储连接强度和由协处理器20计算的输出值。当CPU 10和协处理器20彼此进行中断通信时，存储器30也可向CPU 10和协处理器20提供其存储的数据。

CPU 10和协处理器20可进行中断通信，并且当CPU 10标准化时间值、用户模式信息和终端行为时，该CPU 10可在存储器30中存储信息，并向协处理器20提供中断。协处理器20可接收存储在存储器30的标准化数据，根据MOBP学习算法计算输出值，并在存储器30中存储所计算的输出值。在协处理器20在存储器30中存储输出值后，协处理器20可向CPU 10提供一中断。然后，根据该输出值，该CPU 10可向LCD 42输出消息。

根据MOBP学习算法，协处理器20可以是数字信号处理器(DSP)或其它类型的处理器，以便计算连结强度和输出值。

移动通信终端可应用智能算法，以便学习用户的使用习惯，和检查用户可能事先使用的哪个功能以便自动执行该终端功能。该MOBP学习算法(其是反向传播(BP)学习算法上的改进)可快速使用到多变量的非线性事件。

反向传播(BP)学习算法可具有多层感知结构，并且该学习方法可以是有监督的学习。为了学习，需要输入数据和目标输出数据。

在学习中，提供输入值和目标输出值作为多个输入/输出，且对于输入值，可计算每个输出值。通过该学习算法，连接强度可在减少目标输出值和输出值之间的差的方向上调整。

当调整结束后，可以相同的方式重复执行学习来获得最佳的连接强度(WK)。

在获得输出值中，当给输入层一个输入值时，可用连接强度计算该输入值，该连接强度是在输入层和隐蔽层之间的连接强度及隐蔽层和输出层之间的连接强度。然后可向输出层输出该输出值。这可以是一从输入层向输出层继续的正向神经元处理程序。

获得连接强度系数可以是一从输出层向输入层继续的反向神经元处理程序，以便于可最小化正向神经元处理程序期间产生的目标输出值和输出值之间的差。

BP学习算法可具有缺点在于，其可能收敛于本地最小值，具有大量的计算，以及花费大量的时间用于收敛。因此，在本发明的实施例中，可采用动量法。当根据差的影响水平，BP学习算法可通过输出层获得连接强度时，考虑前连接强度系数(WK)，该反向传播(BP)学习算法也可确定连接强度的修正量。

该动量法可由下列方程式(1)来表达：

$\mathrm{\Δ\ωnew}=-\mathrm{\η}\frac{\∂E}{\∂\mathrm{\ωprevious}}+\mathrm{\α\Δ\ωprevious}$ -------------方程式(1)

在方程式(1)中，通过将值增加(该值通过将动量项乘最新的连接强度的改变量(Δωprevious)而获得)到当前连接强度系数的改变量，新的连接强度的修正量(Δωnew)可增加收敛速度。在方程式(1)中，η表示学习常数，α表示动量项，和E表示差。

动量项α可能是大约0.9，而α值可被调整来减少差的振荡，以加快收敛速度。

图2示出了根据本发明的实施例的MOBP学习算法的输入值和输出值。其它值和实施例也在本发明的范围内。

为了使用MOBP学习算法，输入层的输入值和输出层的输出值可被如下标准化。进入输入层的输入值可以是1，当使用终端时的点和/或2可以表示用户模式的状态。

‘1’，使用终端的时间可通过分钟或小时的单位来转换，以便标准化为-1至1的值，以及参考值可被分为天(1440分/24小时)、一周，一个月、一季度、半年和一年(525600分)。例如，如果终端的行为以分为单位来定义，且以天为基础来标准化时间，那么因为一天是1440分，从0到1440分的值可标准化为-1到1的值。另外，因为半夜(0时)是0，则其可能被标准化为-1的值。此外，因为中午(12时)是720分，那么其可标准化“0”。

表示用户模式的状态的输入值“2”可被标准化至-1和1之间的值。这可根据用户、用户识别模块(SIM)的类型、或根据用户设置的概述(profile)来定义一模式。换句话说，每个用户可具有经常应用的移动终端的功能。根据概述如果用户经常应用电话，可定义呼叫模式。如果用户经常应用文本信息，则可定义SMS模式。如果用户经常应用互联网，则可定义WAP浏览器模式。对于通常情况，可定义正常模式。每一用户模式可定义一顺序，可根据该顺序进行标准化。

在那个时候，对于输入值的输出层的输出值可变成移动终端的行为。根据终端的功能，移动终端的行为可包括：呼叫状态，短消息服务(SMS)状态，电子邮件状态，WAP浏览器状态，数据或传真呼叫状态，多媒体状态，管理器状态，游戏状态，空闲状态，或类似状态。根据每个功能，每一状态可包括N条辅助的信息。每一辅助的信息可包括一索引号。根据该索引号，该终端可具有用于存储辅助信息的存储空间。

在呼叫状态中，可至少具有用户可经常打电话的10人。同样地，在游戏状态中，可有10类游戏，以便每个操作状态的辅助信息可存储每个操作的详细主题。例如，如果8个操作状态(除了空闲状态)分别包括10条辅助信息，那么终端的操作可具有包括空闲状态在内的81种状态和类似的输入值，根据增加到每个状态上的索引号的顺序，该输出值可标准化为-1到1的值。

图3示出了根据本发明的一个实施例的MOBP学习算法的学习。其它实施例也在本发明的范围内。

学习可从输入层到输出层来进行(如，在正向方向)，而在每一MOBP层之间的线系数(Wk)可根据目标输出值(t)和输出值(o)之间的差从输出层向输入层(如，反向方向)来确定，从而更新连接强度系数。

如图3所示，在终端的行为由基于天的分钟单位来定义的情况下，且时间被标准化，如果用户在中午呼叫某一电话号码，因为中午(12时)是720分钟，则其会被标准化为“0”，且用户模式可标准化为在正常模式中的“0”。

因此，“0”、此时标准化的输入值1，和“0”、用户模式的标准化输入值2，可被输入到输入层。在与连接强度系数一起计算输入值之后，“-1”、标准化的输出值可被输出到输出层，且输出用于检查呼叫电话是否为用户经常呼叫的电话的消息，该消息对应于“状态0005”，学习了所有的处理。

这样，当用户在下一天的12时打开该文件夹(folder)时，终端可通过应用在先前学习的连接强度系数(Wk)来计算输出值。如果用于获得输出值的函数是y＝f(x)，“x”是标准化的时间，且终端模式Wk的输入值是函数f(x)的内参数，以及“y”是终端的输出值(如，行为)。通过结合连接强度(Wk)计算值，该输入值可获得一输出值。

在根据输出值确定终端的行为后，该终端可改变至相应的操作状态(如，呼叫状态)。然后，可输出用于检查呼叫电话是否为用户经常呼叫的电话的消息，并且如果用户对该信息进行肯定响应，那么自动地建立呼叫连接。

图4是根据本发明的一个示例实施例的用于学习用户的终端使用习惯和用于控制终端的方法流程图。其它操作、操作的顺序和实施例也在本发明的范围内。

在本发明的实施例中，由分钟单位标准化的时间和用户模式及标准化为-1到1的值的终端行为可通过使用MOBP来输入。当终端处在备用状态中时，用户可打开用于终端操作的文件夹(操作S101)。终端可确定是否存在先前学习的与终端操作有关的数据(操作S102)。

如果在操作102中存在学习的数据，那么根据学习的内容，可输出(或显示)询问在当前时间是否将上用经常使用的功能的消息(操作S103)。然后根据用户的选择，确定用户对该消息的响应是肯定响应还是否定响应(操作S104)。在操作S104中，如果用户做出肯定响应，那么操作状态可改变为自动地执行用户经常使用的功能(操作S105)。也就是说，可向任意用户进行电话呼叫或可传输SMS。

但是，如果用户选择否定响应(操作S1 04)或如果当前时间内没有先前学习的数据(操作S104)，那么在当前进行的操作状态可能执行学习(操作S106-S108)。在使用学习的功能的情况下，可连续地学习该学习功能。

对于该学习，终端可首先探测一时间，并通过某一时间单位标准化该时间作为-1到1之间的值，也可标准化用户模式作为-1到1之间的值。另外，为了向MOBP学习算法输入终端的行为，可标准化该行为-1到1的值。

根据标准化的时间和用户模式，终端的操作状态可被输入到MOBP学习算法，而终端可学习更新连接强度。因此，无论何时用户操作终端，该终端可以连续地学习操作内容，且在层之间的连接强度系数可以被更新，以便于适应使用终端的用户的习惯。

下面将进一步描述图1中示出的移动终端的时序安排装置的操作。该终端可在备用状态中检测用户的操作。然后，该CPU 10可接收来自RTC 41的时间值和在实时基础上接收来自存储器30的用户模式信息。该时间值和用户模式信息可被标准化，而且其可确定在当前时间在存储器30中是否存在涉及终端行为的学习的数据。

如果学习的数据被存储在存储器30中，则CPU 10可通过中断通信向协处理器20传送标准化的时间值和用户模式信息。协处理器20可根据MOBP学习算法并结合先前的学习连接强度来计算输出值，并向CPU 10传送该计算的输出值。

CPU 10根据该输出值控制外围设备40。也就是说，该CPU 10可向LCD 42输出指示是否根据该输出值执行终端的操作的消息。

对该消息的响应可以通过键盘(未示出)来输入，以及如果用户的响应是肯定的，则该操作状态可被改变为自动地执行用户经常使用的功能。更具体地说，可向任意的用户自动呼叫或传递SMS。但是，如果用户对该问题进行了否定的响应或在当前时间没有先前学习的数据，那么为了学习的目的，可将终端的当前行为、时间值和用户模式的标准化值存储在存储器30中。

其后，当用户充电电池或在晚上(例如)用户不使用终端时，该CPU 10可通过中断通信向协处理器发送存储在存储器30中的数据。协处理器20根据MOBP学习算法可计算其连接强度(Wk)，并在存储器30中存储该计算的值，以便于从接下来输入的值中可预测终端的操作状态。

根据本发明实施例的移动通信终端的时序安排装置和方法具有很多优点。例如，移动终端可被赋予智能，以预测用户操作以自动地执行终端的操作，以及可使用MOBP学习算法(而不是需要大量数据的统计方法)，以小的数据量来获得精确的输出值。另外，通过学习，使用的数据越多，则终端越精确。这可能导致这样的情况，因为终端学习用户的习惯，随着用户增加使用终端，该终端可能变得越来越适应用户。从而，用户可简单使用预期的终端的功能。

此外，当很不经常应用终端时，如晚上，或终端充电时，可发生以上描述的各种操作。这将允许学习算法更好更全面地利用处理器的能力。

前述的实施例和优点仅是示例性的，不能解释为对本发明实施例的限制。本发明的教导可很容易地应用于其它类型的装置。本发明的描述意在示例，而不限制权利要求书的范围。对于本领域的技术人员，许多变换、修改和变化是显然的。

Claims (30)

1.一种移动通信终端设备，其包括：

用于提供时间的实时时钟RTC；

用于存储用户模式信息的存储器；

用于标准化时间值、用户模式信息和终端行为的主处理器；

用于根据智能算法计算标准化的数据的协处理器，该主处理器向协处理器输出信息，并基于协处理器的计算值控制外围设备。

2.如权利要求1所述的设备，其中，该智能算法包括惯性反向传播MOBP学习算法。

3.如权利要求1所述的设备，其中，该主处理器标准化时间值、用户模式信息和终端行为为-1和1之间的值。

4.如权利要求1所述的设备，其中，由主处理器标准化的时间值、用户模式信息和终端行为被存储，以及由协处理器计算的输出值被另外存储。

5.如权利要求1所述的设备，其中，该主处理器和协处理器彼此执行中断通信。

6.如权利要求1所述的设备，其中，该协处理器包括数字信号处理器DSP。

7.一种移动通信终端的时序安排方法，该方法包括：

确定是否存在存储在存储器中的学习数据；

如果存在学习的数据，则标准化从实时时钟RTC中提供的当前时间值和存储在存储器中的用户模式信息；

接收标准化的数据并根据智能算法计算输出值；以及

基于该输出值，输出与是否执行当前时间的终端行为相关的消息。

8.如权利要求7所述的方法，进一步包括对该消息提供一响应。

9.如权利要求8所述的方法，其中，如果对该消息的响应是肯定的，那么自动地执行终端的行为。

10.如权利要求8所述的方法，其中，如果没有学习的数据，则标准化当前时间值、用户模式信息和终端行为，并根据算法的学习计算连接强度系数。

11.如权利要求8所述的方法，其中，如果根据对该消息的肯定响应执行终端行为，则当前时间值、用户模式信息和终端行为被标准化，并计算根据算法学习的连接强度系数，并将其存储在存储器中。

12.如权利要求8所述的方法，其中，当终端被电充电或当终端未被使用时，该终端执行学习。

13.如权利要求8所述的方法，其中，如果对该消息的响应是否定的，则标准化当前时间值、用户模式信息和终端行为，并计算根据算法学习的连接强度系数。

14.如权利要求7所述的方法，其中，将当前时间值转换为分钟或小时单位，并将其标准化为-1和1之间的值。

15.如权利要求7所述的方法，其中，根据用户的概述，将用户模式信息标准化为-1和1之间的值。

16.如权利要求7所述的方法，其中，终端行为的操作状态至少包括一组呼叫状态、短信息服务SMS状态、电子邮件状态、WAP浏览器状态、数据或传真呼叫状态、多媒体状态，管理器状态或游戏状态的其中之一，并将其标准化为-1到1值。

17.如权利要求16所述的方法，其中，每一终端的操作状态包括N条辅助信息，每一辅助信息具有一索引号。

18.如权利要求17所述的方法，其中，根据索引号的顺序，将每一终端的操作状态标准化为-1到1的值。

19.一种移动通信终端的时序安排方法，该终端学习用户使用终端的习惯，该方法包括：

确定当前时间内是否存在学习的数据；

如果存在学习的数据，则标准化学习的数据，根据智能算法，计算数据，并输出一指示是否使用在当前时间用户经常使用的功能的消息；

根据用户对该消息的响应，执行功能或改变功能至终端用户习惯学习状态；以及

如果在当前时间不存在与经常使用的功能相关的学习数据，则根据智能算法学习信息。

20.如权利要求19所述的方法，进一步包括根据学习的数据安排终端。

21.如权利要求19所述的方法，其中，学习用户使用终端的习惯包括：

通过确定的单位，标准化当前时间和终端模式；

标准化将要输入到算法的终端的当前操作状态；

更新连接强度系数，以便输入标准化的时间和终端模式，并输出终端的当前操作；以及

重复学习输入标准化当前时间、终端模式和功能。

22.如权利要求21所述的方法，其中，当前时间通过分钟或小时单位来转换，并标准化为-1到1的值。

23.如权利要求21所述的方法，其中，该终端的模式被标准化为-1和1之间的值。

24.如权利要求21所述的方法，其中，终端的操作状态是通过标准化用户的操作获得的，用户操作是诸如一组呼叫状态、短信息服务SMS状态、电子邮件状态、WAP浏览器状态、数据或传真呼叫状态、多媒体状态、管理器状态或游戏状态之一。

25.如权利要求24所述的方法，其中，每一终端的操作状态包括N条辅助信息。

26.如权利要求25所述的方法，其中，根据索引号的顺序，将终端的N条操作状态标准化为-1到1的值。

27.如权利要求19所述的方法，其中，该算法包括惯性反向传播学习算法。

28.如权利要求19所述的方法，其中，如果用户对该消息的响应是肯定的，那么执行功能，并同时执行学习。

29.如权利要求19所述的方法，其中，如果用户对该消息的响应是否定的，那么在当前执行的操作状态上执行学习。

30.如权利要求19所述的方法，其中，当终端被电充电或当终端未被使用时，该终端执行学习。

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