一种基于深度学习的无线鼠标低功耗智能优化方法

本发明提供了一种基于深度学习的无线鼠标低功耗智能优化方法，所述方法包括：通过多传感器融合技术实现无线鼠标运行状态数据的实时采集，并基于长短时记忆网络构建功耗预测模型，以学习用户行为与鼠标功耗变化的时序关系，实现精准的功耗预测，基于预测结果，构建智能功耗控制策略优化模型，通过策略迭代优化方法，结合电源管理、时钟门控、传感器采样等参数配置，生成最优功耗控制策略，通过解析功耗控制参数并生成控制指令，动态调整鼠标的CPU主频、电源管理单元电压、传感器采样率及外设工作模式，并采用负反馈机制优化功耗控制策略。本发明能够有效降低无线鼠标的能耗，同时保证操作的流畅性，提升续航能力和用户体验。