基于数据分析的电子烟功耗优化方法及系统

本申请涉及电子烟智能控制技术领域，公开了一种基于数据分析的电子烟功耗优化方法及系统。方法包括：实时采集电子烟的工作状态参数、用户行为及环境数据，经时域对齐、卡尔曼加权融合与特征提取后，输入带物理约束的深度学习模型获得功耗评估，据此自动生成PWM功率调节、分级休眠和自适应温控策略并闭环执行，持续监测残差与传感器一致性，异常时仅微调嵌入层并通过云端迭代。本申请能够降低功耗、缩短唤醒延迟，高海拔自动限功率，延长电池寿命并提升安全性与个性化体验。