[发明专利]触摸屏灵敏度控制方法、装置及存储介质和移动终端

权利要求书

1.一种触摸屏灵敏度控制方法，其特征在于，包括：

在确定预设灵敏度调节事件被触发时，获取当前环境状态、当前终端状态和当前灵敏度；

将所述当前环境状态、当前终端状态和当前灵敏度输入至预设灵敏度预测模型，得到所述预设灵敏度预测模型输出的目标灵敏度，所述预设灵敏度预测模型由历史灵敏度调节记录基于深度学习方法训练生成，所述历史灵敏度调节记录是由用户或者移动终端自动执行灵敏度调节操作时的相关数据；

根据所述目标灵敏度对触摸屏灵敏度进行调节。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境状态包括至少一个环境子状态，所述环境子状态包括环境温度、环境湿度和终端触摸体类型，所述终端状态包括至少一个终端子状态，所述终端子状态包括前台运行的应用程序的应用标识、终端运动状态、终端放置状态、终端触摸压力、终端系统时间和终端网络标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

按照设定采样间隔获取设定环境子状态的变化量和/或设定终端子状态的变化量；

在所述设定环境子状态的变化量和/或设定终端子状态的变化量超过对应的第一设定阈值时，确定预设灵敏度调节事件被触发。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

按照设定采样间隔获取所有环境子状态的变化量和所有终端子状态的变化量；

根据所有环境子状态的变化量和所有终端子状态的变化量，以及各个环境子状态和各个终端子状态各自的权重，确定总变化量；

在所述总变化量超过第二设定阈值时，确定预设灵敏度调节事件被触发。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前环境状态包括当前环境温度、当前环境湿度和当前终端触摸体类型，所述当前终端状态包括当前应用标识、当前终端运动状态、当前终端放置状态、当前终端触摸压力、当前终端系统时间和当前终端网络标识；

在获取当前环境状态、当前终端状态和当前灵敏度之后，还包括：

按照预设第一编号规则确定当前终端触摸体类型的触摸体编号；

按照预设第二编号规则确定当前应用标识的应用编号；

按照预设第三编号规则确定当前终端运动状态的运动编号；

按照预设第四编号规则确定当前终端放置状态的放置编号；

按照预设第五编号规则确定当前终端触摸压力的压力编号；

按照预设第六编号规则确定当前终端系统时间的时间编号；

按照预设第七编号规则确定当前终端网络标识的网络编号；

所述将所述当前环境状态、当前终端状态和当前灵敏度输入至预设灵敏度预测模型，得到所述预设灵敏度预测模型输出的目标灵敏度包括：将当前环境温度、当前环境湿度、所述触摸体编号、所述应用编号、所述运动编号、所述放置编号、所述压力编号、所述时间编号、所述网络编号和当前灵敏度输入至预设灵敏度预测模型，得到所述预设灵敏度预测模型输出的目标灵敏度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标灵敏度对触摸屏灵敏度进行调节包括：

计算所述当前灵敏度与所述目标灵敏度的差值；

在所述差值超过设定调节间隔值时，根据与所述目标灵敏度的灵敏度偏差将所述差值分成至少两个数值区间；

根据所述数值区间对触摸屏灵敏度进行平滑调节。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习方法包括深度神经网络方法，所述深度神经网络方法包括输入层、隐藏层和输出层，所述方法还包括：

获取本终端用户或者目标用户群体的历史灵敏度调节记录作为训练样本；

将所述历史灵敏度调节记录中的环境状态、终端状态和灵敏度输入至所述输入层，并经过与所述隐藏层各节点对应的激活函数的计算，输出预测灵敏度；

利用预测灵敏度与所述历史灵敏度记录中的实际灵敏度之间的差值，以及优化算法对所述激活函数中的权重进行反复修正，直至所述预测灵敏度与所述实际灵敏度之间的差值在预设误差范围内，得到训练完成的各个节点的激活函数，生成预设灵敏度预测模型。