本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种柔性屏控制方法、移动终端及服务器。
背景技术：
柔性屏的诞生对今后高端智能手机的发展具有重大意义，通过屏幕的折叠、弯曲，我们可以获得全新的智能手机交互体验。随着柔性屏制造工艺的不断成熟，柔性屏的弯曲角度、可以弯曲的程度也不断提高，同时智能手机的内部结构也将会进一步设计达到和柔性屏同样可以折叠弯曲的效果。柔性屏技术将会是显示屏的一场革命，最终将使显示设备改头换面。
用户可以对柔性屏手机施加压力使之产生形变，以满足用户的使用需求，但是这种方式用户可能压力过大或者过小，导致多次调整，操作繁琐，用户体验差。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种柔性屏控制方法、移动终端及服务器，以解决现有技术中使用柔性屏存在操作繁琐、用户体验差的问题。
为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：一种柔性屏控制方法，应用于设置有柔性屏的移动终端，所述方法包括：
获取柔性屏形变模型；所述柔性屏形变模型包括应用场景和与应用场景对应的形变参数；
根据所述柔性屏形变模型和所述移动终端所处的应用场景，确定所述柔性屏的形变参数；
根据所述形变参数，控制所述柔性屏形变。
本发明的实施例还提供了一种移动终端，包括柔性屏，还包括：
第一获取模块，用于获取柔性屏形变模型；所述柔性屏形变模型包括应用场景和与应用场景对应的形变参数；
第一确定模块，用于根据所述柔性屏形变模型和所述移动终端所处的应用场景，确定所述柔性屏的形变参数；
控制模块，用于根据所述形变参数，控制所述柔性屏形变。
本发明的实施例还提供了一种移动终端，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的柔性屏控制方法的步骤。
本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的柔性屏控制方法的步骤。
本发明的实施例还提供了一种柔性屏控制方法，包括：
根据获得的应用场景及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型；
将所述柔性屏形变模型发送给移动终端。
本发明的实施例还提供了一种服务器，包括：
训练模块，用于根据获得的应用场景及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型；
发送模块，用于将所述柔性屏形变模型发送给移动终端。
本发明的实施例还提供了一种服务器，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的柔性屏控制方法的步骤。
本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的柔性屏控制方法的步骤。
在本发明实施例中，首先获取柔性屏形变模型，柔性屏形变模型包括应用场景和与应用场景对应的形变参数；然后根据柔性屏形变模型和移动终端所处的应用场景，确定柔性屏的形变参数；再根据形变参数，控制柔性屏形变。从而基于柔性屏形变模型，能够自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例提供的柔性屏控制方法应用于移动终端的流程图；
图2为本发明实施例提供的神经网络模型的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的柔性屏控制方法应用于移动终端的另一流程图；
图4为本发明实施例提供的移动终端的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的移动终端的另一结构示意图；
图6为本发明实施例提供的移动终端的另一结构示意图；
图7为本发明实施例提供的柔性屏控制方法应用于服务器的流程图；
图8为本发明实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的一些实施例中，提供了一种柔性屏控制方法，应用于设置有柔性屏的移动终端，参照图1所示，所述方法包括：
步骤101，获取柔性屏形变模型；所述柔性屏形变模型包括应用场景和与应用场景对应的形变参数。
这里，通过获取柔性屏形变模型，以便于基于柔性屏形变模型自动控制柔性屏形变。
其中，服务器可预先获取应用场景，以及此应用场景下对应的柔性屏形变参数，根据获得的应用场景及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型。进一步的，服务器可根据获得的应用场景对应的应用数据及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型。
具体可预先从服务器或者其它路径获取柔性屏形变模型并保存在本地，本步骤可直接从本地获取柔性屏形变模型，或者本步骤可实时从服务器获取柔性屏形变模型。
应用场景如可包括打电话、拍照、发短信、打游戏、手机跌落、手机被挤压等应用场景，但不限于此。
应用场景对应的应用数据如可包括应用场景下正在运行的应用程序(如通话软件、短信、相机等)的信息、用户在应用程序中执行的操作信息(如拨打电话、正在通话等)以及终端在当前环境下各传感器采集的数据(如压力、温度、湿度、加速度、角速度等)，但不限于此。
应用场景对应的形变参数如可包括应用场景下柔性屏形变后的形状信息、旋转轴的起始坐标、柔性屏旋转的角度等，但不限于此。
其中，神经网络模型具体可采用任意一种公知的神经网络模型。例如，可采用如图2所示的神经网络模型，该模型中包括多个输入input(x1、x2……xn)和多个输出output(y1、y2……ym)，以及多个中间层(layer1、layer2……layerl)，n、m和l均为大于1的整数。服务器可将多组应用场景分别对应的应用数据作为输入，多组应用场景分别对应的形变参数作为输出，对神经网络模型进行训练，获得每个节点之间的权重，从而获得柔性屏形变模型。
步骤102，根据所述柔性屏形变模型和所述移动终端所处的应用场景，确定所述柔性屏的形变参数。
这里，根据柔性屏形变模型和移动终端所处的应用场景，能够准确确定出各种应用场景下对应的柔性屏的形变参数，以便于基于形变参数自动控制柔性屏形变。
步骤103，根据所述形变参数，控制所述柔性屏形变。
这里，根据确定出的形变参数自动控制柔性屏形变，使得柔性屏能够适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
例如，在用户玩游戏的时候，根据柔性屏形变模型，自动控制柔性屏向外略微弯曲以增大显示面积，增加游戏视野，提高游戏体验；在用户打电话的时候，根据柔性屏形变模型，自动控制柔性屏将下半部分折叠，使说话者的声音更贴近话筒，有利于增强信号，并将下半部分的屏幕进行息屏或调低分辨率以达到省电的目的；当移动终端处于危险状态，比如被挤压时，根据柔性屏形变模型，自动控制柔性屏弯曲以适应压力，减少移动终端被压坏的概率。当然，这些应用场景仅仅为举例说明，本发明实施例的应用场景并不限于此。
本发明实施例的柔性屏控制方法，基于柔性屏形变模型，能够自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
具体的，所述应用场景包括应用数据；如图3所示，上述步骤102包括：
步骤1021，获取所述移动终端所处的应用场景对应的应用数据。
这里，通过获取移动终端所处的应用场景对应的应用数据，以便于确定出适应当前应用场景的柔性屏形变参数。
步骤1022，根据所述应用数据以及所述柔性屏形变模型，确定所述柔性屏的形变参数。
这里，根据移动终端所处的应用场景对应的应用数据以及获得的柔性屏形变模型，能够准确确定出适应当前应用场景的柔性屏形变参数，从而基于形变参数控制柔性屏形变来适应当前应用场景，改善终端性能。
其中，服务器对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型时，可先根据预先设定的多组应用场景分别对应的初始应用数据以及初始形变参数，确定初始神经网络模型；然后根据获得的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数，对初始神经网络模型进行更新，获得柔性屏形变模型。
此时，服务器首先根据已有经验或者多次试验获得的初始应用数据以及初始形变参数，对神经网络模型进行初始化，得到初始化模型，然后再利用实际使用时获得的应用数据以及形变参数作为测试集，对初始化模型进行更新，获得了最终的柔性屏形变模型。此时利用初始化模型再进行进一步训练获得的模型更加准确。
可选的，上述步骤101之前，还包括：
步骤1001，检测到所述柔性屏发生形变时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数；
这里，在移动终端使用过程中，用户控制柔性屏发生形变时，获取移动终端的应用场景对应的应用数据以及柔性屏的形变参数。
步骤1002，将所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数上报给服务器。
这里，通过将应用场景对应的应用数据以及柔性屏的形变参数上报给服务器，使得服务器能够根据应用场景对应的应用数据以及柔性屏的形变参数对神经网络模型进行训练和更新，获得更加准确的柔性屏形变模型。
当然，服务器是基于大数据对神经网络模型进行训练和更新，服务器可基于采集的多个移动终端上报的多组数据，对神经网络模型进行训练和更新。
进一步的，服务器可根据获得的多组应用场景分别对应的应用数据以及初始神经网络模型，获取柔性屏的理论形变参数；然后根据获得的多组应用场景分别对应的形变参数以及所述理论形变参数，获取形变误差参数；再根据所述形变误差参数，对初始神经网络模型进行更新，获得柔性屏形变模型。
这里，服务器对神经网络模型进行初始化后，获得了初始化模型，服务器可将采集的多组应用场景分别对应的应用数据作为输入，经过初始化模型后，获取到柔性屏的理论形变参数output；然后根据采集的多组应用场景分别对应的实际的形变参数target以及理论形变参数output，计算出形变误差参数etotal；再根据形变误差参数对各个节点之间的权重进行调整，即对初始神经网络模型进行更新，获得最终的柔性屏形变模型。
其中，服务器可通过如下公式，获取形变误差参数etotal：
其中，服务器可进一步加入激活函数和学习系数对各个节点之间的权重进行调整，以使误差进一步减小。
进一步的，服务器还可针对每一位移动终端用户的模型进行个性化定制。具体的，服务器在根据获得的应用场景及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型之后，还可以确定每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数；然后根据每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数，对柔性屏形变模型进行调整，获得每个移动终端对应的柔性屏形变模型。
此时，服务器调取出每个移动终端所属的多组数据作为测试集，再进一步调整柔性屏形变模型，获得每个移动终端对应的柔性屏形变模型，使得对于某个移动终端而言，基于其对应的柔性屏形变模型实现的对柔性屏的自动控制更加符合该移动终端用户的使用习惯，误差更小，能够进一步提升用户体验。
其中，服务器在存储每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数时，可将每个移动终端的标识信息与其所属的多组数据进行对应存储，以便于确定每个移动终端所属的数据。
移动终端的标识信息如可以是移动终端的imei(internationalmobileequipmentidentity，国际移动设备身份码)或移动终端用户的图像信息，但不限于此。
可选的，上述步骤103之后，还包括：
步骤104，检测到用户对所述柔性屏形变后的状态的修正操作时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数。
这里，在移动终端的应用场景发生改变时，移动终端会调用柔性屏形变模型，自动控制柔性屏的形状做出合理的改变，如果移动终端用户对这种改变不接受，可对柔性屏形变后的状态进行修正。本步骤中，检测到用户对柔性屏形变后的状态的修正操作时，获取移动终端的应用场景对应的应用数据以及柔性屏在修正操作后的形变参数，以上报给服务器对模型进行调整。
步骤105，将所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数上报给服务器。
这里，通过将应用场景对应的应用数据以及柔性屏在修正操作后的形变参数上报给服务器，使得服务器能够利用应用场景对应的应用数据以及柔性屏在修正操作后的形变参数再次作为测试集，对柔性屏形变模型进行调整，从而实现了对柔性屏形变模型的进一步优化。
可选的，上述步骤103之后，还包括：
步骤106，检测到所述移动终端出现异常时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数。
这里，在移动终端的应用场景发生改变时，移动终端会调用柔性屏形变模型，自动控制柔性屏的形状做出合理的改变，如果这种改变带来的结果不好，则需要对柔性屏形变模型进行调整，以改善这种不好的结果。本步骤中，检测到移动终端出现异常时，获取移动终端的应用场景对应的应用数据以及柔性屏的形变参数，以上报给服务器对模型进行调整。
步骤107，将所述应用场景对应的应用数据、所述柔性屏的形变参数以及所述移动终端的异常信息上报给服务器。
这里，通过将应用场景对应的应用数据、柔性屏的形变参数以及移动终端的异常信息上报给服务器，使得服务器能够根据应用场景对应的应用数据、柔性屏的形变参数以及移动终端的异常信息，对柔性屏形变模型进行调整，以改善这种应用场景下对柔性屏形变控制带来的不好的结果。
具体的，服务器得到移动终端在某种应用场景下产生的异常信息之后，可减少相应测试集的个数来更新柔性屏形变模型，以改善这种应用场景下对柔性屏形变控制带来的不好的结果。
本发明实施例的柔性屏控制方法，经过深度学习的神经网络模型的不断训练更新，获得的柔性屏形变模型会越来越贴合用户的需求，从而在用户使用移动终端时使得柔性屏可以变成对于该用户而言体验最好的形状。如在用户将移动终端放在某个地方(口袋或包里)时，基于柔性屏形变模型可自动控制柔性屏展现出与当前环境状态相适应的状态，提升了用户体验。或者在移动终端处于危险状态时，基于柔性屏形变模型可自动控制柔性屏发生改变来尽可能使移动终端得到保护，减少了损坏的概率。
本发明实施例中，柔性屏在变化过程中，屏幕上的应用app、用户的交互方式等也可以随着柔性屏有相应的变化，以进一步提升用户体验。
本发明实施例的柔性屏控制方法，基于柔性屏形变模型，能够自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
在本发明的一些实施例中，参照图4所示，还提供了一种移动终端400。移动终端400包括柔性屏，还包括：
第一获取模块401，用于获取柔性屏形变模型；所述柔性屏形变模型包括应用场景和与应用场景对应的形变参数；
第一确定模块402，用于根据所述柔性屏形变模型和所述移动终端所处的应用场景，确定所述柔性屏的形变参数；
控制模块403，用于根据所述形变参数，控制所述柔性屏形变。
本发明实施例的移动终端400，基于柔性屏形变模型，能够自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
可选的，所述应用场景包括应用数据；如图5所示，所述第一确定模块402包括：
获取子模块4021，用于获取所述移动终端所处的应用场景对应的应用数据；
确定子模块4022，用于根据所述应用数据以及所述柔性屏形变模型，确定所述柔性屏的形变参数。
可选的，移动终端400还包括：
第二获取模块404，用于检测到所述柔性屏发生形变时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数；
第一上报模块405，用于将所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数上报给服务器。
可选的，移动终端400还包括：
第二获取模块406，用于检测到用户对所述柔性屏形变后的状态的修正操作时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数；
第二上报模块407，用于将所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数上报给服务器。
可选的，移动终端400还包括：
第三获取模块408，用于检测到所述移动终端出现异常时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数；
第三上报模块409，用于将所述应用场景对应的应用数据、所述柔性屏的形变参数以及所述移动终端的异常信息上报给服务器。
本发明实施例提供的移动终端能实现图1至图3的方法实施例中移动终端实现的各个过程，为避免重复，在此不再赘述。本发明实施例的移动终端400，基于柔性屏形变模型，能够自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
图6为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图。该移动终端600包括但不限于：射频单元601、网络模块602、音频输出单元603、输入单元604、传感器605、显示单元606、用户输入单元607、接口单元608、存储器609、处理器610、以及电源611等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，移动终端包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。
其中，显示单元606包括柔性屏。
处理器610，用于获取柔性屏形变模型；所述柔性屏形变模型包括应用场景和与应用场景对应的形变参数；根据所述柔性屏形变模型和所述移动终端所处的应用场景，确定所述柔性屏的形变参数；根据所述形变参数，控制所述柔性屏形变。
该移动终端600基于柔性屏形变模型，能够自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
可选的，所述应用场景包括应用数据；处理器610还用于：获取所述移动终端所处的应用场景对应的应用数据；根据所述应用数据以及所述柔性屏形变模型，确定所述柔性屏的形变参数。
可选的，处理器610还用于：检测到所述柔性屏发生形变时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数；射频单元601将所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数上报给服务器。
可选的，处理器610还用于：检测到用户对所述柔性屏形变后的状态的修正操作时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数；射频单元601将所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数上报给服务器。
可选的，处理器610还用于：检测到所述移动终端出现异常时，获取所述移动终端的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数；射频单元601将所述应用场景对应的应用数据、所述柔性屏的形变参数以及所述移动终端的异常信息上报给服务器。
应理解的是，本发明实施例中，射频单元601可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器610处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元601包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元601还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。
移动终端通过网络模块602为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
音频输出单元603可以将射频单元601或网络模块602接收的或者在存储器609中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元603还可以提供与移动终端600执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元603包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。
输入单元604用于接收音频或视频信号。输入单元604可以包括图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)6041和麦克风6042，图形处理器6041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元606上。经图形处理器6041处理后的图像帧可以存储在存储器609(或其它存储介质)中或者经由射频单元601或网络模块602进行发送。麦克风6042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元601发送到移动通信基站的格式输出。
移动终端600还包括至少一种传感器605，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板6061的亮度，接近传感器可在移动终端600移动到耳边时，关闭显示面板6061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器605还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。
显示单元606用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元606可包括显示面板6061，可以采用液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)、有机发光二极管(organiclight-emittingdiode,oled)等形式来配置显示面板6061。
用户输入单元607可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元607包括触控面板6071以及其他输入设备6072。触控面板6071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板6071上或在触控面板6071附近的操作)。触控面板6071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器610，接收处理器610发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板6071。除了触控面板6071，用户输入单元607还可以包括其他输入设备6072。具体地，其他输入设备6072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
进一步的，触控面板6071可覆盖在显示面板6061上，当触控面板6071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器610以确定触摸事件的类型，随后处理器610根据触摸事件的类型在显示面板6061上提供相应的视觉输出。虽然在图6中，触控面板6071与显示面板6061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板6071与显示面板6061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元608为外部装置与移动终端600连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(i/o)端口、视频i/o端口、耳机端口等等。接口单元608可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端600内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端600和外部装置之间传输数据。
存储器609可用于存储软件程序以及各种数据。存储器609可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器609可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
处理器610是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器609内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器609内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器610可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器610可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器610中。
移动终端600还可以包括给各个部件供电的电源611(比如电池)，优选的，电源611可以通过电源管理系统与处理器610逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
另外，移动终端600包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。
优选的，本发明实施例还提供一种移动终端，包括处理器610，存储器609，存储在存储器609上并可在所述处理器610上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器610执行时实现上述柔性屏控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述柔性屏控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
在本发明的一些实施例中，还提供了一种柔性屏控制方法，参照图7所示，包括：
步骤701，根据获得的应用场景及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型。
这里，服务器根据获得的应用场景及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型，以便于基于柔性屏形变模型使终端能够自动控制柔性屏形变。
应用场景如可包括打电话、拍照、发短信、打游戏、手机跌落、手机被挤压等应用场景，但不限于此。
应用场景对应的应用数据如可包括应用场景下正在运行的应用程序(如通话软件、短信、相机等)的信息、用户在应用程序中执行的操作信息(如拨打电话、正在通话等)以及终端在当前环境下各传感器采集的数据(如压力、温度、湿度、加速度、角速度等)，但不限于此。
应用场景对应的形变参数如可包括应用场景下柔性屏形变后的形状信息、旋转轴的起始坐标、柔性屏旋转的角度等，但不限于此。
其中，神经网络模型具体可采用任意一种公知的神经网络模型。例如，可采用如图2所示的神经网络模型，该模型中包括多个输入(x1、x2……xn)和多个输出(y1、y2……ym)，以及多个中间层(layer1、layer2……layerl)，n、m和l均为大于1的整数。服务器可将多组应用场景分别对应的应用数据作为输入，多组应用场景分别对应的形变参数作为输出，对神经网络模型进行训练，获得每个节点之间的权重，从而获得柔性屏形变模型。
步骤702，将所述柔性屏形变模型发送给移动终端。
这里，通过将柔性屏形变模型发送给移动终端，使得移动终端根据柔性屏形变模型和移动终端所处的应用场景，能够准确确定出各种应用场景下对应的柔性屏的形变参数，并根据确定出的形变参数自动控制柔性屏形变，使得柔性屏能够适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
本发明实施例的柔性屏控制方法，通过训练柔性屏形变模型并发送给移动终端，使移动终端能够基于柔性屏形变模型，自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
可选的，上述步骤701包括：
步骤7011，根据预先设定的多组应用场景分别对应的初始应用数据以及初始形变参数，确定初始神经网络模型。
这里，根据预先设定的初始应用数据以及初始形变参数，确定初始神经网络模型，以便于基于初始神经网络模型获得更加准确的柔性屏形变模型。
其中，多组应用场景分别对应的初始化应用数据以及初始化形变参数可根据已有经验或者多次试验获得。
步骤7022，根据获得的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数，对初始神经网络模型进行更新，获得柔性屏形变模型。
这里，利用实际使用时获得的应用数据以及形变参数作为测试集，对初始神经网络模型进行更新，获得了最终的柔性屏形变模型。此时利用初始神经网络模型再进行进一步训练获得的模型更加准确。
可选的，上述步骤7022包括：
步骤70221，根据获得的多组应用场景分别对应的应用数据以及初始神经网络模型，获取柔性屏的理论形变参数。
这里，服务器对神经网络模型进行初始化后，获得了初始化模型，即初始神经网络模型，服务器可将采集的多组应用场景分别对应的应用数据作为输入，经过初始化模型后，获取到柔性屏的理论形变参数output。
步骤70222，根据获得的多组应用场景分别对应的形变参数以及所述理论形变参数，获取形变误差参数。
这里，根据采集的多组应用场景分别对应的实际的形变参数target以及理论形变参数output，计算出形变误差参数etotal，以便于基于形变误差参数对初始化模型进行更新，以不断减小误差。
步骤70223，根据所述形变误差参数，对初始神经网络模型进行更新，获得柔性屏形变模型。
这里，根据形变误差参数对初始化模型各个节点之间的权重进行调整，即对初始神经网络模型进行更新，获得了最终的柔性屏形变模型。
其中，服务器可通过如下公式，获取形变误差参数etotal：
其中，服务器可进一步加入激活函数和学习系数对各个节点之间的权重进行调整，以使误差进一步减小。
可选的，上述步骤701之前，还包括：
接收移动终端检测到所述柔性屏发生形变时，上报的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数。
这里，在移动终端使用过程中，用户控制柔性屏发生形变时，移动终端将应用场景对应的应用数据以及柔性屏的形变参数上报给服务器，服务器接收移动终端上报的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数，使得服务器能够根据应用场景对应的应用数据以及柔性屏的形变参数对神经网络模型进行训练和更新，获得更加准确的柔性屏形变模型。
当然，服务器是基于大数据对神经网络模型进行训练和更新，服务器可基于获得的多个移动终端上报的多组数据，对神经网络模型进行训练和更新。
进一步的，服务器还可针对每一位移动终端用户的模型进行个性化定制。具体的，上述步骤701之后，还包括：
步骤703，确定每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数。
这里，服务器调取出每个移动终端所属的多组数据。
步骤704，根据每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数，对所述柔性屏形变模型进行调整，获得每个移动终端对应的柔性屏形变模型。
这里，服务器调取出每个移动终端所属的多组数据作为测试集，再进一步调整柔性屏形变模型，获得每个移动终端对应的柔性屏形变模型，使得对于某个移动终端而言，基于其对应的柔性屏形变模型实现的对柔性屏的自动控制更加符合该移动终端用户的使用习惯，误差更小，能够进一步提升用户体验。
其中，服务器在存储每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数时，可将每个移动终端的标识信息与其所属的多组数据进行对应存储，以便于确定每个移动终端所属的数据。
移动终端的标识信息如可以是移动终端的imei(internationalmobileequipmentidentity，国际移动设备身份码)或移动终端用户的图像信息，但不限于此。
可选的，上述步骤702之后，还包括：
步骤705，接收移动终端检测到用户对所述柔性屏形变后的状态的修正操作时，上报的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数。
这里，在移动终端的应用场景发生改变时，移动终端会调用柔性屏形变模型，自动控制柔性屏的形状做出合理的改变，如果移动终端用户对这种改变不接受，可对柔性屏形变后的状态进行修正。移动终端检测到用户对柔性屏形变后的状态的修正操作时，将应用场景对应的应用数据以及柔性屏在修正操作后的形变参数上报给服务器，服务器接收移动终端上报的应用场景对应的应用数据以及柔性屏在修正操作后的形变参数。
步骤706，根据所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数，对所述柔性屏形变模型进行调整。
这里，服务器能够利用应用场景对应的应用数据以及柔性屏在修正操作后的形变参数再次作为测试集，对柔性屏形变模型进行调整，从而实现了对柔性屏形变模型的进一步优化。
可选的，上述步骤702之后，还包括：
步骤707，接收所述移动终端检测到出现异常时，上报的应用场景对应的应用数据、所述柔性屏的形变参数以及所述移动终端的异常信息。
这里，在移动终端的应用场景发生改变时，移动终端会调用柔性屏形变模型，自动控制柔性屏的形状做出合理的改变，如果这种改变带来的结果不好，则需要对柔性屏形变模型进行调整，以改善这种不好的结果。移动终端检测到移动终端出现异常时将应用场景对应的应用数据、柔性屏的形变参数以及移动终端的异常信息上报给服务器，服务器接收移动终端上报的应用场景对应的应用数据、柔性屏的形变参数以及移动终端的异常信息。
步骤708，根据所述应用场景对应的应用数据、所述柔性屏的形变参数以及所述移动终端的异常信息，对所述柔性屏形变模型进行调整。
这里，服务器能够根据应用场景对应的应用数据、柔性屏的形变参数以及移动终端的异常信息，对柔性屏形变模型进行调整，以改善这种应用场景下对柔性屏形变控制带来的不好的结果。
具体的，服务器得到移动终端在某种应用场景下产生的异常信息之后，可减少相应测试集的个数来更新柔性屏形变模型，以改善这种应用场景下对柔性屏形变控制带来的不好的结果。
本发明实施例的柔性屏控制方法，通过训练柔性屏形变模型并发送给移动终端，使移动终端能够基于柔性屏形变模型，自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
在本发明的一些实施例中，参照图8所示，还提供了一种服务器800，包括：
训练模块801，用于根据获得的应用场景及与应用场景对应的形变参数，对初始神经网络模型进行训练，获得柔性屏形变模型；
发送模块802，用于将所述柔性屏形变模型发送给移动终端。
本发明实施例的服务器800，通过训练柔性屏形变模型并发送给移动终端，使移动终端能够基于柔性屏形变模型，自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
可选的，所述训练模块801包括：
初始化子模块，用于根据预先设定的多组应用场景分别对应的初始应用数据以及初始形变参数，确定初始神经网络模型；
更新子模块，用于根据获得的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数，对初始神经网络模型进行更新，获得柔性屏形变模型。
可选的，所述更新子模块包括：
第一获取单元，用于根据获得的多组应用场景分别对应的应用数据以及初始神经网络模型，获取柔性屏的理论形变参数；
第二获取单元，用于根据获得的多组应用场景分别对应的形变参数以及所述理论形变参数，获取形变误差参数；
更新单元，用于根据所述形变误差参数，对初始神经网络模型进行更新，获得柔性屏形变模型。
可选的，服务器800还包括：
第一接收模块，用于接收移动终端检测到所述柔性屏发生形变时，上报的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏的形变参数。
可选的，服务器800还包括：
第二确定模块，用于确定每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数；
第一调整模块，用于根据每个移动终端所属的多组应用场景分别对应的应用数据以及形变参数，对所述柔性屏形变模型进行调整，获得每个移动终端对应的柔性屏形变模型。
可选的，服务器800还包括：
第二接收模块，用于接收移动终端检测到用户对所述柔性屏形变后的状态的修正操作时，上报的应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数；
第二调整模块，用于根据所述应用场景对应的应用数据以及所述柔性屏在所述修正操作后的形变参数，对所述柔性屏形变模型进行调整。
可选的，服务器800还包括：
第三接收模块，用于接收所述移动终端检测到出现异常时，上报的应用场景对应的应用数据、所述柔性屏的形变参数以及所述移动终端的异常信息；
第三调整模块，用于根据所述应用场景对应的应用数据、所述柔性屏的形变参数以及所述移动终端的异常信息，对所述柔性屏形变模型进行调整。
本发明实施例提供的服务器能实现图7的方法实施例中服务器实现的各个过程，为避免重复，在此不再赘述。本发明实施例的服务器800，通过训练柔性屏形变模型并发送给移动终端，使移动终端能够基于柔性屏形变模型，自动控制柔性屏形变来适应各种应用场景，不需要用户手动调整，改善了终端性能，提升了用户体验。
优选的，本发明实施例还提供一种服务器，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述柔性屏控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述柔性屏控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。