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龍圖騰網(wǎng)恭喜依米康科技集團(tuán)股份有限公司申請的專利數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119311526B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411854847.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/30；該發(fā)明授權(quán)數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能控制方法及系統(tǒng)是由徐珊;王銘;白江;肖勇設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其提供了一種數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能控制方法及系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能控制方法包括以下步驟：采用隱式表示模型對監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板進(jìn)行隱式表示挖掘，得到模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組，基于模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組及關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型，得到關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果，基于關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果及聯(lián)動類型識別模型，得到聯(lián)動類型檢測結(jié)果，基于各結(jié)果和模型，對模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組進(jìn)行迭代，并進(jìn)行循環(huán)優(yōu)化，直到符合預(yù)設(shè)判斷標(biāo)準(zhǔn)，得到目標(biāo)隱式表示模型、目標(biāo)關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型及目標(biāo)聯(lián)動類型識別模型。本發(fā)明對機(jī)房監(jiān)控數(shù)據(jù)流中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)和聯(lián)動類型的檢測精度高，便于制定準(zhǔn)確的機(jī)房節(jié)能控制策略，幫助節(jié)約機(jī)房能耗。

本發(fā)明授權(quán)數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)中心機(jī)房節(jié)能控制方法，其特征在于，所述方法包括：獲取機(jī)房監(jiān)控數(shù)據(jù)流，采用事先優(yōu)化好的目標(biāo)隱式表示模型對所述機(jī)房監(jiān)控數(shù)據(jù)流進(jìn)行隱式表示挖掘，得到所述機(jī)房監(jiān)控數(shù)據(jù)流對應(yīng)的數(shù)據(jù)表征數(shù)組；基于所述數(shù)據(jù)表征數(shù)組和事先優(yōu)化好的目標(biāo)關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型檢測所述機(jī)房監(jiān)控數(shù)據(jù)流的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，得到關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果；基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果和事先優(yōu)化好的目標(biāo)聯(lián)動類型識別模型檢測所述機(jī)房監(jiān)控數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)聯(lián)動類型，得到聯(lián)動類型檢測結(jié)果；基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果及所述聯(lián)動類型檢測結(jié)果進(jìn)行節(jié)能控制策略制定；所述目標(biāo)隱式表示模型、所述目標(biāo)關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型及所述目標(biāo)聯(lián)動類型識別模型通過以下步驟進(jìn)行優(yōu)化得到：獲取監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板及所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板對應(yīng)的模板標(biāo)記；所述模板標(biāo)記包括所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板對應(yīng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)記以及所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板對應(yīng)的聯(lián)動類型標(biāo)記；采用隱式表示模型對所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板進(jìn)行隱式表示挖掘，得到所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板對應(yīng)的模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組；基于所述模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組及關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型檢測所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，得到關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果；基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果及聯(lián)動類型識別模型檢測所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板的數(shù)據(jù)聯(lián)動類型，得到聯(lián)動類型檢測結(jié)果；基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果與所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)記之間的區(qū)別確定第一優(yōu)化誤差，基于所述聯(lián)動類型檢測結(jié)果與所述聯(lián)動類型標(biāo)記之間的區(qū)別確定第二優(yōu)化誤差，基于所述第一優(yōu)化誤差確定第一方向?qū)?shù)，基于所述第二優(yōu)化誤差確定第二方向?qū)?shù)，對所述第一方向?qū)?shù)和所述第二方向?qū)?shù)進(jìn)行求和得到合并方向?qū)?shù)，基于所述合并方向?qū)?shù)優(yōu)化所述隱式表示模型、所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型及所述聯(lián)動類型識別模型，對所述隱式表示模型、所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型及所述聯(lián)動類型識別模型進(jìn)行迭代；將所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板輸入迭代后的隱式表示模型，采用迭代后的隱式表示模型對所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板進(jìn)行隱式表示挖掘，得到隱式表示數(shù)組，并將所述聯(lián)動類型檢測結(jié)果與所述隱式表示數(shù)組進(jìn)行合并，以對所述模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組進(jìn)行迭代；回到基于所述模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組及關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型檢測所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板的關(guān)鍵數(shù)據(jù)的過程進(jìn)行循環(huán)優(yōu)化，直到符合預(yù)設(shè)判斷標(biāo)準(zhǔn)，得到優(yōu)化好的目標(biāo)隱式表示模型、目標(biāo)關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型及目標(biāo)聯(lián)動類型識別模型，所述目標(biāo)隱式表示模型、目標(biāo)關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測模型及目標(biāo)聯(lián)動類型識別模型用于協(xié)同檢測機(jī)房監(jiān)控數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)聯(lián)動類型；其中，所述基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果及聯(lián)動類型識別模型檢測所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板的數(shù)據(jù)聯(lián)動類型，得到聯(lián)動類型檢測結(jié)果包括：基于關(guān)鍵數(shù)據(jù)檢測結(jié)果確定所述監(jiān)控數(shù)據(jù)流模板對應(yīng)的多個模板關(guān)鍵數(shù)據(jù)；基于所述多個模板關(guān)鍵數(shù)據(jù)，確定對應(yīng)的模板關(guān)鍵數(shù)據(jù)組；于所述模板數(shù)據(jù)隱式表示數(shù)組中確定所述模板關(guān)鍵數(shù)據(jù)組對應(yīng)的模板數(shù)組表示片段；將所述模板數(shù)組表示片段輸入聯(lián)動類型識別模型中進(jìn)行聯(lián)動類型檢測，得到所述模板關(guān)鍵數(shù)據(jù)組對應(yīng)的聯(lián)動類型檢測結(jié)果。

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