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龍圖騰網恭喜山東云海國創云計算裝備產業創新中心有限公司申請的專利存儲設備性能測試方法、裝置、設備、介質及產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119541597B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510081103.3，技術領域涉及：G11C29/08；該發明授權存儲設備性能測試方法、裝置、設備、介質及產品是由馬宵怡;程廣亮;李志剛設計研發完成，并于2025-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本存儲設備性能測試方法、裝置、設備、介質及產品在說明書摘要公布了：本發明實施例提供了一種存儲設備性能測試方法、裝置、設備、介質及產品，包括：獲取與存儲設備性能對應的特征參數；確定特征參數與存儲設備的IOPS的相關度；基于相關度和預設SISSO規則對不同特征參數進行預設維度組合處理，得到目標特征參數組合；通過目標特征參數組合對預設神經網絡模型進行訓練，得到目標神經網絡模型；通過目標神經網絡模型對當前狀態下服務器中的存儲設備性能進行預測，輸出存儲設備性能預測值。本發明通過利用神經網絡模型，以及SISSO特征參數篩選的方法，得到影響RAID卡芯片性能的關鍵特征參數因子，進而可以進一步測試RAID卡芯片的性能，最大程度地使RAID卡芯片的性能得到優化，進一步的降低人力成本。

本發明授權存儲設備性能測試方法、裝置、設備、介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種存儲設備性能測試方法，其特征在于，所述方法包括：獲取與所述存儲設備性能對應的特征參數；確定所述特征參數與所述存儲設備的IOPS的相關度；基于所述相關度和預設SISSO規則對不同所述特征參數進行預設維度組合處理，得到目標特征參數組合；通過所述目標特征參數組合對預設神經網絡模型進行訓練，得到目標神經網絡模型；通過所述目標神經網絡模型對當前狀態下服務器中的存儲設備性能進行預測，輸出存儲設備性能預測值；基于所述存儲設備性能預測值判斷所述存儲設備IOPS性能是否滿足預設條件；當監測到所述存儲設備性能預測值小于第二預設閾值時，則按照預設時間規則縮短初始監測時間，得到第一監測時間，并將得到的測試數據增加到測試數據集中，重新訓練神經網絡模型，并利用新的神經網絡模型對所述存儲設備性能進行預測；當監測到所述存儲設備性能預測值大于等于第二預設閾值時，則按照所述預設時間規則增加所述初始監測時間，并將測試數據集添加到原始樣本中，繼續訓練模型，并利用新的神經網絡模型對所述存儲設備性能進行預測。

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