恭喜江西啄木蜂科技有限公司李翔獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西啄木蜂科技有限公司申請的專利一種基于動態(tài)優(yōu)先級調整的離線數(shù)據(jù)加載方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN119690543B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510215701.5,技術領域涉及:G06F9/445;該發(fā)明授權一種基于動態(tài)優(yōu)先級調整的離線數(shù)據(jù)加載方法是由李翔;王耿;歐立業(yè);王琛;彭飛云;葉紹澤;鄧超慶;李沅明設計研發(fā)完成,并于2025-02-26向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種基于動態(tài)優(yōu)先級調整的離線數(shù)據(jù)加載方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)優(yōu)先級調整的離線數(shù)據(jù)加載方法,屬于電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域,包括步驟:用戶通過設備訪問整體數(shù)據(jù);定義整體數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)塊的綜合價值;將數(shù)據(jù)塊加載過程創(chuàng)建為一馬爾可夫決策過程,定義狀態(tài)、動作、獎勵;基于DQN算法建立主網(wǎng)絡和目標網(wǎng)絡;在每個時間步執(zhí)行動作生成經(jīng)驗;基于經(jīng)驗回放訓練主網(wǎng)絡和目標網(wǎng)絡;用戶訪問整體數(shù)據(jù),用訓練好的主網(wǎng)絡選擇下一可加載數(shù)據(jù)塊?;诒景l(fā)明方法,可使用戶在訪問整體數(shù)據(jù)時,根據(jù)實時反饋和監(jiān)測需求自動調整加載優(yōu)先級和策略,通過優(yōu)先加載關鍵數(shù)據(jù)塊,減少冗余計算,提升處理速度和處理的靈活性。
本發(fā)明授權一種基于動態(tài)優(yōu)先級調整的離線數(shù)據(jù)加載方法在權利要求書中公布了:1.一種基于動態(tài)優(yōu)先級調整的離線數(shù)據(jù)加載方法,其特征在于:包括以下步驟;S1,用戶通過設備訪問整體數(shù)據(jù),其中第i個數(shù)據(jù)塊占用的數(shù)據(jù)空間為、設備訪問整體數(shù)據(jù)D的可用空間為C,1≤i≤N;S2,定義的綜合價值; , , ,其中,為權重參數(shù),且,為的期望訪問概率、為的重要性概率,為的重要性評分、為的未訪問狀態(tài)評分,e為自然常數(shù),、分別為N個重要性評分的均值和標準差;S3,將數(shù)據(jù)塊加載過程創(chuàng)建為一馬爾可夫決策過程,定義狀態(tài)、動作、獎勵;所述狀態(tài)包括已加載數(shù)據(jù)塊索引集合和設備的剩余可用空間;所述動作為選擇下一可加載數(shù)據(jù)塊,所述可加載數(shù)據(jù)塊為未被加載且占用數(shù)據(jù)空間小于剩余可用空間的數(shù)據(jù)塊;所述獎勵為動作中選擇可加載數(shù)據(jù)塊的綜合價值;S4,基于DQN算法建立主網(wǎng)絡和目標網(wǎng)絡,二者網(wǎng)絡結構相同,所述主網(wǎng)絡輸入為狀態(tài),輸出為該狀態(tài)下執(zhí)行動作的Q函數(shù)值;S5,在每個時間步執(zhí)行動作生成經(jīng)驗,其中時間步t的經(jīng)驗為,、分別為時間步t、t+1的狀態(tài),為狀態(tài)使Q函數(shù)值最大的動作,為對應的可加載數(shù)據(jù)塊的綜合價值;狀態(tài)、動作對應的Q函數(shù)值根據(jù)下式得到; ,式中,T為預設的時間步總數(shù),表示在狀態(tài)和動作下進行期望計算,為折扣因子,k為時間步k,t≤k≤T,時間步k對應的綜合價值;S6,預設迭代輪次、目標網(wǎng)絡的更新時間間隔,基于經(jīng)驗回放訓練主網(wǎng)絡,以最小化損失函數(shù)L更新主網(wǎng)絡參數(shù),并在達到時,用主網(wǎng)絡參數(shù)更新目標網(wǎng)絡參數(shù),直至達到迭代輪次,得到訓練好的主網(wǎng)絡和目標網(wǎng)絡;S7,用戶訪問整體數(shù)據(jù),用訓練好的主網(wǎng)絡獲取當前狀態(tài),計算該狀態(tài)下各動作的Q函數(shù)值,并選擇Q函數(shù)值最大的動作執(zhí)行。
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