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龍圖騰網恭喜四川漢唐云分布式存儲技術有限公司申請的專利一種基于云邊協同的資源分配方法及系統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：CN119676185B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510153364.1，技術領域涉及：H04L47/783；該發明授權一種基于云邊協同的資源分配方法及系統是由石志斌;姚軍;陳龍設計研發完成，并于2025-02-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于云邊協同的資源分配方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于云邊協同的資源分配方法及系統，獲取歷史待處理數據輸入數據預測模型進行訓練；數據預測模型對各終端設備的待處理數據進行預測，對預測待處理數據進行預拆分，根據預拆分信息涉及的數據類型和數據量匹配相應的邊緣節點，實時采集各終端設備待處理數據，將實時待處理數據與預測待處理數據進行對比，當實時待處理數據超出預測，對超出部分進行再拆分，否則直接拆分得到不同的數據單元，將拆分得到的同類型數據單元進行打包傳輸至匹配的邊緣節點；各邊緣節點處理后產生結果后返給中繼節點，對各處理結果數據包進行拆分后按照同數據源的處理結果進行整合后返給設備終端。實現了云邊資源分配與大規模終端設備產生的數據之間的協同。

本發明授權一種基于云邊協同的資源分配方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于云邊協同的資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：部署若干中繼節點，建立每個中繼節點與指定邊緣節點之間的連接通道以及每個中繼節點與指定終端設備之間的連接通道，獲取各終端設備的歷史待處理數據并進行特征提取后標注，以預設比例構建訓練樣本和驗證樣本；其中，數據標注的過程包括，通過提取的特征為數據進行標注，添加相應的標簽和元數據，并通過多輪迭代處理；S2：在中繼節點上創建數據預測模型，將所述訓練樣本輸入數據預測模型進行模型訓練，并將驗證樣本輸入數據預測模型對模型性能進行驗證，當數據預測模型性能滿足預設要求，執行步驟S3，否則重新進行模型訓練；S3：所述數據預測模型對各終端設備的待處理數據進行預測，所述中繼節點根據預測的各終端設備的待處理數據進行預拆分，并對預拆分后的各數據單元添加虛擬標記，所述虛擬標記包括數據源信息、數據類型、數據量以及時延要求，根據各終端設備的待處理數據的預拆分信息涉及的數據類型和數據量匹配相應的邊緣節點，S4：實時采集各終端設備在運行過程中產生的待處理數據，并傳輸給相應的中繼節點，所述中繼節點將實時待處理數據與預測待處理數據進行對比，判斷實時待處理數據是否超出所述預測待處理數據，若是，對超出預測待處理數據的部分數據進行再拆分，未超出的部分數據執行步驟S5，若否，直接執行步驟S5；S5：將各終端設備的實時待處理數據按照預拆分方案進行直接拆分得到不同的數據單元，將拆分得到的同類型數據單元進行打包，構建各數據類型的待處理數據包，并將各數據類型的待處理數據包傳輸至匹配的邊緣節點或者云端；S6：云端或各邊緣節點根據接收到的待處理數據包進行相應的處理，產生相應的數據結果，并保留標記后打包，并將處理結果數據包返給所述中繼節點，所述中繼節點對接收到的各邊緣節點的各處理結果數據包進行拆分，根據標記將同數據源的處理結果進行整合，將各數據源的整合結果返給相應的終端設備；S7：各所述終端設備根據接收到的整合結果執行相應動作；步驟S1中的特征提取的具體過程如下：S11：構建特征選擇模型，在所述特征選擇模型中輸入已標注的數據集，通過已標注的數據集擬合所述特征選擇模型，在擬合模型的過程中，通過調節正則化參數對特征的稀疏性進行控制；S12：基于訓練后的特征選擇模型獲取所述歷史待處理數據中的特征系數，并根據所述特征系數按照指定規則進行排序；S13：通過交叉驗證的方式對排序的特征系數設置特征系數閾值，并提取其中系數大于所述特征系數閾值的所有特征；步驟S5中進行待處理數據的拆分的具體過程如下：S51：創建一個環形緩沖區，并在環形緩沖區中設置多個分區；S52：將待處理數據輸入環形緩沖區，按照類型邏輯進行拆分后分別分發至所述分區中；步驟S6中的數據整合的具體過程如下：S61：按照步驟S11至步驟S13的過程對同數據源的各處理結果進行特征提取；S62：由各處理結果的特征構建相各處理結果對應的特征向量，并分別分配相應的權重；S63：將各處理結果對應的特征向量進行加權求和得到最終特征向量，將最終特征向量轉換為最終處理結果。

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