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龙图腾网获悉北京圜晖科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119807455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510293601.4，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化系统及方法是由刘益全;彭向南;隗公博;李锴设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化系统及方法，涉及数据存储和切换优化领域，本发明通过对当前的待选更换基准视图的视图进行筛选，再根据更换后的使用效果对当前基准视图再次进行更换或者分片，进一步保证了当前基准视图的使用效果；通过将当前的使用效果参数与更换之前的使用效果参数进行对比，从而可以确定当前基准视图是否能够提高切换以及视图更新的效率；将当前的使用效果参数与更换之前的使用效果参数之间的差异数据与第一效果差异阈值以及第二效果差异阈值进行比较，不同比较结果采用不同的方式进行处理，提高了处理方案的多样性，有利于更加精确的对当前基准视图提高切换以及视图更新的效率的问题进行解决。

本发明授权一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视图数据存储和切换优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多个待选场景视图的使用频率随时间的变化方程、多个时间点的平均对象活跃度数据以及空间覆盖率数据，得到当前使用频率变化方程集、当前平均对象活跃度数据集以及当前平均空间覆盖率数据集； S2、采集每个待选场景视图被作为基准视图的概率数据、每个待选场景视图的使用频率随时间的变化方程、多个时间点的平均对象活跃度数据以及空间覆盖率数据并构建最终视图作基概率映射方程； S3、设定当前原始基准视图；将所述当前使用频率变化方程集、当前平均对象活跃度数据集以及当前平均空间覆盖率数据集以及最终使用频率权重变化方程集中每个数据分别代入到最终视图作基概率映射方程中进行映射，得到当前待选场景视图作基概率数据集； 当所述当前待选场景视图作基概率数据集中最大的作基概率数据对应的待选场景视图与当前原始基准视图相同时，当前的基准视图不进行更换；否则，将当前待选场景视图作基概率数据集中最大的作基概率数据对应的待选场景视图作为当前的基准视图，均记为当前基准视图； S4、通过采集使用所述当前基准视图之后的效果参数，判定是否需要对当前基准视图进行切换或分片处理，得到判定结果； S5、根据判定结果对所述当前基准视图进行分片处理，得到最终当前视图分片数。

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