申请/专利权人：广州番禺职业技术学院

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891889A

主分类号：G06F16/29

分类号：G06F16/29;B25J9/16;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于云脑机器人系统多任务智库创建方法,包括将云脑机器人系统的多任务智库创建进行数据多模态学习难度划分，获得MapReduce分布式计算可行性评估阶段与创建效率优化阶段，获取创建前数据结构、数据大小与机器人故障率组，经计算得到创建前不同因素比例雷达图；获取创建时不同阶段完成度的数据组，经计算得到创建时不同因素比例雷达图；利用难度计划表匹配多任务智库创建MapReduce分布式计算与创建MapReduce分布式计算与数据大小、云端在创建时的分配效率。该方法调整存储数据，以减少后续计算的存储，从而来保证多任务智库创建数据多模态学习创建的效率。

主权项：1.一种基于云脑机器人系统多任务智库创建方法，其特征在于，包括如下步骤：将云脑机器人系统的多任务智库创建进行数据多模态学习难度划分，获得MapReduce分布式计算可行性评估阶段与创建效率优化阶段，其中，所述MapReduce分布式计算可行性评估阶段用于对多任务智库创建数据多模态学习的MapReduce分布式计算进行数据安全、种类、参数设置的合理性评估，所述创建效率优化阶段用于对多任务智库创建数据多模态学习的从数据链接到创建完成进行详细的效率划分；获取所述MapReduce分布式计算可行性评估阶段内的所有多任务智库创建MapReduce分布式计算与创建MapReduce分布式计算，并确定所有所述多任务智库创建MapReduce分布式计算与创建MapReduce分布式计算的数据结构、数据大小与机器人故障率，构成创建前数据结构、数据大小与机器人故障率组，并计算该创建前数据结构、数据大小与机器人故障率组内各数据结构、数据大小与机器人故障率的对创建影响的比例，获得创建前不同因素比例雷达图；获取所述创建效率优化阶段内的所有数据大小、云端在创建时的分配效率，并确定所有所述数据大小、云端在创建时的分配效率调度数据，构成创建时不同阶段完成度的数据组，并计算该创建时不同阶段完成度的数据组内各数据大小、云端在创建时的分配效率调度数据对创建影响的比例，获得创建时不同因素比例雷达图；利用难度计划表匹配所述多任务智库创建MapReduce分布式计算与创建MapReduce分布式计算与所述数据大小、云端在创建时的分配效率，将配对好的所述多任务智库创建MapReduce分布式计算与创建MapReduce分布式计算与所述数据大小、云端在创建时的分配效率确定各自的对创建影响的比例并进行判断；当所述多任务智库创建MapReduce分布式计算与创建MapReduce分布式计算在创建前不同因素比例雷达图中的比例值与所述数据大小、云端在创建时的分配效率在创建时不同因素比例雷达图中的比例值相同，则将该多任务智库创建MapReduce分布式计算与创建MapReduce分布式计算和该数据大小、云端在创建时的分配效率作为创建关键时段。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州番禺职业技术学院 一种基于云脑机器人系统多任务智库创建方法

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