申请/专利权人：天翼云科技有限公司

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909060A

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06F3/06;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种应用于超融合存储池的深度学习动态权重调节方法，属于深度学习技术领域，包括以下步骤：S1、创建超融合集群，S2、按比例创建对应的数据池，S3、收集一段时间内的各个数据池的使用情况，S4、使用时序三层卷积神经网络对收集的特征进行训练预测。利用深度学习中的时序卷积神经网络为超融合存储池的深度学习动态权重提供了调节方案，将权重调节加入到超融合的存储集群中，在控制成本与多样性的同时保证了性能，通过深度学习的预测手段实时动态调节数据池权重，加强了数据均衡，避免权重过度调节，使用了标准化手段处理获取调节权重参数，实现了实时预测用户对于不同存储类型的需求，满足了智能化的存储方案。

主权项：1.一种应用于超融合存储池的深度学习动态权重调节方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、创建超融合集群；S2、按比例创建对应的数据池；S3、收集一段时间内的各个数据池的使用情况；S4、使用时序三层卷积神经网络对收集的特征进行训练预测；S5、预测特征值；S6、将预测的特征向量拼接为特征矩阵，并对不同特征进行分类；S7、根据预测的特征值确定调节的数据池权重；S8、根据得到的权重值，实时动态化调节各个池的权重。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼云科技有限公司 一种应用于超融合存储池的深度学习动态权重调节方法

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