龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明涉及一种智能缓存淘汰领域，具体涉及基于贝叶斯网络预测的Raid卡智能缓存淘汰方法及装置，该方法收集Raid卡的数据访问记录；分析收集的Raid卡的数据访问记录，根据分析结果确定Raid卡的访问数据块的多维特征；对Raid卡的访问数据块的多维特征进行预处理操作；使用访问数据块的多维特征训练贝叶斯网络，构建贝叶斯网络预测模型；根据各个访问数据块的多维特征，通过贝叶斯网络预测模型输出各个数据块在未来的访问概率，根据各个数据块在未来的访问概率进行缓存淘汰决策，输出淘汰决策列表。本发明通过构建基贝叶斯网络预测模型，周期性更新基贝叶斯网络预测模型，可以显著提高缓存的命中率，减少延迟，以及优化Raid卡的整体存储系统的性能和效率。
主权项：1.基于贝叶斯网络预测的Raid卡智能缓存淘汰方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、收集Raid卡的数据访问记录；S2、分别从时间序列角度、从空间序列角度分析Raid卡的数据访问记录，根据分析结果确定Raid卡的访问数据块的多维特征；S3、对Raid卡的访问数据块的多维特征进行预处理操作，将访问数据块的多维特征转换为编码向量格式，得到预处理的访问数据块的多维特征；S4、使用访问数据块的多维特征训练贝叶斯网络，构建贝叶斯网络预测模型，通过Raid卡的历史访问记录数据对贝叶斯网络预测模型进行验证测试；S5、根据访问数据块的多维特征，通过贝叶斯网络预测模型输出数据块在未来的访问概率，根据数据块在未来的访问概率进行缓存淘汰决策，输出淘汰决策列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于贝叶斯网络预测的Raid卡智能缓存淘汰方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号