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摘要：本发明提出了数据中心节能控制方法、系统以及储存介质，方法包括：布置传感器收集多模态数据，进行预处理；集成多模态数据，构建中间监控平台对数据进行实时监控和分析；设计生成器与判别器架构，生成故障训练数据和故障测试数据；应用机器学习算法对多模态数据进行深入分析；使用量子计算算法处理异常模式的异常数据；构建数据集成框架并设计基于模型预测控制的自适应控制算法对网络配置自动调整；构建基于深度学习的预测模型，利用收集的最新数据训练和优化预测模型；使用量子加密技术对上述步骤的通信和数据进行加密，用于防止数据泄露。本发明不仅提高了通信网络的数据安全性和隐私保护能力，而且还增强了网络对新威胁的适应能力和响应速度。

主权项：1.数据中心节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：布置多模态传感器收集多模态数据，并对多模态数据进行预处理；其中，所述多模态传感器包括温度传感器、光纤振动传感器、流量监测器和信号强度传感器；集成多模态数据并构建中间监控平台对多模态数据进行实时监控和分析；设计生成器与判别器架构模拟正常及各类故障状态，生成故障训练数据和故障测试数据；应用机器学习算法对多模态数据进行深入分析，识别异常模式；使用量子计算算法处理异常模式的异常数据，优化故障处理决策；构建数据集成框架并设计基于模型预测控制的自适应控制算法对网络配置自动调整；构建基于深度学习的预测模型，并利用收集的最新数据训练和优化预测模型；使用量子加密技术对上述步骤的通信和数据进行加密，用于防止数据泄露；其中，所述使用量子计算算法处理异常模式的异常数据中，优化故障处理决策中，将优化故障处理决策转化为哈密顿量表述，计算能量最低的基态，表示如下： ；其中，表示网络中的边集，是边的权重，是节点的状态，是节点j的状态；所述集成多模态数据并构建中间监控平台对多模态数据进行实时监控和分析，具体包括以下步骤：对多模态传感器收到的数据进行数据时间同步化处理，表示如下： ；其中，表示原始时间戳，表示参考时间戳，表示校正值；设计动态数据流融合算法整合多模态数据，数据融合计算表示如下： ；其中，表示融合数据，表示第类传感器的数据，表示根据数据重要性和可靠性分配的权重，表示数据类别数；设计实时数据分析机制，从融合数据中即时识别异常模式和潜在的故障，同时利用自适应阈值技术对融合数据进行实时分析，根据历史数据动态调整故障检测的阈值；其中，所述故障检测的公式表示如下： ；其中，表示当前数据点，和分别表示移动平均和标准差，表示自适应调整的灵敏度系数，表示故障阈值；所述基于模型预测控制的自适应控制算法，表示如下： ；其中，是在时间的网络状态向量，是控制输入，和是系统动态的参数矩阵，是过程噪声；使用量子加密数据对通信和数据进行加密，具体包括：基于量子加密技术设计自适应加密机制，加密过程使用以下形式的自适应调整算法： ；其中，表示新密钥，表示旧密钥，表示量子链接质量指标，表示时间间隔，表示密钥更新函数。

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