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龙图腾网恭喜伊姆西IP控股有限责任公司申请的专利模型训练方法、数据处理方法、电子设备和程序产品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：CN114818454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202110126721.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权模型训练方法、数据处理方法、电子设备和程序产品是由王子嘉;倪嘉呈;唐旭玮;贾真;严晋如;胡晨曦设计研发完成，并于2021-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、数据处理方法、电子设备和程序产品在说明书摘要公布了：本公开的实施例涉及模型训练方法、数据处理方法、电子设备和计算机程序产品。该方法包括：获取与模拟网络环境相关联的存储信息；以及使用模拟数据，基于针对模拟网络环境包括的、各自具有高速缓冲存储器的多个节点中的节点的模拟数据读取请求来训练强化学习模型。使用本公开的技术方案，可以通过使用强化学习模型来在动态环境中确定满足预定标准的数据高速缓存方案，从而能够同时解决高速缓冲存储器分配和替换问题，不仅能够以较少的成本开销来提高确定数据高速缓存方案的准确性和效率，也能够提高使用高速缓存系统的用户的用户体验。

本发明授权模型训练方法、数据处理方法、电子设备和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括：获取与模拟网络环境相关联的存储信息，其中所述模拟网络环境包括各自具有高速缓冲存储器的多个节点，并且所述存储信息指示每个节点的高速缓冲存储器的使用情况；以及使用模拟数据，基于针对所述多个节点中的节点的模拟数据读取请求来训练强化学习模型，其中所述强化学习模型包括与所述模拟网络环境相对应的环境，所述强化学习模型包括与所述多个节点相对应的智能体，与所述存储信息相对应的状态，与候选数据高速缓存方案相对应的动作，以及与所述候选数据高速缓存方案针对所述模拟数据读取请求的性能评价相对应的奖励，并且所述强化学习模型被训练以使得所述强化学习模型中的所述性能评价满足预定性能评价要求，并且以使得所述强化学习模型能够被用于针对输入数据确定数据高速缓存方案；其中获取所述存储信息包括获取所述存储信息和所述多个节点的拓扑信息；其中所述强化学习模型包括与所述存储信息和所述拓扑信息相对应的所述状态；其中所述性能评价由性能评价得分指示，所述性能评价得分包括多个子性能评价的子性能评价得分的加权和；并且其中训练所述强化学习模型包括使用经训练的所述强化学习模型，基于与经训练的所述强化学习模型中的、相对于其他性能评价得分的较高性能评价得分相对应的候选数据高速缓存方案来确定数据高速缓存方案。

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