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龙图腾网恭喜江西啄木蜂科技有限公司申请的专利一种基于动态优先级调整的离线数据加载方法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：CN119690543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510215701.5，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种基于动态优先级调整的离线数据加载方法是由李翔;王耿;欧立业;王琛;彭飞云;叶绍泽;邓超庆;李沅明设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态优先级调整的离线数据加载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态优先级调整的离线数据加载方法，属于电数字数据处理技术领域，包括步骤：用户通过设备访问整体数据；定义整体数据中各数据块的综合价值；将数据块加载过程创建为一马尔可夫决策过程，定义状态、动作、奖励；基于DQN算法建立主网络和目标网络；在每个时间步执行动作生成经验；基于经验回放训练主网络和目标网络；用户访问整体数据，用训练好的主网络选择下一可加载数据块。基于本发明方法，可使用户在访问整体数据时，根据实时反馈和监测需求自动调整加载优先级和策略，通过优先加载关键数据块，减少冗余计算，提升处理速度和处理的灵活性。

本发明授权一种基于动态优先级调整的离线数据加载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态优先级调整的离线数据加载方法，其特征在于：包括以下步骤；S1，用户通过设备访问整体数据，其中第i个数据块占用的数据空间为、设备访问整体数据D的可用空间为C，1≤i≤N；S2，定义的综合价值； ， ， ，其中，为权重参数，且，为的期望访问概率、为的重要性概率，为的重要性评分、为的未访问状态评分，e为自然常数，、分别为N个重要性评分的均值和标准差；S3，将数据块加载过程创建为一马尔可夫决策过程，定义状态、动作、奖励；所述状态包括已加载数据块索引集合和设备的剩余可用空间；所述动作为选择下一可加载数据块，所述可加载数据块为未被加载且占用数据空间小于剩余可用空间的数据块；所述奖励为动作中选择可加载数据块的综合价值；S4，基于DQN算法建立主网络和目标网络，二者网络结构相同，所述主网络输入为状态，输出为该状态下执行动作的Q函数值；S5，在每个时间步执行动作生成经验，其中时间步t的经验为，、分别为时间步t、t+1的状态，为状态使Q函数值最大的动作，为对应的可加载数据块的综合价值；状态、动作对应的Q函数值根据下式得到； ，式中，T为预设的时间步总数，表示在状态和动作下进行期望计算，为折扣因子，k为时间步k，t≤k≤T,时间步k对应的综合价值；S6，预设迭代轮次、目标网络的更新时间间隔，基于经验回放训练主网络，以最小化损失函数L更新主网络参数，并在达到时，用主网络参数更新目标网络参数，直至达到迭代轮次，得到训练好的主网络和目标网络；S7，用户访问整体数据，用训练好的主网络获取当前状态，计算该状态下各动作的Q函数值，并选择Q函数值最大的动作执行。

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