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龙图腾网获悉广州七喜电脑有限公司申请的专利基于深度学习的服务器负载均衡预测方法及其系统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：CN119484541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510048295.8，技术领域涉及：H04L67/1029；该发明授权基于深度学习的服务器负载均衡预测方法及其系统是由符张发;陈国庆;卢剑超设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的服务器负载均衡预测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及服务器负载预测技术领域，更具体地说，涉及基于深度学习的服务器负载均衡预测方法及其系统，包括：获取服务器的实时负载数据和历史负载数据；基于实时负载数据和历史负载数据，执行拓扑嵌入变换；根据拓扑嵌入变换的结果，执行群论变换；基于群论变换的结果，执行谱分解；根据谱分解的结果，执行非线性变换；基于非线性变换的结果，使用长短期记忆网络执行时序预测；输出服务器未来负载预测结果，通过引入拓扑嵌入和群论变换，有效地捕捉了负载数据的几何结构和对称性，不仅提高了特征表示的质量，还增强了模型对数据旋转和平移的不变性，从而提升了预测的鲁棒性和泛化能力，在处理具有周期性和对称性的负载模式时，表现出明显优势。

本发明授权基于深度学习的服务器负载均衡预测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的服务器负载均衡预测方法，其特征在于，包括：获取步骤，包括：获取服务器的实时负载数据和历史负载数据；处理步骤，包括：基于所述实时负载数据和所述历史负载数据，执行拓扑嵌入变换；根据拓扑嵌入变换的结果，执行群论变换；基于群论变换的结果，执行谱分解；根据谱分解的结果，执行非线性变换；基于非线性变换的结果，使用长短期记忆网络执行时序预测；输出步骤，包括：输出服务器未来负载预测结果； 所述拓扑嵌入变换具体包括：将服务器负载数据映射到黎曼流形上；使用黎曼指数映射实现数据的拓扑嵌入； 所述群论变换具体包括：选择特殊正交群SO（n）作为变换群；通过群作用实现数据的旋转不变性； 所述谱分解具体包括：对群论变换后的数据进行特征值分解；获取特征向量矩阵和特征值对角矩阵； 所述非线性变换具体包括：使用激活函数对谱分解结果进行非线性映射；计算变换后矩阵的迹作为输出； 所述长短期记忆网络执行时序预测具体包括：使用LSTM网络处理非线性变换后的数据序列；通过softmax函数输出最终预测结果； 还包括模型训练步骤：使用历史负载数据训练所述长短期记忆网络；通过反向传播算法优化网络参数； 还包括负载均衡策略制定步骤：基于所述未来负载预测结果，生成服务器资源分配方案；根据所述资源分配方案，调整服务器集群的负载分布； 拓扑嵌入变换采用以下拓扑嵌入函数： ,其中，为维欧氏空间，为服务器负载特征的数量，为黎曼流形，该函数的具体实现如下：，这里，为黎曼指数映射，为流形上的固定点，为切空间中的正交基，为负载数据的第个特征值。

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