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龙图腾网获悉无锡学院申请的专利一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测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：CN119336586B 。

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：202411885737.6，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法是由王泉;叶广飞;钱家昊;张松洋;陈祺东设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法，属于计算机性能技术领域，首先定义了一个基础的模型架构，利用gwa‑t‑12‑bitbrains数据集进行预训练，得到预训练模型后导出为onnx模型并嵌入数据预测插件，由插件管理器管理，开发基于pidstat和Prometheus的数据收集插件，获取本地应用进程的真实数据一方面存放到时序数据库中以方便后续模型训练调用，另一方面经由数据处理后传到数据预测插件评估预测效果，以进一步改进预测模型；最后开发数据可视化页面，同时改进插件管理器，添加数据管道功能，整合数据收集和数据预测等插件；组织整个应用框架以方便拓展应用功能，适配不同场景下的监测与预测需求。

本发明授权一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于龙蜥操作系统的高效应用性能监测和预测方法，其特征在于： 所述方法具体包括以下步骤： S1，利用Prometheus、pidstat工具进行资源监控与数据收集； S2，基于虚拟机的性能数据，通过CNN与BiGRU结合的ConvBiGRU模型进行训练和优化； S2.1，数据集预处理：以300ms的时间戳采样，首先遍历数据集清除所有Nan值；接着合并分散的数据文件；然后对合并后的数据按1s间隔采样，其中每三条数据采样并取平均值以平滑处理；最后归一化为统一数据分布，生成fastStorage_3、rnd_7_3、rnd_8_3、rnd_9_3子数据集； S2.2，模型架构设计：选定ConvBiGRU模型架构；其在时间序列数据输入端配置卷积层，以卷积核与步长捕捉局部特征；随后接入双向GRU层，根据门控机制处理时间序列信息，整合前后向依赖；末尾连接全连接层，映射输出维度至目标性能指标维度； S2.3，模型训练与优化： 在模型训练过程中使用Adam优化器，并选择了学习率衰减策略来优化模型的收敛速度；加入Dropout层防止过拟合；结合早停机制，持续监测验证损失，在模型的验证损失不再下降时提前终止训练； S2.4，在模型训练完毕后开发模型评估模块，以关注模型在各个评估指标下的结果和预测值与真实值之间的对比，在模型评估过程中，采用MSE、MAE以及MAPE进行评估；通过这些评估指标，全面了解模型在不同数据集上的预测性能； S3，设计数据预测插件、数据库插件和插件管理器，以适配不同场景下的监测和预测需求； S4，通过API和Web应用程序提供可视化服务，方便用户访问和使用预测功能，查看应用程序的性能监测结果和预测数据。

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