浙江数新网络有限公司张然获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江数新网络有限公司申请的专利基于智能机器学习驱动的导入导出性能优化方法及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：CN120929817B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511455342.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于智能机器学习驱动的导入导出性能优化方法及系统是由张然;王步飞;原攀峰;陈廷梁设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于智能机器学习驱动的导入导出性能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于智能机器学习驱动的导入导出性能优化方法及系统，涉及机器学习技术领域，包括通过采集运行时上下文信息形成决策特征向量，利用离线训练得到策略推断程序确定执行参数，进行数据流分片与流水化排程，并对性能指标实时采样分析，执行在线自适应调参，同时对归档数据进行去偏采样更新训练数据集，还对数据块进行校验确保一致性。本发明可提高数据导入导出效率，保障数据一致性，并避免资源饥饿现象。
本发明授权基于智能机器学习驱动的导入导出性能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于智能机器学习驱动的导入导出性能优化方法，其特征在于，包括： 在接收导入或导出作业请求时，采集与该作业请求对应的运行时上下文信息，根据所述运行时上下文信息形成决策特征向量；对所述决策特征向量执行离线训练得到策略推断程序，根据所述策略推断程序确定导入或导出作业的执行参数集合； 基于所述执行参数集合对导入或导出数据流进行分片与流水化排程，以固定时间窗口对性能指标进行实时采样，对采样值进行去噪与短期趋势估计，得到观测量； 对所述观测量执行具有约束条件的在线自适应调参，在调整过程中施加单步变化幅度上限与资源占用上限约束，避免对并行作业造成资源饥饿；在每个作业结束时，将所述执行参数集合、所述观测量与时延结果按作业标识进行归档；对归档数据执行去偏采样以缓解热点场景的过度影响，并更新策略推断程序所依赖的训练数据集； 根据更新后的所述训练数据集对每个数据块计算一致校验值并记录校验序列号，在写入或读取完成后执行校验值比对；对检测到不一致的数据块执行重传与重写，并将重传与重写事件计入所述归档数据，作为后续策略更新时的负反馈信号。
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