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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利计算机性能数据确定方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN111679959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202010328656.1，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权计算机性能数据确定方法、装置、计算机设备及存储介质是由徐锐杰设计研发完成，并于2020-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算机性能数据确定方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及区块链技术，提供一种计算机性能数据确定方法及相关设备，所述方法获取计算机的多个历史性能数据序列；使用多个历史性能数据序列对长短期记忆网络进行预训练；对多个历史性能数据序列进行分类，得到N个序列类型和与所述N个序列类型一一对应的N个历史性能数据序列子集；用每个历史性能数据序列子集训练一个由预训练后的长短期记忆网络和位于预训练后的长短期记忆网络后的全连接层构成的性能预判模型，得到与N个序列类型一一对应的N个训练后的性能预判模型；通过与计算机的待预判性能数据序列的序列类型对应的训练后的性能预判模型，预判计算机的性能数据。此外，本申请还涉及区块链技术，所述性能数据可存储于区块链中。

本发明授权计算机性能数据确定方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种计算机性能数据确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取计算机的多个历史性能数据序列；使用所述多个历史性能数据序列对长短期记忆网络进行预训练，得到预训练后的长短期记忆网络；对所述多个历史性能数据序列进行分类，得到N个序列类型和与所述N个序列类型一一对应的N个历史性能数据序列子集，其中N为自然数；用每个历史性能数据序列子集训练一个由所述预训练后的长短期记忆网络和位于所述预训练后的长短期记忆网络后的全连接层构成的性能预判模型，得到与所述N个序列类型一一对应的N个训练后的性能预判模型，其中所述用每个历史性能数据序列子集训练一个由所述预训练后的长短期记忆网络和位于所述预训练后的长短期记忆网络后的全连接层构成的性能预判模型包括：判断该历史性能数据序列的数量是否大于预设阈值；若该历史性能数据序列的数量大于预设阈值，根据损失函数用该历史性能数据序列子集优化该历史性能数据序列子集对应的性能预判模型的参数；若该历史性能数据序列的数量不大于预设阈值，根据损失函数用该历史性能数据序列子集优化该历史性能数据序列子集对应的性能预判模型的全连接层的参数；通过与所述计算机的待预判性能数据序列的序列类型对应的训练后的性能预判模型，预判所述计算机的性能数据。

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