恭喜天翼云科技有限公司雷光钰获国家专利权
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龙图腾网恭喜天翼云科技有限公司申请的专利基于机器学习的云计算任务自适应调度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：CN118193225B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202410509515.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于机器学习的云计算任务自适应调度方法是由雷光钰设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的云计算任务自适应调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的云计算任务自适应调度方法，属于云计算资源管理领域，该方法包括S1，进行虚拟机资源建模；S2，通过GA‑FCM算法对虚拟机资源分类，将虚拟机资源分成计算资源、存储资源和网络资源，利用结合遗传算法改进的FCM算法完成聚类；S3，构建任务特征；S4，计算特征向量以及三类资源的聚类中心的皮尔逊相关系数；S5，进行任务调度分配；S6，进行监控，对云计算任务进行调整。本发明可以从计算、存储和网络三方面来考虑执行任务的虚拟机资源：执行任务的虚拟机资源在执行任务前和执行任务后，其计算、存储、网络三类资源的使用率均需要处于非告警状态，同时还需要满足执行任务的时间负载最小，减少任务执行时间开销。
本发明授权基于机器学习的云计算任务自适应调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的云计算任务自适应调度方法，其特征在于，包括：S1，进行虚拟机资源建模，基于计算节点组件宿主机集群，通过虚拟化处理得到多个虚拟机资源；S2，通过GA-FCM算法对虚拟机资源分类，将虚拟机资源分成计算资源、存储资源和网络资源，利用结合遗传算法改进的FCM算法完成聚类；S3，为各个独立的云计算任务构建特征；S4，计算各个云计算任务的特征向量以及三类资源的聚类中心的皮尔逊相关系数；S5，对独立的云计算任务进行调度分配；S6，对虚拟机资源和宿主机资源进行监控，根据资源使用率对云计算任务进行调整。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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