买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于强化学习的数据库自适应数据流采集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：CN119719783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510218162.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于强化学习的数据库自适应数据流采集优化方法及系统是由高海玲;高经郡;宋东喜设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的数据库自适应数据流采集优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于强化学习的数据库自适应数据流采集优化方法及系统，涉及数据库技术领域，包括构建分布式采集代理网络，获取数据库数据流信息，并进行多模态特征分解与融合。利用融合特征向量，结合遗传算法计算最优初始采集参数组合，并构建双层深度Q学习网络结构，进行分层训练，生成分层采集策略模型。该模型根据特征漂移程度和性能指标，自适应调整全局采集策略和参数，实现采集策略的持续优化。本发明通过多模态特征融合、强化学习和自适应调优机制，有效提高了数据流采集效率，降低了采集延迟，并优化了资源利用率。

本发明授权基于强化学习的数据库自适应数据流采集优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的数据库自适应数据流采集优化方法，其特征在于，包括： 构建分布式数据采集代理网络，实时获取数据库的数据流信息，生成初始特征集；对所述初始特征集进行多模态分解，提取数据流波动频谱特征值、细粒度类型分布特征值、多尺度时间序列特征值和图结构关联特征值，形成多模态特征矩阵；基于所述多模态特征矩阵，通过改进的注意力机制计算特征权重系数，对不同模态特征进行自适应融合，输出融合特征向量；利用所述融合特征向量，结合遗传算法计算最优初始采集参数组合，包括并发采集阈值、缓存容量阈值和批处理大小阈值，生成初始状态空间向量； 基于所述初始状态空间向量和所述采集参数组合，构建双层深度Q学习网络结构，将高层网络的输入设置为所述融合特征向量，输出全局采集策略；将低层网络的输入设置为所述初始状态空间向量，输出具体参数调整方案；设计分层奖励函数，将所述特征权重系数作为奖励函数的平衡因子，建立包含采集延迟率、数据一致性、吞吐效率和资源利用率的多目标评价体系；基于所述多目标评价体系执行分层训练过程，将所述高层网络输出的所述全局采集策略作为所述低层网络的约束条件，通过优先级经验回放机制迭代更新网络参数，生成分层采集策略模型； 将所述分层采集策略模型部署至生产环境，持续采集数据流特征，将实时特征与所述融合特征向量进行相似度计算，评估特征漂移程度；当所述特征漂移程度超过预设特征阈值时，基于当前融合特征向量触发所述高层网络重新规划采集策略，将更新后的全局策略输入所述低层网络进行参数精调；实时监控采集性能指标，当所述性能指标低于预设目标阈值时，启动渐进式调优机制，将新采集的状态转移序列输入训练缓存池，基于历史调优经验进行增量学习，实现所述分层采集策略模型的持续优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京科杰科技有限公司，其通讯地址为：100096 北京市海淀区东升科技园北街6号院10号楼11层101；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。