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龙图腾网获悉深圳市斯贝达电子有限公司申请的专利一种边缘计算单元系统功耗控制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：CN119916922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510418410.6，技术领域涉及：G06F1/329；该发明授权一种边缘计算单元系统功耗控制方法及系统是由袁仲云;宋毅楠;邢志刚;程永强;王雪伟;王晓磊;刘杨设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘计算单元系统功耗控制方法及系统在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供一种边缘计算单元系统功耗控制方法及系统。应用于边缘计算技术领域，包括：采集边缘计算设备历史输入数据，并在云端建立LSTM时间序列预测模型，并将部署在边缘计算设备上；将预测模型集成至边缘设备固件中，并部署轻量级随机森林分类器确定任务输出，划分设备运行时段，完成设备运行状态设定；构建设备调节运行机制，并对边缘设备进行运行调节，并收集反馈数据；基于反馈数据并采用增量学习方法对LSTM时间序列任务预测模型进行参数周期性更新。以此方式，本发明能够在边缘侧实现精准任务预测、智能调度决策与低开销模型部署，通过减少无效唤醒事件数量，在延长设备寿命与保障任务服务质量之间达成平衡。

本发明授权一种边缘计算单元系统功耗控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算单元系统功耗控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集边缘计算设备历史输入数据，并在云端建立LSTM时间序列任务预测模型，并将所述LSTM时间序列任务预测模型部署在边缘计算设备上； 将构建得到的所述LSTM时间序列任务预测模型集成至边缘设备固件中，并部署轻量级随机森林分类器确定任务输出，并划分设备运行时段，完成设备运行状态设定； 基于设定后的设备运行状态构建设备调节运行机制，并对边缘设备进行运行调节，并收集反馈数据； 基于反馈数据并采用增量学习方法对LSTM时间序列任务预测模型进行参数周期性更新； 其中，所述LSTM时间序列任务预测模型包括输入层、LSTM层以及输出层；所述输入层输入所述边缘计算设备历史输入数据，所述LSTM层用于捕捉时间序列中的动态变化，所述输出层输出下一个时间步的任务预测情况，包括未来时间窗口的预测任务到达时间以及密度； 所述LSTM时间序列任务预测模型包括损失函数，所述损失函数的构建过程为： 基于任务真实到达时间以及所述LSTM时间序列任务预测模型预测的任务到达时间，采用均方误差衡量计算得到时间预测误差损失函数； 基于真实密度类别的独热编码以及所述LSTM时间序列任务预测模型预测的密度类别概率分布，采用交叉熵损失方法计算得到任务密度损失函数； 将所述时间预测误差损失函数与所述任务密度损失函数进行加权组合，得到联合目标函数； 构建L2正则化约束模型权重并结合所述联合目标函数，得到损失函数； 其中，所述任务输出包括简单任务以及复杂任务；基于所述LSTM时间序列任务预测模型输出的所述任务到达时间以及所述密度将设备运行时段划分为唤醒时段和睡眠时段； 基于设定后的设备运行状态构建设备调节运行机制，并对边缘设备进行运行调节，包括： 在复杂任务运行以及唤醒时段，结合所述LSTM时间序列任务预测模型的预测任务密度并实施检测所述模型负载情况，对是否节省功耗进行判断，若达到设定的电压-频率对，则对电压进行调整并同步配置时钟发生器以设定频率，并确保电压与频率的切换顺序； 在无任务运行、简单任务运行以及睡眠阶段，实施监听并处理简单任务，并设定复杂任务缓存队列以及复杂任务触发条件。

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