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龙图腾网获悉成都超算中心运营管理有限公司申请的专利一种超算数据中心系统及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：CN116701530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310453672.7，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种超算数据中心系统及方法是由柴华;郑亮;李永辉;张智鹏;江核男;胡健;安融通;宋跃;徐冬阳设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超算数据中心系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化超算数据中心系统及方法，属于资源调度领域，包括管控平台、数据管理模块、影像处理模块、神经计算模块、参数调整模块、中断模块、服务器以及区块存储模块；本发明能够自行寻找神经网络最优参数，同时大幅提高参数的精确性，节省工作人员重复寻找参数的时间，且实现自动化操控，有效地提高数据处理效率，能够降低数据处理能耗，有效提高数据处理效率，同时防止数据被恶意篡改，保障数字财产的安全性。

本发明授权一种超算数据中心系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种超算数据中心系统，其特征在于，包括管控平台、数据管理模块、影像处理模块、神经计算模块、参数调整模块、中断模块、服务器以及区块存储模块； 所述管控平台用于验证工作人员身份信息，并将各项系统数据反馈给工作人员查看； 所述数据管理模块用于对各服务器数据进行分类整合； 所述影像处理模块用于对采集到的影像数据进行优化增强； 所述神经计算模块用于接收系统运行数据并进行分析预测； 所述参数调整模块用于对神经计算模块参数信息进行更新优化； 所述中断模块用于接收神经计算模块发送的信息，并中断相应运行进程； 所述服务器用于存储各项数据，并供系统进行数据调用； 所述区块存储模块用于将工作人员操作数据进行上链存储； 所述数据管理模块分类整合具体步骤如下： 步骤一：遍历各服务器中各数据信息，并建立对应节点树，之后将节点树按照弯曲状进行布局，同时将各组节点沿着每个弧进行分布，并在每个节点的定位中定义了一个网格系统； 步骤二：将各组数据作为子节点输入至对应节点数中，同时将各节点树基本级别设置为0，当有新一代节点被添加到树中时，对所有老成员节点的级别将被更新加一，然后网格系统通过迭代搜索该节点树中所有非直接子节点，并迭代隐藏所有非相关成员节点； 步骤三：通过循环函数来检查被隐藏成员节点的长度，再计算每组成员节点的位置，同时网格系统对节点树中任意两组成员节点之间的距离进行检查，如果两组节点之间的距离小于该级别中定义的最小值，则认为这两组成员节点是冲突，并将其视为冲突对； 步骤四：网格系统计算并隐藏先前添加的成员节点及其自身相关的成员节点，之后再次重复绘制过程，直到不再检测到冲突，之后绘制所有静态和附加元素，并依据连接规则对各关系的成员节点进行连接，成员节点连接完成后，配对弧会查看所有的配对，并用一条弧路径将它们连接起来； 所述神经计算模块分析预测具体步骤如下： 步骤①：神经计算模块接收该系统各组运行信息，并获取系统过往运行数据，之后将各组运行信息通过归一化方法转换至规定区间内，再计算归一化后各运行信息的方差系数，若方差系数越大，则表示越重要，反之，则表示不重要，予以剔除，再将剩余数据归一化值作为运行数据标签； 步骤②：对过往运行数据进行预处理后划分为训练集以及测试集，构建卷积神经网络，将训练集导入卷积神经网络中进行学习训练以得到预测模型，利用测试集对预测模型进行测试，若测试准确率满足期望值，则停止训练，反之则通过参数调整模块进行参数更新； 步骤③：将当前运行信息进行标准化处理后送入预测模型，之后设置模型具体参数，预测模型提取运行数据的特征数据，并进行特征融合，再对融合结果进行分类回归以输出预测曲线，同时对存在异常的运行进程进行标注。

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