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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利存储性能预测方法、装置、设备及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：CN119152916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411045444.7，技术领域涉及：G11C29/08；该发明授权存储性能预测方法、装置、设备及介质是由李夕玉;马超群设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本存储性能预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种存储性能预测方法、装置、设备及介质，涉及存储系统技术领域，能够通过样本数据集中包括多个存储系统的真实的指标参数和对应的真实的输入输出量和真实的响应时间对包含多个决策树的待训练的随机森林分类器进行训练得到预先训练好的存储性能预测模型，通过预先训练好的存储性能预测模型依据待测的存储系统的性能数据，对待测的存储系统的存储性能进行预测，得到待测的存储系统的存储性能的第一预测结果中的预测值和存储性能的预测类别，从而能够快速高效地预测出存储系统的输入输出量和响应时间。

本发明授权存储性能预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种存储性能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测的存储系统的指标参数； 将所述待测的存储系统的指标参数输入到预先训练好的存储性能预测模型中，得到所述待测的存储系统的存储性能的第一预测结果，其中，所述预先训练好的存储性能预测模型是通过样本数据集，对包含多个决策树的待训练的随机森林分类器进行训练得到的，所述样本数据集包括多个存储系统的真实的指标参数和对应的真实的输入输出量和真实的响应时间，所述第一预测结果包括存储性能的预测类别和存储性能的预测值； 包含多个决策树的待训练的随机森林分类器的构建过程为： 针对所述待训练的随机森林分类器中的每个决策树，从所述决策树所对应的训练样本集中的多个样本中任意选取一项第一指标参数作为第一特征，将所述第一特征作为所述决策树的根节点； 根据所述第一特征，对所述决策树所对应的训练样本集中的多个样本进行划分，得到多个第一子集，所述第一子集包括多个第一特征值相同的样本，所述第一特征对应多个第一特征值，每个第一子集对应一个第一特征值； 针对每个所述决策树中的子节点，任意选取除了第一指标参数的第二指标参数； 基于所述第二指标参数生成第二特征，将所述第二特征作为所述决策树的子节点； 根据所述第二特征，对所述多个第一子集中的每个第一子集进行划分，每个第一子集被划分为多个第二子集，其中，所述第二子集小于所述第一子集； 当所述决策树的子节点对应的样本为最小样本数或所述决策树达到最大深度时，确定所述待训练的随机森林分类器的创建完成。

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