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龙图腾网获悉创旗技术有限公司;上海创旗天下科技股份有限公司申请的专利一种用于网络安全设备的CPU自适应动态调整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：CN118884838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411343466.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种用于网络安全设备的CPU自适应动态调整方法是由胥清;陈维汉设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于网络安全设备的CPU自适应动态调整方法在说明书摘要公布了：本申请设计的一种用于网络安全设备的CPU自适应动态调整方法，基于算法优化的方式，通过引入时序特征提取CNN+LSTM和空间特征提取GNN技术，能够全面分析系统负载的时空变化规律，有效捕捉复杂的任务模式；进而实现对网络安全设备CPU的核心频率与核心数量进行动态调整，通过减少CPU的调度和中断，能够大幅减少能量消耗，在保证系统性能的前提下，使CPU能够达到更佳的能量优化效果。

本发明授权一种用于网络安全设备的CPU自适应动态调整方法在权利要求书中公布了：1.一种用于网络安全设备的CPU自适应动态调整方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、收集系统负载数据与CPU能耗数据，然后将系统负载数据与CPU能耗数据映射到高维特征空间中； 步骤S2、对系统负载数据与CPU能耗数据进行时序特征和空间特征的提取； 步骤S3、将提取出的时序特征与空间特征融合，形成完整的任务与系统状态的特征表示； 步骤S4、将融合后的特征表示进行任务优先级权重分析，得到不同任务的优先级，并为每个任务分配相应的权重，确保关键任务优先获得计算资源； 步骤S5、通过自适应动态调整算法进行CPU的动态调整，确保其能适应当前系统的负载和任务变化，以达成节能减排的目的； 所述步骤S2中，时序特征的提取方法包括： 通过时序卷积操作CNN与长短期记忆网络LSTM对处于高维特征空间下的数据进行时间序列特征提取， 经过时序卷积操作后的特征表示为： FCNNt＝ReLUWc*Xt+bc 其中，卷积核为WC，偏置为bc，ReLU为线性整流函数； 将卷积后的特征FCNNt代入长短期记忆网络LSTM中进行时序特征的提取，提取出的时序特征表示为 ht＝LSTMht-1,FCNNt 将时序特征进行输出，得到 Ftimet＝ht； 其中，ht为长短期记忆网络LSTM的隐状态； 所述步骤S1中，系统负载数据与CPU能耗数据以数据向量Xt的形式映射到高维特征空间中； Lt是系统当前的总体负载；Ht是历史负载数据；Ct是CPU核心状态；Et是能耗数据； 所述步骤S2中，空间特征的提取方法包括： 通过图神经网络GNN，对CPU核心之间的空间关系特征进行提取； CPU核心状态表示为图G＝V,E； 其中V是节点，即CPU核心；E即核心之间的通信，表示为是连接e的一个集合；e＝u,v，其中u，v是两个相邻的节点，则空间特征表示为： Hvt是节点v的隐状态，Hut是节点u的隐状态，Nv是节点v的邻居节点u的集合，Ws和bs是可训练参数，则空间特征输出： Fspacet＝Hvt； 所述步骤S3中，融合后的特征表示为Ffusiont； Ffusiont＝σWf[Ftimet；Fspacet]+bf 其中，Wf和bf是可训练参数； 所述步骤S4中，任务优先级权重分析包括：利用注意力机制，对融合后的特征Ffusiont进行任务优先级权重分析； 任务j的特征为Tjt，注意力得分为ejt，则： 其中，q·和k·是线性变换函数，dk是缩放因子，则任务权重表示为Wjt，则任务优先级权重输出为 wjt＝ejt·vFfusiont V表示线性变换函数； 所述步骤S5中，自适应动态调整算法包括：多维度动态频率调整、动态核心数量调整、多任务调度频率优化、中断合并与优先级处理策略、核心频率与调度的综合控制； 步骤S51、多维度动态频率调整包括： 系统的当前负载为Lt，核心频率为fit，每个任务的优先级权重为wjt，历史负载趋势为Ht，最大频率为fmax，最低频率为fmin，负载阈值为Lth； 根据步骤S4中的任务优先级权重和步骤S1中收集的实时系统负载数据，通过任务加权负载计算，得到任务加权负载值，从而确定需要调整的CPU资源， 其中，任务加权负载计算如下： 任务加权负载值为Lwt， 其中，Tjt表示第j个任务的实时负载，wjt是任务j的优先级权重，M是任务数量； 考虑到历史负载数据影响，需要修正加权负载Lwt，设修正后的加权负载为Lht，则 Lht＝α·Lwt+β·Ht 其中，α和β是调节参数，用于平衡当前负载和历史趋势的影响； 当修正后的负载Lht≤Lth，通过动态频率调整，得到新的核心频率，即： 当Lht≥Lth时： fit＝fmax； 步骤S52、动态核心数量调整包括： 当前系统负载为Lt，总核心数为Ntotal，当前活跃核心数为Nactivet，任务权重为Wjt；最大负载阈值为Lmax，核心切换成本为Cswitch； 考虑核心切换成本，对活跃核心数进行修正，得到： 根据修正后的核心利用率，调整活跃核心数： Nactivet＝minNtotal,maxNutilt,1 其中，Cswitch反映了核心启停的代价，用以避免频繁的核心切换导致的不必要开销。

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