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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利基于深度学习的测控系统自适应调整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：CN120353556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510821187.X，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于深度学习的测控系统自适应调整方法及系统是由王淑敏;张育润;刘辉;黄东设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的测控系统自适应调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的测控系统自适应调整方法及系统，涉及智能调控技术领域，通过采集测控系统的实时运行数据，将实时运行数据构建为系统状态向量，基于所述系统状态向量，对测控系统中的任务进行特征提取，采用支持向量机对所述任务进行分类，针对不同类型的任务预测其资源需求量，基于资源需求量，对任务优先级进行动态调整，生成任务优先级信息，通过宏观调度层采用遗传算法进行全局资源分配优化；通过微观调度层采用强化学习模型进行实时调度决策，基于宏观调度层优化后输出的资源分配方案，生成具体的资源分配指令。提高了系统资源利用率、减少了任务响应延迟。

本发明授权基于深度学习的测控系统自适应调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的测控系统自适应调整系统，其特征在于，包括资源状态感知模块、优先级调整模块、双层调度决策模块以及资源调度执行模块；其中，各个模块之间通过电性方式连接； 资源状态感知模块，采集测控系统的实时运行数据，对所述实时运行数据进行预处理，并将预处理后的实时运行数据构建为系统状态向量；并将所述系统状态向量发送至所述优先级调整模块和所述双层调度决策模块； 优先级调整模块，接收所述系统状态向量，对测控系统中的任务进行特征提取，采用支持向量机对所述任务进行分类，针对不同类型的任务预测其资源需求量，基于资源需求量，对任务优先级进行动态调整；并将调整后的任务优先级信息传递给所述双层调度决策模块； 双层调度决策模块，由宏观调度层和微观调度层组成；其中，宏观调度层接收所述系统状态向量和所述调整后的任务优先级信息，采用遗传算法进行全局资源分配优化；微观调度层基于宏观调度层的优化结果，采用强化学习模型进行实时调度决策；并通过自上而下的指导反馈的方式将宏观调度层的资源分配方案作为微观调度层的约束条件；所述双层调度决策模块将优化后的资源分配方案和实时调度决策的结果发送至资源调度执行模块； 资源调度执行模块，接收所述双层调度决策模块输出的资源分配方案，生成具体的资源分配指令。

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