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龙图腾网获悉闽南理工学院申请的专利基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理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：CN120492179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510999221.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理系统是由孙德红;于银辉;林德贵;王磊;吴雁秋;陈碧珍设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及边缘计算技术领域，具体为基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理系统，系统包括节点响应识别模块、干扰节点筛除模块、节点适配选择模块、节点状态聚合模块、干扰避让调控模块。本发明中，通过提取任务调配速率、带宽比例与节点能耗表现构建任务行为类别群组，结合轨迹变化与响应同步信息实现任务动态特征识别与精细分类，筛除路径中异常分布节点提升节点筛选精度与路径纯净性，依据资源需求上限与节点状态建立匹配机制优化任务分配与资源使用，聚合节点状态序列识别轨迹重合区域增强资源波动趋势感知能力，调整路径间隔与缓存堆积周期的耦合关系实现路径重构与任务负载均衡。

本发明授权基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理系统，其特征在于：所述系统包括： 节点响应识别模块获取异构核心任务片段完成时长，提取资源调配速率与带宽占比，记录节点负载、传输速率和能耗，依据执行区段判断轨迹变化，提取同向连续突变与响应同步情况组合归类，标记任务反应特性，生成任务运行行为类别群组； 干扰节点筛除模块基于所述任务运行行为类别群组，提取候选节点的延迟、跳转和重启记录，按数量与路径区域排序，计算事件区段的节点密度，形成剔除后节点清单； 节点适配选择模块读取所述剔除后节点清单的调度容量与缓存占用，分析行为类别资源需求上限，按行为类型与节点状态匹配精度筛选，生成节点适配匹配表； 节点状态聚合模块读取所述节点适配匹配表中节点的调度量、响应时间与缓存频率，构建状态序列，比较差异，标记轨迹相近节点，识别轨迹重合区，生成集中节点状态浮动结构； 所述任务运行行为类别群组包括任务反应特性标记、任务轨迹变化特征、节点响应同步模式、连续突变统计值，所述剔除后节点清单包括高密度干扰节点标识、任务路径异常分布、事件区段集中记录，所述节点适配匹配表包括资源需求上限类别、节点调度容量分布、缓存占用比例、行为类型资源映射，所述集中节点状态浮动结构包括节点状态变化幅度、轨迹重合区块、状态序列组合方式； 所述节点响应识别模块包括： 时长提取子模块获取异构处理核心中任务片段的完成时长，调用任务执行区段的连续时段序列，对核心的完成时长进行并列比较，计算任务片段在差异化核心间的时间差异区间，生成任务片段时差区间； 速率归集子模块根据所述任务片段时差区间，提取对应片段的资源调配速率与带宽使用比例，调用节点当前的负载状态、传输速率与能耗数据，计算任务区段中指标的偏移指标，生成资源使用偏移幅度； 任务分类子模块根据所述资源使用偏移幅度，统计任务轨迹中同向连续突变次数，调用节点响应中的同步表现，计算突变次数与同步表现的偏移比，依据比值划分任务特征类别，生成任务运行行为类别群组。

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