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龙图腾网获悉山东大学申请的专利面向云上实时机器学习的协同数据副本控制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：CN120980078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511483453.9，技术领域涉及：H04L67/1001；该发明授权面向云上实时机器学习的协同数据副本控制方法及系统是由崔立真;张宇;徐庸辉;何伟设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向云上实时机器学习的协同数据副本控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于分布式存储领域，提供了一种面向云上实时机器学习的协同数据副本控制方法及系统，利用综合代价函数对各候选边缘节点进行评估，以综合代价函数最小为目标，确定最优副本位置，并选择若干邻近节点作为备份位置，利用联邦学习技术进行云端和边缘节点之间的数据副本的同步，利用拜占庭容错机制进行数据副本的检测，剔除信息同步异常的边缘节点；将动态环境下的数据副本调度问题抽象为一个马尔可夫决策过程，进行优化求解，根据优化求解后的结果进行闭环控制。本发明可以实现成本感知的副本放置、云边端环境下的安全可靠协作以及动态闭环控制，降低延迟与提高可靠性的同时降低存储与传输开销。

本发明授权面向云上实时机器学习的协同数据副本控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向云上实时机器学习的协同数据副本控制方法，其特征是，包括以下步骤： 针对数据块的数据副本，利用综合代价函数对各候选边缘节点进行评估，以综合代价函数最小为目标，确定最优副本位置，并选择若干邻近节点作为备份位置，所述综合代价函数加权融合静态成本、动态成本和业务约束； 所述静态成本包括云端的单位存储费用、本地边缘节点的固态硬盘使用开销及终端设备受限的存储能力； 所述动态成本包括边缘节点的中央处理器、内存与带宽利用率，以及数据访问频率所导致的热点效应； 所述业务约束，包括实时机器学习任务的服务等级协议与数据合规性要求； 获取各个边缘节点的实时参数，当边缘节点的实时参数满足预设的触发条件时，进行数据副本再分布，重新评估综合代价函数，确定最优副本位置，对相应副本进行迁移； 利用联邦学习技术进行云端和边缘节点之间的数据副本的同步，在各边缘节点上共享云端模型，云端定期将全局模型的最新参数广播到各个边缘节点，每个边缘节点使用本地的数据进行模型训练，将更新后的模型参数上传至云端进行汇总和聚合；如果存在边缘节点上传的数据和预期的模型参数存在大于设定范围的偏差，利用拜占庭容错机制进行数据副本的检测，剔除信息同步异常的边缘节点； 将动态环境下的数据副本调度问题抽象为一个马尔可夫决策过程，综合考虑资源利用率、负载均衡度、访问延迟和副本可用性，进行优化求解，根据优化求解后的结果确定最优副本管理策略，将所述最优副本管理策略反馈至利用综合代价函数对各候选边缘节点进行评估的过程以及利用联邦学习技术进行云端和边缘节点之间的数据副本的同步的过程，实现闭环控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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