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龙图腾网获悉山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司申请的专利一种数据分配方法、装置、设备、存储介质及产品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：CN120891983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511365982.9，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种数据分配方法、装置、设备、存储介质及产品是由侯皓雄;刘浩旭;顾洪洋;曹成;王璞设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据分配方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种数据分配方法、装置、设备、存储介质及产品，应用于计算机技术领域，方法包括：获取与数据访问请求相关的多个时间序列特征；将所述多个时间序列特征由时域转换至频域，并在所述频域内进行机器学习分析；将经机器学习分析后的结果由频域逆转换至时域，得到数据重用概率预测值；基于所述数据重用概率预测值，将所述数据访问请求对应的数据分配至固态硬盘的SLC缓存区域或QLC主存储区域。该技术方案解决了现有方法无法动态适应负载变化、预测精度低等问题。

本发明授权一种数据分配方法、装置、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种数据分配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取与数据访问请求相关的多个时间序列特征； 将所述多个时间序列特征由时域转换至频域，并在所述频域内进行机器学习分析，包括：对所述频域表示的实部系数和虚部系数，应用基于多层感知机MLP架构的神经网络模型进行机器学习；所述机器学习包括先沿特征通道维度进行学习，再沿时间维度进行学习；其中，沿特征通道维度的机器学习用于捕获多元时间序列特征之间的依赖性与相关性；沿时间维度的机器学习用于捕获时间序列特征上的长周期和规律性特征； 对所述频域表示的实部系数和虚部系数，应用基于多层感知机MLP架构的神经网络模型进行机器学习，是依据以下复数线性变换式进行的： 其中，表示输出的频域信号；表示输入复数频域信号的实部系数矩阵；表示输入复数频域信号的虚部系数矩阵；表示复数权重矩阵W的实部；表示复数权重矩阵W的虚部；表示虚数单位；表示复数偏置项； 将经机器学习分析后的结果由频域逆转换至时域，得到数据重用概率预测值，包括： 对所述输出的频域信号执行时频逆变换，将其恢复为时域信号； 将恢复后的时域信号输入至投影预测模块，所述投影预测模块通过至少一个全连接层及激活函数进行处理，输出所述数据重用概率预测值； 基于所述数据重用概率预测值，将所述数据访问请求对应的数据分配至固态硬盘的SLC缓存区域或QLC主存储区域。

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云海国创云计算装备产业创新中心有限公司，其通讯地址为：250014 山东省济南市高新区港西路2177号港盛大厦4层401室；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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