[发明专利]一种基于神经网络模型的负载确定方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201810037223.3 | 申请日： | 2018-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN108255581A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 胡玉鹏;亓开元 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06N3/02;G06F9/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于神经网络模型的负载确定方法、装置及系统，所述方法包括基于负载监控样本数据，训练获得神经网络模型，所述神经网络模型用于确定虚拟机的负载值；根据第一时间段内的负载监控数据，计算所述第一时间段内的负载监控数据的平均值；将所述负载监控数据的平均值输入所述神经网络模型，输出所述第一时间段内的负载值。在本申请实施例中，基于神经网络模型，并结合一个时间段内的负载监控数据来确定一个时间段内虚拟机的负载值，可以在一定程度上提高虚拟机负载确定的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 负载监控 时间段 装置及系统 负载确定 虚拟机 虚拟机负载 样本数据 申请 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络模型的负载确定方法，其特征在于，包括：基于负载监控样本数据，训练获得神经网络模型，所述神经网络模型用于确定虚拟机的负载值；根据第一时间段内的负载监控数据，计算所述第一时间段内的负载监控数据的平均值；将所述负载监控数据的平均值输入所述神经网络模型，输出所述第一时间段内的负载值。
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