[发明专利]一种数据中心能效相关特征的选择方法在审
| 申请号： | 201811469430.2 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN110309037A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 李云;张諝晟;沈子钰;夏彬;刘峥 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种数据中心能效相关特征的选择方法，针对数据中心能效的特征选择问题，本发明采用了一种基于K近邻分类损失函数和分类间隔的特征选择方法，该方法通过收集数据中心能耗数据和对应的PUE值，然后将PUE值分级分类，通过样本找到对应的分类间隔，并更新特征权重和对特征权重排序，以此根据设定的阈值获得特征选择结果。本发明所述方法能够提取出与数据中心能效相关的特征并很好地处理噪声数据，从而提高后续能效预测的精度，有效防止过学习。 | ||
| 搜索关键词： | 数据中心 能效 特征选择 分类间隔 特征权重 能耗数据 损失函数 噪声数据 分级 排序 样本 分类 预测 更新 学习 | ||
【主权项】：
1.一种数据中心能效相关特征的选择方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)收集数据中心能耗数据和对应的PUE值；(2)按分级标准将PUE值分级；(3)随机选择样本并查找其K近邻，同时计算该样本所对应的分类间隔；(4)建立基于分类损失‑间隔的特征选择评价准则；(5)通过梯度下降优化所设计的评价准则更新特征权重；(6)对特征权重排序，并通过设定阈值来获得特征选择结果。
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