[发明专利]基于改进RBF神经网络的数据分级存储算法在审
| 申请号： | 202210107613.X | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114611572A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 廉小亲;刘钰;龚永罡;高超;吴叶兰;关文洋;陈彦铭;杨凯;吴艳华;程智博;冯云梅;刘哲倩 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京北新智诚知识产权代理有限公司 11100 | 代理人： | 朱丽华 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供基于改进RBF神经网络的数据分级存储算法：对首次存入的数据进行分级，根据一、二、三级存储设备的性能及容量特征得到存储级别，根据分级结果对数据进行数据存储。数据分级存储系统满足迁移条件时，计算数据迁移因素值，建立数据分级神经网络模型，得到数据迁移因素值与存储级别之间的映射关系。将数据迁移因素值作为数据分级神经网络模型的输入，根据触发条件选择迁移方式，根据差值P筛选迁移数据算法。本发明面向多源、异域、跨系统、多类型数据的分级存储策略及模型，实现数据不同级别之间的数据迁移，有效提高数据的访问效率及数据库的利用效率，提升数据管理决策效率，加快平台存储性能，降低平台存储成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 rbf 神经网络 数据 分级 存储 算法 | ||
【主权项】：
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