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龙图腾网获悉济南浪潮数据技术有限公司申请的专利一种块存储调度方法、装置及电子设备和存储介质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：CN114020423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111166390.6，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种块存储调度方法、装置及电子设备和存储介质是由雷跃辉设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种块存储调度方法、装置及电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种块存储调度方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：确定块存储调度的影响因素，计算每个所述影响因素与调度时间之间的相关系数；将与所述调度时间之间的相关系数大于预设值的影响因素确定为目标影响因素；获取本次调度任务对应的目标影响因素，将所述本次调度任务对应的目标影响因素输入训练完成的深度神经网络模型中，得到所述本次调度任务对应的目标节点。本申请提供的块存储调度方法，通过对块存储调度的多个影响因素进行综合分析，引入影响因素与调度时间的相关系数，分析得到各个影响因素的重要程度，在此基础之上利用深度神经网络得到本次调度任务的调度节点，提高了存储调度的准确度。

本发明授权一种块存储调度方法、装置及电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种块存储调度方法，其特征在于，包括： 确定块存储调度的影响因素，计算每个所述影响因素与调度时间之间的相关系数； 将与所述调度时间之间的相关系数大于预设值的影响因素确定为目标影响因素； 获取本次调度任务对应的目标影响因素，将所述本次调度任务对应的目标影响因素输入训练完成的深度神经网络模型中，得到所述本次调度任务对应的目标节点； 其中，还包括： 获取训练样本，并确定每个所述训练样本对应的调度节点； 初始化深度神经网络模型，利用所述训练样本和对应的调度节点训练所述深度神经网络模型，得到训练完成的深度神经网络模型；其中，所述深度神经网络模型为BP神经网络，所述深度神经网络模型的层次结构包括输入层、多个隐层和输出层； 其中，所述初始化深度神经网络模型，包括： 根据所述目标影响因素的数量确定所述深度神经网络模型的输入节点数量； 根据候选节点的数量确定所述深度神经网络模型的输出节点数量； 根据所述输入节点数量和所述输出节点数量确定所述深度神经网络模型中隐层节点的数量。

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