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龙图腾网获悉意道(深圳)科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的数据优化存储方法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：CN120255804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510315619.X，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种基于人工智能的数据优化存储方法是由杨壮设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的数据优化存储方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能的数据优化存储方法，涉及数据存储领域，包括：采集存储单元的存储速率数据和数据传输单元的传输速率数据；采用基于密度的局部异常因子LOF算法对存储速率数据进行异常检测；采用基于SARIMA和LSTM的多模型组合预测方法，得到下一时刻的预测传输速率序列；计算采集的传输速率数据与预测传输速率序列之间的残差；构建基于近端策略优化PPO的深度强化学习模型；根据存储速率异常点序列和传输速率残差序列构建多目标奖励函数，通过最大化目标奖励函数训练深度强化学习模型，生成最优的数据传输速率控制策略。针对现有技术中存储资源利用不平衡，本申请平衡存储资源的利用。

本发明授权一种基于人工智能的数据优化存储方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据优化存储方法，其特征在于，包括： S1，采集存储单元的存储速率数据和数据传输单元的传输速率数据； S2，采用基于密度的局部异常因子LOF算法对存储速率数据进行异常检测，得到存储速率异常点序列，包括： S21，根据预设的最小近邻数和最大近邻数，计算每个数据点p的近邻数和局部可达密度； S22，根据局部可达密度，计算每个数据点的局部异常因子和全局异常因子，得到综合异常评分： 其中，和分别为预设的最小和最大近邻数，λ为控制近邻数变化速率的超参数，为数据点p的局部可达密度，数据点p的局部可达密度的计算公式为： 其中，表示数据点p的k近邻集合，表示集合的大小，表示数据点p相对于其k近邻q的局部可达距离； S23，根据综合异常评分，通过如下公式计算分割阈值threshold： 其中，和分别为综合异常评分的均值和标准差，β为控制阈值的超参数； S24，将综合异常评分大于分割阈值threshold的数据点标记为异常点，得到存储速率异常点序列； S3，根据传输速率数据和存储速率异常点序列，采用基于SARIMA和LSTM的多模型组合预测方法，得到下一时刻的预测传输速率序列； 计算采集的传输速率数据与预测传输速率序列之间的残差，得到传输速率残差序列； S4，将存储速率异常点序列、预测传输速率序列和传输速率残差序列作为状态空间输入，设置传输速率调整值作为动作空间输出，构建基于近端策略优化PPO的深度强化学习模型； S5，根据存储速率异常点序列和传输速率残差序列构建多目标奖励函数，通过最大化目标奖励函数训练深度强化学习模型； S6，利用训练后的深度强化学习模型，生成最优的数据传输速率控制策略。

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