广东宜通衡睿科技有限公司付承启获国家专利权
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龙图腾网获悉广东宜通衡睿科技有限公司申请的专利一种内存消耗值预估方法、装置、终端设备及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：CN115904728B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211681113.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种内存消耗值预估方法、装置、终端设备及存储介质是由付承启;江伟;郭剑;陈泳蒸;卢益谦设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种内存消耗值预估方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及内存预估技术领域，公开了一种内存消耗值预估方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括获取应用场景中内存消耗的影响因素；以所述影响因素作为输入特征构建训练数据集，基于gbdt回归建立内存消耗模型；根据所述训练数据集对所述内存消耗模型进行训练，得到训练后的内存消耗模型；根据待测试的业务场景的数据特点构造测试数据集，将所述测试数据集输入至训练后的内存消耗模型，得到内存消耗预估值。本方法能同时基于多个因素，对内存消耗进行预估。
本发明授权一种内存消耗值预估方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种内存消耗值预估方法，其特征在于，包括： 获取应用场景中内存消耗的影响因素；其中，所述影响因素包括数据转换为java对象的大小、数据的有序程度、规则的复杂程度、并行度大小和任务的作业数量； 以所述影响因素作为输入特征构建训练数据集，基于gbdt回归建立内存消耗模型； 根据所述训练数据集对所述内存消耗模型进行训练，得到训练后的内存消耗模型； 根据待测试的业务场景的数据特点构造测试数据集，将所述测试数据集输入至训练后的内存消耗模型，得到内存消耗预估值； 其中，所述内存消耗模型表示为： 其中，x为输入特征，Hm为第m步的模型，Hm-1是上一轮的已知的模型，Tm就是第m轮需要加进来的cart树模型；为需要学习的树的结构，包括特征分割点及叶节点的输出；表示令整体损失最小的树结构；L表示损失函数；N表示训练数据集中的样本总数;表示第个样本的输入特征；表示第个样本的真实内存消耗值； 所述内存消耗模型的第m轮的学习目标表示为： 。
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