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龙图腾网获悉深圳市铨兴科技有限公司申请的专利一种固态硬盘冷热数据智能分层存储方法及系统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：CN120994139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511204079.4，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种固态硬盘冷热数据智能分层存储方法及系统是由黄少娃;郭威成;翁友民;黄旭彪;刘政宏设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固态硬盘冷热数据智能分层存储方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据存储技术领域，公开了一种固态硬盘冷热数据智能分层存储方法及系统，所述方法包括采集空间位置变化数据和振动状态数据，预处理后得到多维特征数据集；对空间位置变化数据和振动状态数据的影响程度进行量化处理，得到干扰权重值；基于干扰权重值和历史访问记录构建联合特征矩阵，预测热点数据分布；若热点数据分布与当前存储布局的匹配度低于预设匹配度阈值，则将高频访问数据迁移至低延迟区域，得到优化存储布局；当访问响应时间大于预设时间阈值时，生成日志数据，提取延迟负载特征；对优化存储布局进行二次调整，得到最终的动态存储方案。本方法能够实现固态硬盘存储性能的动态优化，降低因冷热数据错配导致的延迟损耗。

本发明授权一种固态硬盘冷热数据智能分层存储方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种固态硬盘冷热数据智能分层存储方法，其特征在于，包括： 采集固态硬盘运行时的空间位置变化数据和振动状态数据，进行预处理，得到多维特征数据集；其中，空间位置变化数据指固态硬盘在三维物理空间中的实时坐标信息； 根据所述多维特征数据集，对所述空间位置变化数据和所述振动状态数据的效率影响程度进行量化处理，得到对应的干扰权重值； 基于所述干扰权重值和预先获取的历史访问记录构建联合特征矩阵，并根据所述联合特征矩阵，采用长短期记忆网络模型，预测未来预设时间段内的热点数据分布； 获取当前存储布局，计算所述热点数据分布与所述当前存储布局的匹配度，若所述匹配度低于预设匹配度阈值，则将高频访问数据迁移至低延迟区域，得到优化存储布局；其中，扫描所述当前存储布局中的存储元数据，将所述存储元数据与所述热点数据分布进行比对，计算位于高延迟区域的热点数据比例，得到所述匹配度； 根据所述优化存储布局，实时监控数据访问请求的响应时间，当所述响应时间大于预设时间阈值时，生成包含延迟反馈的日志数据，并提取延迟负载特征；其中，延迟负载特征包含负载波动的标准差、负载与延迟的关联规律和波动对应的存储区域特性； 针对所述延迟负载特征，通过调整数据迁移频率和优先级，对所述优化存储布局进行二次调整，得到最终的动态存储方案； 其中，所述基于所述干扰权重值和预先获取的历史访问记录构建联合特征矩阵，包括： 从所述历史访问记录中提取数据访问频率，若所述数据访问频率超出预设频率阈值范围，则标记为异常行为，得到行为特征数据；获取当前的环境波动参数，结合所述行为特征数据识别导致访问效率下降的干扰因素，确定为环境干扰特征；基于所述环境干扰特征，当所述干扰权重值大于预设权重阈值时，对所述环境波动参数进行自适应调整，得到参数调整结果；将所述参数调整结果、所述环境干扰特征和所述行为特征数据进行多维度融合，得到所述联合特征矩阵。

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