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龙图腾网恭喜贵州理工学院申请的专利一种云边协同体系下的算力硬件资源自适应调度方法以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：CN119292795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411826486.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种云边协同体系下的算力硬件资源自适应调度方法以及系统是由陈双;王全松;何金安;林善若水设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云边协同体系下的算力硬件资源自适应调度方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种云边协同体系下的算力硬件资源自适应调度方法以及系统，通过获取硬件资源状态数据；构建第一组合特征，将第一组合特征分别传输到多个第一领域自适应算法，得到第一算法嵌入输出特征；确定硬件资源状态数据在提前部署的每个数据分组的信息覆盖程度，并基于硬件资源状态数据在各数据分组的信息覆盖程度和为各数据分组设置的量化特征，构建第一空缺指示特征；根据第一空缺指示特征确定各第一领域自适应算法的重要性参数，根据重要性参数对各第一算法嵌入输出特征进行特征加权融合得到第一空缺感知特征，基于对第一空缺感知特征和各第一算法嵌入输出特征的特征组合结果得到调度策略。本发明可以自适应制定准确的调度策略。

本发明授权一种云边协同体系下的算力硬件资源自适应调度方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种云边协同体系下的算力硬件资源自适应调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标云边协同体系的硬件资源状态数据，所述硬件资源状态数据包括目标云边协同体系分别对应于多个对照数据的数据项值，所述多个对照数据包括多个硬件资源基础数据、多个过往硬件资源调度统计数据和多个过往硬件资源调度节点流数据，其中，所述过往硬件资源调度统计数据包括目标云边协同体系在多个算力硬件资源中的调度参数，所述过往硬件资源调度节点流数据用于表示基于目标云边协同体系在当下时间节点之前在所述多个算力硬件资源中预设次数的调度事件组成的算力硬件资源调度事件流；将各硬件资源基础数据和过往硬件资源调度统计数据对应的数据项值进行量化得到第一量化特征，将各过往硬件资源调度节点流数据对应的序列数据项值进行量化得到第二量化特征，并基于各第一量化特征和各第二量化特征得到第一组合特征；将所述第一组合特征分别传输到多个第一领域自适应算法，采用各第一领域自适应算法进行特征嵌入得到各第一领域自适应算法输出的第一算法嵌入输出特征；确定所述硬件资源状态数据在提前部署的每个数据分组的信息覆盖程度，并基于所述硬件资源状态数据在各数据分组的信息覆盖程度和为各数据分组设置的量化特征，构建所述硬件资源状态数据的第一空缺指示特征，所述第一空缺指示特征用于标记所述硬件资源状态数据中对照数据对应的数据项值的丢失数据；依据所述第一空缺指示特征确定各第一领域自适应算法的重要性参数，依据所述重要性参数对各第一算法嵌入输出特征进行特征加权融合得到第一空缺感知特征，并基于对所述第一空缺感知特征和各第一算法嵌入输出特征的特征组合结果得到推理出的目标云边协同体系下对目标算力硬件资源的调度策略；其中，所述基于各第一量化特征和各第二量化特征得到第一组合特征，包括：将各第一量化特征融合为第四组合特征，将各第二量化特征融合为第五组合特征；采用多个交互算子分别确定第四组合特征的特征间相互作用，得到各交互算子分别输出的第一隐层数组；将所述第五组合特征传输到循环网络算子，得到所述循环网络算子输出的第二隐层数组；将所述第一隐层数组和所述第二隐层数组融合为第一组合特征；所述确定所述硬件资源状态数据在提前部署的每个数据分组的信息覆盖程度，并基于所述硬件资源状态数据在各数据分组的信息覆盖程度和为各数据分组设置的量化特征，构建所述硬件资源状态数据的第一空缺指示特征，包括：对于任意一个数据分组，确定对于的数据分组中丢失的数据项值对应的丢失数据项数量，将所对于的数据分组中的总数据项数量减去所述丢失数据项数量，得到未丢失数据项总数量，将所述未丢失数据项总数量除以所述总数据项数量，得到所对于的数据分组的信息覆盖程度；对每一数据分组，确定分别对应的信息覆盖程度；对于每一数据分组，将其对应的信息覆盖程度与其设置的量化特征进行相乘，分别得到每一数据分组对应的调节量化特征，将各数据分组对应的调节量化特征进行融合，得到所述第一空缺指示特征；所述基于对所述第一空缺感知特征和各第一算法嵌入输出特征的特征组合结果得到推理出的目标云边协同体系下对目标算力硬件资源的调度策略，包括：对所述第一空缺感知特征和各第一算法嵌入输出特征进行融合，得到第二组合特征；将所述第二组合特征或者依据所述第二组合特征生成的第三组合特征传输到多层感知机模块，得到所述多层感知机模块的执行结果；将所述执行结果分别传输到逻辑激活算子、线性激活算子和对数单元激活算子，分别预估获得所述目标云边协同体系进行调度的可能性系数、所述目标云边协同体系调度参数的均值及所述目标云边协同体系调度参数的离散度；依据所述可能性系数、所述均值及所述离散度，确定推理出的用户对目标算力硬件资源的调度策略。

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