【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据中心，具体而言，涉及一种数据中心模拟控制方法及系统。
技术介绍
1、在现代信息技术中，数据中心起着至关重要的作用，它是存储和处理海量数据的核心设施。然而，由于数据中心系统的复杂性以及大量硬件设备和软件系统的相互交织，可能会出现各种运行异常。这些异常若不能及时有效地诊断并解决，可能导致数据丢失、服务中断等严重问题。
2、为了提高数据中心的运行效率和稳定性，需要对其进行持续且精确的模拟控制。传统的模拟控制方法主要依赖规则引擎或专家系统，这些方法往往需要人工编写大量规则，并且难以应对复杂和动态变化的运行环境。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种数据中心模拟控制方法及系统，获取数据中心模拟控制学习数据序列，并依据该数据序列对长短期记忆网络进行初始化知识学习，生成第一异常模拟控制诊断网络。接着，利用第一异常模拟控制诊断网络对数据中心模拟控制学习数据序列进行编码，并计算编码表征向量序列，从而生成目标表征参数。然后，基于目标表征参数对数据中心模拟控制学习数据序列进行参数更新和特征更新，生成目标数据中心模拟控制学习数据。最后，根据目标数据中心模拟控制学习数据对长短期记忆网络进行参数更新，生成目标异常模拟控制诊断网络。此方法能有效提升数据中心模拟控制的准确性，为数据中心的管理和维护提供有力工具。
2、依据本专利技术实施例的一个方面，提供一种数据中心模拟控制方法及系统，所述方法包括：
3、获取数据中心模拟控制学习数据序列
4、依据所述第一异常模拟控制诊断网络对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行编码，并对编码表征向量序列进行计算，生成目标表征参数；
5、基于所述目标表征参数对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行参数更新标注特征更新，生成目标数据中心模拟控制学习数据；
6、依据所述目标数据中心模拟控制学习数据对所述长短期记忆网络进行参数更新，生成目标异常模拟控制诊断网络。
7、一种可替代的实施方式中，所述依据所述数据中心模拟控制学习数据序列对长短期记忆网络进行初始化知识学习，生成第一异常模拟控制诊断网络的步骤，包括：
8、获取所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练标注特征数据，并对所述训练标注特征数据进行软化操作，生成第一目标数据中心模拟控制学习数据；
9、依据所述第一目标数据中心模拟控制学习数据对所述长短期记忆网络进行参数更新，生成第一异常模拟控制诊断网络。
10、一种可替代的实施方式中，所述获取所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练标注特征数据，并对所述训练标注特征数据进行软化操作，生成第一目标数据中心模拟控制学习数据的步骤，包括：
11、获取所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练标注特征数据，基于所述训练标注特征数据计算所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练代价函数；
12、基于第一训练收敛策略对所述训练代价函数中的权重进行更新，以对所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练标注特征数据进行软化操作，生成第一目标数据中心模拟控制学习数据。
13、一种可替代的实施方式中，所述数据中心模拟控制学习数据包括功能调度控制数据，所述依据所述第一异常模拟控制诊断网络对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行编码，并对编码表征向量序列进行计算，生成目标表征参数的步骤，包括：
14、依据所述第一异常模拟控制诊断网络，对所述数据中心模拟控制学习数据序列中的功能调度控制数据进行编码，生成目标编码特征；
15、从所述数据中心模拟控制学习数据序列的功能调度控制数据中确定第一功能调度控制数据，并从所述目标编码特征中确定所述第一功能调度控制数据对应的第一编码特征；
16、对所述第一编码特征进行特征计算，生成目标表征参数。
17、一种可替代的实施方式中，所述基于所述目标表征参数对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行参数更新标注特征更新，生成目标数据中心模拟控制学习数据的步骤，包括：
18、从所述数据中心模拟控制学习数据序列中确定第二功能调度控制数据；
19、基于所述目标表征参数，对所述第一功能调度控制数据与所述第二功能调度控制数据的特征距离进行计算，生成特征距离参数；
20、基于所述特征距离参数对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行标示，以对所述数据中心模拟控制学习数据的训练标注特征数据进行更新，生成目标数据中心模拟控制学习数据。
21、一种可替代的实施方式中，所述基于所述特征距离参数对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行标示，以对所述数据中心模拟控制学习数据的训练标注特征数据进行替换，生成目标数据中心模拟控制学习数据的步骤，包括：
22、获取预设权重矩阵对应的权重矩阵值；
23、基于第二训练收敛策略，对所述权重矩阵值和所述特征距离参数进行计算，生成所述数据中心模拟控制学习数据序列对应的目标训练标注特征数据；
24、依据所述目标训练标注特征数据对所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练标注特征数据进行替换，生成目标数据中心模拟控制学习数据。
25、一种可替代的实施方式中，所述依据所述目标数据中心模拟控制学习数据对所述长短期记忆网络进行参数更新，生成目标异常模拟控制诊断网络之后的步骤，包括：
26、获取所述目标异常模拟控制诊断网络的网络权重信息；
27、基于所述网络权重信息对所述目标异常模拟控制诊断网络的网络运用指标进行评估，以判断所述目标异常模拟控制诊断网络的网络运用指标是否符合部署要求；
28、若所述目标异常模拟控制诊断网络的网络运用指标不符合部署要求，则返回并执行获取预设权重矩阵对应的权重矩阵值的步骤，直到所述目标异常模拟控制诊断网络的网络运用指标符合部署要求。
29、依据本专利技术实施例的另一方面，提供一种数据中心模拟控制方法及系统，所述系统包括：
30、获取模块，用于获取数据中心模拟控制学习数据序列，并依据所述数据中心模拟控制学习数据序列对长短期记忆网络进行初始化知识学习，生成第一异常模拟控制诊断网络；
31、编码模块，用于依据所述第一异常模拟控制诊断网络对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行编码，并对编码表征向量序列进行计算，生成目标表征参数；
32、更新模块，用于基于所述目标表征参数对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行参数更新标注特征更新，生成目标数据中心模拟控制学习数据；
33、生成模块，用于依据所述目标数据中心模拟控制学习数据对所述长短期记忆网络进行参数更新，生成目标异常模拟控制诊断网络。
34、依据本专利技术实施例的另一方面，提供一种服务器，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、通信接口和存储本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述依据所述数据中心模拟控制学习数据序列对长短期记忆网络进行初始化知识学习，生成第一异常模拟控制诊断网络的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述获取所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练标注特征数据，并对所述训练标注特征数据进行软化操作，生成第一目标数据中心模拟控制学习数据的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述数据中心模拟控制学习数据包括功能调度控制数据，所述依据所述第一异常模拟控制诊断网络对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行编码，并对编码表征向量序列进行计算，生成目标表征参数的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述基于所述目标表征参数对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行参数更新标注特征更新，生成目标数据中心模拟控制学习数据的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的数据中心模拟控制方法，其特
7.根据权利要求1至6任一项所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述依据所述目标数据中心模拟控制学习数据对所述长短期记忆网络进行参数更新，生成目标异常模拟控制诊断网络之后的步骤，包括：
8.一种数据中心模拟控制系统，其特征在于，所述数据中心模拟控制系统包括：
9.一种服务器，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序时，实现权利要求1-7任一项所述的数据中心模拟控制方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的数据中心模拟控制方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述依据所述数据中心模拟控制学习数据序列对长短期记忆网络进行初始化知识学习，生成第一异常模拟控制诊断网络的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述获取所述数据中心模拟控制学习数据序列的训练标注特征数据，并对所述训练标注特征数据进行软化操作，生成第一目标数据中心模拟控制学习数据的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述数据中心模拟控制学习数据包括功能调度控制数据，所述依据所述第一异常模拟控制诊断网络对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行编码，并对编码表征向量序列进行计算，生成目标表征参数的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的数据中心模拟控制方法，其特征在于，所述基于所述目标表征参数对所述数据中心模拟控制学习数据序列进行参数更新标注特征更新，生成目标数据中心模拟控制学习数据的步骤，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张巍，邬青，张军，
申请(专利权)人：江苏衡新数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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