基于C#架构的四级数据自动识别与适配方法组成比例

本发明专利技术公开了基于C#架构的四级数据自动识别与适配方法，涉及兵棋作战推演技术领域，包括以下步骤：在作战推演进行时，实时监控并记录每个线程对作战单元的战损数据访问情况，构建线程访问竞争数据分析集；针对已建立的分析集，提取出与访问竞争负载相关的关键指标，对所提取的线程访问竞争关键指标进行深入分析后。本发明专利技术通过机器学习模型对线程竞争风险智能识别，能够在高并发环境下准确检测竞争热点，动态优化资源分配。尤其是基于竞争负载预测结果对读写锁优先级进行自适应调整，确保在低竞争环境下提高查询效率，而在高竞争环境下优先保障战损数据的更新，减少数据滞后问题，防止“无敌单位”或“战损叠加”异常的出现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及兵棋作战推演，具体涉及基于c#架构的四级数据自动识别与适配方法。

技术介绍

1、基于c#架构的四级数据自动识别与适配指的是在计算机兵棋系统中，通过c#语言构建的框架自动解析和匹配四个层次的数据结构，以实现对各类作战平台上装备组件状态的实时检测和响应。具体来说，算子作为执行独立行动的最小单位，其功能不仅依赖于所属平台(如单兵、坦克、飞机、舰船等)所携带的多样化组件，还受到这些组件当前状态(如是否就绪、是否遭受损毁)以及它们依赖的基础配件状态(如存在性和资源消耗情况)的共同影响。系统通过自动识别平台、组件、状态和配件四个数据层级，实现数据的准确适配和动态响应，从而保障推演过程中各单元功能的真实反映和高效运作。

2、现有技术存在以下不足：

3、在基于四级数据结构的作战推演系统中，现有技术的战损状态自动识别与适配机制无法根据访问竞争情况进行自适应调节。当该自动识别与适配机制因访问竞争条件失效时，可能导致战损不生效的异常，使某些作战单元(如坦克、舰船、战机)即使遭受严重攻击后仍保持“无敌”状态。这将严重扭曲战斗逻辑，使推演演变为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于C#架构的四级数据自动识别与适配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于C#架构的四级数据自动识别与适配方法，其特征在于，提取出与访问竞争负载相关的关键指标，其中，提取的关键指标包括同一资源在多个线程之间发生冲突的次数和共享锁因争用而被强制回退的次数比例，在固定检测周期内，对所提取的线程访问竞争关键指标进行深入分析后，分别生成线程冲突参考值和共享锁退避参考值，通过分析后的线程冲突参考值和共享锁退避参考值构建特征向量表征线程访问竞争的具体表现。

3.根据权利要求2所述的基于C#架构的四级数据自动识别与适配方法，其特征在于，将构建好的线程...

【技术特征摘要】

1.基于c#架构的四级数据自动识别与适配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于c#架构的四级数据自动识别与适配方法，其特征在于，提取出与访问竞争负载相关的关键指标，其中，提取的关键指标包括同一资源在多个线程之间发生冲突的次数和共享锁因争用而被强制回退的次数比例，在固定检测周期内，对所提取的线程访问竞争关键指标进行深入分析后，分别生成线程冲突参考值和共享锁退避参考值，通过分析后的线程冲突参考值和共享锁退避参考值构建特征向量表征线程访问竞争的具体表现。

3.根据权利要求2所述的基于c#架构的四级数据自动识别与适配方法，其特征在于，将构建好的线程冲突参考值和共享锁退避参考值输入到一个训练完成并已经投入实际使用的机器学习模型之中，通过分析当前输入的特征向量生成竞争评估系数，基于竞争评估系数快速识别当前环境下的线程访问竞争风险。

4.根据权利要求3所述的基于c#架构的四级数据自动识别与适配方法，其特征在于，将在固定检测周期内通过机器学习模型对当前环境下的线程访问竞争风险进行预测时生...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡睿，李博，赵斌，祁文豪，麻灏飞，
申请(专利权)人：国维技术有限公司，
类型：发明
国别省市：