[发明专利]一种基于BP神经网络的分布式缓存系统Memcached的改进方法有效
| 申请号： | 201710606649.1 | 申请日： | 2017-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN107426315B | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 金仙力;赵兴旺 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 李吉宽 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的分布式缓存系统Memcached的改进方法，包含：初始化HC Model；利用三层BP神经网络分类器训练样本数据，并得到分类依据；将实际数据输入训练成功的三层BP神经网络分类器，产生热点数据对象与冷点数据对象；装载HC Model的真实数据，即将热点与冷点数据对象装载至对应服务器节点。本发明提出的HC Model和依靠三层BP神经网络分类器区分热点数据对象与冷点数据对象的方法，与Memcached自带的分布式节点相比，新增加了热点数据服务器与冷点数据服务器，并在其中存放对应数据的路由和键值信息，极大提高了系统后面对数据的访问速度，而且对Memcacahed分布式缓存系统的工作效率有很大的提高作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 分布式 缓存 系统 memcached 改进 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的分布式缓存系统Memcached的改进方法，其特征在于包含以下步骤：S1：初始化HC Model；S2：利用三层BP神经网络分类器训练样本数据，并得到分类依据；S3：将实际数据输入训练成功的三层BP神经网络分类器，产生热点数据对象与冷点数据对象；S4：装载HC Model的真实数据，即将热点与冷点数据对象装载至对应服务器节点。
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