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龍圖騰網獲悉國維技術有限公司申請的專利基于C#架構的四級數據自動識別與適配方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120335960B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510400792.X，技術領域涉及：G06F9/48；該發明授權基于C#架構的四級數據自動識別與適配方法是由胡睿;李博;趙斌;祁文豪;麻灝飛設計研發完成，并于2025-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于C#架構的四級數據自動識別與適配方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于C#架構的四級數據自動識別與適配方法，涉及兵棋作戰推演技術領域，包括以下步驟：在作戰推演進行時，實時監控并記錄每個線程對作戰單元的戰損數據訪問情況，構建線程訪問競爭數據分析集；針對已建立的分析集，提取出與訪問競爭負載相關的關鍵指標，對所提取的線程訪問競爭關鍵指標進行深入分析后。本發明通過機器學習模型對線程競爭風險智能識別，能夠在高并發環境下準確檢測競爭熱點，動態優化資源分配。尤其是基于競爭負載預測結果對讀寫鎖優先級進行自適應調整，確保在低競爭環境下提高查詢效率，而在高競爭環境下優先保障戰損數據的更新，減少數據滯后問題，防止“無敵單位”或“戰損疊加”異常的出現。

本發明授權基于C#架構的四級數據自動識別與適配方法在權利要求書中公布了：1.基于C#架構的四級數據自動識別與適配方法，其特征在于，包括以下步驟： 在作戰推演進行時，實時監控并記錄每個線程對作戰單元的戰損數據訪問情況，構建線程訪問競爭數據分析集； 針對已建立的分析集，提取出與訪問競爭負載相關的關鍵指標，對所提取的線程訪問競爭關鍵指標進行深入分析，通過分析后的特征構建特征向量表征線程訪問競爭的具體表現； 將構建好的線程競爭特征向量輸入到一個訓練完成并已經投入實際使用的機器學習模型之中，通過分析當前輸入的特征向量快速識別當前環境下的線程訪問競爭風險； 在確認存在潛在競爭風險后，對線程在訪問作戰單元戰損數據時所執行的具體操作類型進行明確區分，即明確識別出當前訪問是“讀”操作還是“寫”操作，根據實時獲取到的線程競爭負載預測結果，動態地調整讀寫鎖的優先級策略，自適應不同訪問競爭負載的需求； 在確認存在潛在競爭風險后，根據實時獲取到的線程競爭負載預測結果，動態地調整讀寫鎖的優先級策略，具體的步驟如下： 在發現線程競爭風險后，首先區分當前線程對作戰單元戰損數據的訪問類型，即判定該線程執行的是讀操作還是寫操作，同時，結合競爭評估系數和競爭評估系數參考閾值，計算動態讀寫競爭因子，用以表征當前環境下讀操作與寫操作的競爭強度比，動態讀寫競爭因子的計算表達式為：，其中：為動態讀寫競爭因子，為固定檢測周期內的讀操作總次數，表示線程查詢作戰單元戰損數據的頻率，為固定檢測周期內的寫操作總次數，表示線程更新作戰單元戰損數據的頻率，與分別為讀優先級系數和寫優先級系數，用于控制讀寫鎖的基礎權重，為指數調節因子，用于放大競爭嚴重情況下的影響； 根據計算得到的動態讀寫競爭因子，實時調整讀寫鎖的優先級策略，使得系統能夠在不同訪問競爭負載下自適應讀寫操作的調度，具體調整策略如下：，其中：為讀鎖優先級權重，決定讀操作在競爭環境下的調度權重，取值范圍，為寫鎖優先級權重，決定寫操作在競爭環境下的調度權重，取值范圍，為調節因子，用于控制競爭環境下讀寫鎖優先級變化的靈敏度，和分別代表讀鎖優先級閾值和寫鎖優先級閾值，用于控制讀寫鎖在不同競爭環境下的優先級調整起點。

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