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道玉翠社区龙观路12号桦浩泰工业区一种基于人工智能加速器的数据存储方法将关键数据块数量值与信息熵超限值进行加权占比和访问频率偏差比进行加权求和得到数据2对特征指标进行分析，得到特征指标次要值，对特征指标次要值通过对信息熵值的分析处理，得到关键数据块数量值与信息熵超限将数据集中的待存储数据根据访问频率进行筛选，得到高频数据将关键表现值与数据访问值进行结合分析，生成待存储数据次序表统计特征提取不合格次数，将特征提取不合格次数与特征提取总次数进行比值处理，将特征提取不合格比BHG和特征指标次要偏差值YPC进行数据处理，通过公式在数据存储周期内，统计特征提取不合格次数，将特征基于特征指标不合格，将特征指标次要值与特征指标次要阈值进将关键数据块数量值与信息熵超限值进行加权比值处理，得到关所述关键数据块数量值与信息熵超限值的获取3将信息熵差与信息熵差阈值进行差值计算，得到信息熵偏差，将信将高频数据块数量占比和访问频率偏差比进行加权求和，得到数所述高频数据块数量占比和访问频率偏差比的获统计访问频率曲线中超过基准线的数据块的数量，并与数据块的数量进行比值处理，将访问频率与访问频率标准值进行差值处理，得到访问频CH=1+In(a1*G+a2*mw)计算得到存储表征值CH，其中a1，a2均为预设比例系数。分析信号处理模块：基于信息熵值的分析处理，频数据块数量占比和访问频率偏差比进行加权求和得到数4将特征提取不合格比BHG和特征指标次要偏差值YPC进行数据处理，通过公式56CH=1+In(a1*G+a2*mw)计算得到存储表征值CH，其中a1，a2均为预设比例系数；集中的待存储数据根据访问频率进行筛选，得到高频数据块数量占比和访问频率偏差比，将高频数据块数量占比和访问频率偏差比进行加权求和得到数据[0009]图1是本发明实施例1所述的一种基于人工智能加速器的数据存储方法的步骤流图2是本发明实施例2所述的一种基于人工智能加速器的数据存储方法的步骤流图3是本发明实施例4所述的一种基于人工智能加速器的数据存储系统的程序框7需要说明的是，特征指标标准值由本领域技术人员遍历大量历史数据自行设定将特征提取不合格比BHG和特征指标次要偏差值YPC进行数据处理，通过公式89数量占比和访问频率偏差比进行加权求和得具体的，将得到的关键表现值GJ与数据访问值FW进行数据处理，通过公式CH=1+In(a1*G+a2*mw)计算得到存储表征值CH，其中a1，a2均为预设比例系数；在一些实施例中，根据存储表征值CH按照从大到小的顺序对待存储数据进行排通过人工智能加速器对待存储数据进行分类，对待存储数据进行重要性方面分集中的待存储数据根据访问频率进行筛选，得到高频数据块数量占比和访问频率偏差比，将高频数据块数量占比和访问频率偏差比进

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