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摘要:
对于多任务、多进程实时系统中的周期性任务,有一系列静态分配调度算法能有效地解决各种特定条件下的任务分配和调度问题,但这些算法均要求被调度任务的特征参数为已知条件,在很多实时系统中,周期性任务的运行时间或任务数量常常是一些具有一定规律的随机过程,上述静态算法的效能将受到限制.该文描述的神经网络能够充分利用不同时间和空间的数据信息,有较强的学习功能,提高了系统的性能和效率.
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内容分析
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文献信息
篇名 嵌入式系统中BP算法多任务调度性能的分析
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 嵌入式操作系统 多任务调度 BP算法
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 开发研究与设计技术
研究方向 页码范围 275-277
页数 3页 分类号 TP311
字数 3595字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.02.093
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卫志华 同济大学计算机系 17 129 7.0 11.0
2 赵锐 华东计算技术研究所嵌入式系统部 1 3 1.0 1.0
3 柴晓丽 华东计算技术研究所嵌入式系统部 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
嵌入式操作系统
多任务调度
BP算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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