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摘要:
动态电源管理技术降低系统功耗的主要办法是根据工作负载的变化动态地切换目标设备工作模式.针对自适应学习树模型的缺陷,提出基于概率的自适应学习预测策略,通过概率描述设备行为,能够提高预测正确率,从而达到系统功耗与性能之间的优化平衡.基于概率的自适应学习预测策略是一种集预测、控制、反馈为一体的预测策略.实验结果表明,该预测策略具有较好的稳定性,与其他预测策略相比可以进一步降低系统的功耗.
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文献信息
篇名 基于概率的自适应学习预测策略
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 动态电源管理 预测 自适应学习树 基于概率的自适应学习
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 215-217,220
页数 分类号 TP316
字数 4007字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.10.074
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作者信息
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1 何可佳 宁波工程学院电子与信息工程学院 10 20 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态电源管理
预测
自适应学习树
基于概率的自适应学习
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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317027
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