符号网络预测准确度及时间代价的优化

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符号网络的预测准确度越来越高,但是时间复杂度也越来越难以接受。必须寻找有效预测方法,既保证算法预测准确度高,同时时间复杂度低。本文设计了一个优化算法,使用平衡环算法预测符号,利用函数拟合方法分别拟合预测准确度与步长、时间复杂度与步长的函数关系,分析随步长增加预测准确度与时间复杂度的关系并提出优化方案。实验显示,本文的优化算法能够有效获得预测准确度与时间复杂度的关系。本文可供设计符号预测算法的研究者参考。
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