【摘 要】
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本文阐述了一种基于双权值神经网络的数据拟合学习算法，并在此基础上提出一种将其应用于系统电源管理的新算法。双权值神经网络通过学习系统中的历史空闲段长度，对未来将产生的
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本文阐述了一种基于双权值神经网络的数据拟合学习算法，并在此基础上提出一种将其应用于系统电源管理的新算法。双权值神经网络通过学习系统中的历史空闲段长度，对未来将产生的空闲段长度进行预测，使得系统能够根据预测结果自动切换其运行的状态，从而达到降低功耗的目的。实验证明：较传统的电源管理算法，本算法能进一步提高系统的正确关断率、降低系统在空闲时段的功耗。
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