【摘 要】
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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
【机 构】
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华东计算技术研究所嵌入式系统部,93115部队,同济大学计算机系
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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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