【摘 要】
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论文提出一种基于人工神经网络的线程数据加速划分模型。利用该模型学习样本集中隐含的划分知识,来指导新程序的划分。样本中的知识用样本的特征和划分方案组成,它们分别作为
【机 构】
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论文提出一种基于人工神经网络的线程数据加速划分模型。利用该模型学习样本集中隐含的划分知识,来指导新程序的划分。样本中的知识用样本的特征和划分方案组成,它们分别作为网络的输入和输出来训练网络,直至达到指定的精度。在测试阶段,利用测试程序预执行获取的特征信息作为模型输入,运行模型得出该程序的划分方案,作为预测结果。基于Prophet实验平台,该文提出的模型有效地预测出待划分程序的划分方案,平均预测精度约为0.7。而且依据该划分方案指导程序划分后,加速比性能比原有划分方案获得的加速比最大提升了11.8%。实验证
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