文献

J-GLOBAL ID：201102255863394404   整理番号：11A1197936

確率ベース適応学習予測方式

Probability-based Adaptive Learning Prediction Strategy

著者 (1件)： HE Ke-jia
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 36  号： 10  ページ： 215-217,220  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 作業負荷の変異に従ってパワー管理可能部品の電力状態を動的に切変えることによって,動的電力管理(DPM)は,電子システムの電力消費量の最小化を目指す。確率ベース適応学習樹木(ALT)を,適応学習樹木モデルの欠陥に対抗して提供した。確率における装置性能を特性評価することによって,確率ベースALTのほうが高いヒット率を持ち,性能と電力との平衡を最適化することができた。これは,予測,制御,およびフィードバックの集合を伴う一種の予測方式である。実験結果は,確率ベースALT予測方式のほうが他の予測方式と比較して非常に良好な安定性を持ち,システムの電力損失をさらに削減する可能性があることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *学習 ,  フィードバック ,  電子装置 ,  キャラクタリゼーション ,  作業負荷 ,  電力管理 ,  電気損失 ,  *ベース【半導体】
準シソーラス用語： *適応学習 ,  電子システム ,  特性評価 ,  実験結果 ,  電力損失

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率 ,  適応学習 ,  予測