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采用机器学习算法的软件能耗感知模型及其应用
资料介绍
针对软件开发人员不了解代码的能耗,或者即使能测得软件运行时的能耗但由于缺乏对影响能耗的各因素了解的问题,在对4种机器学习算法实验的基础上,选用岭回归算法建立了以软件性能事件为特征的软件能耗模型。以收集的软件能耗测量值和软件性能事件数据作为训练样本,利用岭回归机器学习算法建立平均能耗模型,用平均能耗模型来预测其他软件的平均能耗;并在此基础上,利用软件运行的实时特征提出了实时的能耗模型。实验结果表明:以测量的能耗为基准,采用所提出的平均能耗模型对软件能耗进行预测的误差率在9%以内;与平均能耗模型相比,实时能耗模型的预测误差率更低。采用本文所提出的两种能耗模型,软件设计人员不需要对自己的软件进行测量和训练就可以较准确地估算出软件的能耗并能解释能耗产生的原因,最后根据预测结果对软件的能效进行优化。
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