符号网络预测准确度及时间代价的优化
2017-02-15分类号：O157.5
【部门】广东工业大学计算机学院
【摘要】符号网络的预测准确度越来越高,但是时间复杂度也越来越难以接受。必须寻找有效预测方法,既保证算法预测准确度高,同时时间复杂度低。本文设计了一个优化算法,使用平衡环算法预测符号,利用函数拟合方法分别拟合预测准确度与步长、时间复杂度与步长的函数关系,分析随步长增加预测准确度与时间复杂度的关系并提出优化方案。实验显示,本文的优化算法能够有效获得预测准确度与时间复杂度的关系。本文可供设计符号预测算法的研究者参考。
【关键词】符号网络 符号预测 时间复杂度 优化
【基金】国家自然科学基金资助项目(61402118); 广东省科技计划资助项目(2013B090200017,2013B010401029,2013B010401034,2016B010108007,2015B090901016,201508010067); 广州市科技计划资助项目(201508010067,2013J4500028,2013J4100004,2016201604030034,201604020145); 广东省教育厅资助项目(粤教高函2015[133]号,粤教高函[2014]97号,ZYGX00
【所属期刊栏目】工业工程
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