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基于双向搜索的指令候选集生成算法
1
作者
范旺
刘勤让
+2 位作者
赵博
高彦钊
祁晓峰
《信息工程大学学报》
2025年第2期182-188,共7页
指令候选集生成是扩展指令集处理器设计中必不可缺的一部分,但该过程也是一种计算密集型任务。为提升候选集生成效率,提出一种双向搜索后融合的算法。首先,基于数据流图的邻接表提出一种高效的连通子图搜索树建立算法;其次,在搜索树遍...
指令候选集生成是扩展指令集处理器设计中必不可缺的一部分,但该过程也是一种计算密集型任务。为提升候选集生成效率,提出一种双向搜索后融合的算法。首先,基于数据流图的邻接表提出一种高效的连通子图搜索树建立算法;其次,在搜索树遍历过程中整体采用双向并行搜索的思路来提升搜索效率,针对由不同树节点构成的子图,应用多约束裁剪优化技术来提升搜索速度。实验结果表明,所提算法能够适应多种约束条件,且性能为已有算法的1~2倍。
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关键词
候选集生成
扩展指令
集
子图搜索
数据流图
指令设计
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职称材料
发现频繁情节的改进算法
被引量：
1
2
作者
邓勇
施文康
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期405-408,共4页
在事件序列的数据挖掘中,一个重要的步骤就是发现频繁情节.一旦发现频繁情节就能导出描述该序列行为的情节规则.基于逐级(level-wise)搜索算法WINEPI,提出了一种发现频繁情节的改进算法.该算法通过一个新的引理,帮助进一步确定下一级中...
在事件序列的数据挖掘中,一个重要的步骤就是发现频繁情节.一旦发现频繁情节就能导出描述该序列行为的情节规则.基于逐级(level-wise)搜索算法WINEPI,提出了一种发现频繁情节的改进算法.该算法通过一个新的引理,帮助进一步确定下一级中感兴趣的情节组合,从而获得了较高质量的候选集,缩短了执行时间.对实际数据和仿真数据的实验结果表明,本算法是有效的.
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关键词
数据挖掘
频繁情节
事件序列
搜索空间
候选集生成
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职称材料
基于混合神经网络模型的企业行业分类
被引量：
1
3
作者
陈钢
《电子设计工程》
2022年第24期64-69,共6页
针对人工行业分类效率低下、准确性不高等问题,提出一种基于混合神经网络的行业分类模型。该分类模型采用RoBERTa预训练语言模型对企业经营范围文本特征进行提取,构建基于GRU的候选集生成网络生成行业类别候选集,通过外部知识嵌入补充...
针对人工行业分类效率低下、准确性不高等问题,提出一种基于混合神经网络的行业分类模型。该分类模型采用RoBERTa预训练语言模型对企业经营范围文本特征进行提取,构建基于GRU的候选集生成网络生成行业类别候选集,通过外部知识嵌入补充额外信息,并将外部知识特征与经营范围特征进行融合,完成企业行业分类。通过在所构建的企业数据集上进行验证可知,其准确率达到83.78%,实验结果证明了该模型可以获得更加丰富的特征,相比其他方法取得了更好的行业分类效果。
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关键词
行业分类
混合神经网络
外部知识
候选集生成
跳层连接
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职称材料
题名
基于双向搜索的指令候选集生成算法
1
作者
范旺
刘勤让
赵博
高彦钊
祁晓峰
机构
信息工程大学
出处
《信息工程大学学报》
2025年第2期182-188,共7页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4500901)。
文摘
指令候选集生成是扩展指令集处理器设计中必不可缺的一部分,但该过程也是一种计算密集型任务。为提升候选集生成效率,提出一种双向搜索后融合的算法。首先,基于数据流图的邻接表提出一种高效的连通子图搜索树建立算法;其次,在搜索树遍历过程中整体采用双向并行搜索的思路来提升搜索效率,针对由不同树节点构成的子图,应用多约束裁剪优化技术来提升搜索速度。实验结果表明,所提算法能够适应多种约束条件,且性能为已有算法的1~2倍。
关键词
候选集生成
扩展指令
集
子图搜索
数据流图
指令设计
Keywords
candidate set generation
extended instruction set
subgraph search
data flow graph
instruction design
分类号
TP332.1 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
发现频繁情节的改进算法
被引量：
1
2
作者
邓勇
施文康
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期405-408,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(30400067)
上海市自然基金资助项目(03ZR14065)
文摘
在事件序列的数据挖掘中,一个重要的步骤就是发现频繁情节.一旦发现频繁情节就能导出描述该序列行为的情节规则.基于逐级(level-wise)搜索算法WINEPI,提出了一种发现频繁情节的改进算法.该算法通过一个新的引理,帮助进一步确定下一级中感兴趣的情节组合,从而获得了较高质量的候选集,缩短了执行时间.对实际数据和仿真数据的实验结果表明,本算法是有效的.
关键词
数据挖掘
频繁情节
事件序列
搜索空间
候选集生成
Keywords
data mining
frequent episodes
event sequence
search space
candidate generation
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于混合神经网络模型的企业行业分类
被引量：
1
3
作者
陈钢
机构
长三角信息智能创新研究院
出处
《电子设计工程》
2022年第24期64-69,共6页
基金
2021年安徽省重点研究与开发计划(202104a05020071)
2022年芜湖市科技计划重点研发项目(2022yf17)。
文摘
针对人工行业分类效率低下、准确性不高等问题,提出一种基于混合神经网络的行业分类模型。该分类模型采用RoBERTa预训练语言模型对企业经营范围文本特征进行提取,构建基于GRU的候选集生成网络生成行业类别候选集,通过外部知识嵌入补充额外信息,并将外部知识特征与经营范围特征进行融合,完成企业行业分类。通过在所构建的企业数据集上进行验证可知,其准确率达到83.78%,实验结果证明了该模型可以获得更加丰富的特征,相比其他方法取得了更好的行业分类效果。
关键词
行业分类
混合神经网络
外部知识
候选集生成
跳层连接
Keywords
industry classification
hybrid neural network
external knowledge
candidate set generation
shortcut connection
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双向搜索的指令候选集生成算法
范旺
刘勤让
赵博
高彦钊
祁晓峰
《信息工程大学学报》
2025
在线阅读
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职称材料
2
发现频繁情节的改进算法
邓勇
施文康
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于混合神经网络模型的企业行业分类
陈钢
《电子设计工程》
2022
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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