[发明专利]一种软件计算性能机器学习预测的样本生成方法及装置在审
| 申请号： | 202310231439.4 | 申请日： | 2023-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN116302887A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 徐顺;游舒婕;刘倩;金钟 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100083 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 实施例提供的一种软件计算性能机器学习预测的样本生成方法及装置，具有通用性，它不依赖于具体的应用软件和算法形式，只要程序设计时包含了一定数量的函数；该样本生成方法可自动化，基于函数的插桩在编译阶段或运行阶段自动完成，不会修改目标软件代码；而且组成特征向量的特征函数集按一定的选择算法可实现自动化过程。总体上，避免了基于应用特征选项作为特征向量的不易量化和难以表征完备的问题，同时增强基于机器学习的软件计算性能预测方法的有效性。可用于但不限于基于机器学习方法的科学计算软件性能预测和集群计算服务优化场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 软件 计算 性能 机器 学习 预测 样本 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
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