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摘要：本发明公开了一种基于LCE机器学习的模板计算程序分块大小预测方法及系统，针对单时间步模板计算，通过人工合成特征值各异的模板计算程序生成训练数据；结合实际应用的特点以及硬件平台资源和GPU并行特征对得到的训练数据进行限制和收集；将得到的训练数据作为模板计算程序分块大小预测TSS_LCE模型的训练集，模板计算程序作为测试集对TSS_LCE模型进行预训练，并通过网格搜索法和五折交叉验证选取最优的TSS_LCE模型参数；对模板计算程序进行总体特征和细粒度特征的特征提取作为机器学习模型的输入；机器学习模型使用模板计算程序的计算速率作为TSS_LCE模型的输出，对TSS_LCE模型输出进行相应的预处理操作得到最优的分块大小。有效提升了模板的计算效率。
主权项：1.基于LCE机器学习的模板计算程序分块大小预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、针对单时间步模板计算，通过人工合成特征值各异的模板计算程序生成训练数据；S2、结合实际应用的特点以及硬件平台资源和GPU并行特征对步骤S1得到的训练数据进行限制和收集；S3、将步骤S2得到的训练数据作为模板计算程序分块大小预测TSS_LCE模型的训练集，模板计算程序作为测试集对TSS_LCE模型进行预训练，并通过网格搜索法和五折交叉验证选取最优的TSS_LCE模型参数；S4、对模板计算程序进行总体特征和细粒度特征的特征提取作为机器学习模型的输入；S5、机器学习模型使用模板计算程序的计算速率作为TSS_LCE模型的输出，对TSS_LCE模型输出进行相应的预处理操作得到最优的分块大小。
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百度查询： 西安交通大学 基于LCE机器学习的模板计算程序分块大小预测方法及系统
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