Based on the achievements of macro model for mean power of register transfer level (RTL) circuits, this paper models maximum power of circuits as a function of the pattern pair sequence length and transition density, then uses neural networks to fit the maximum power function.
参照已有的平均功耗宏模型研究成果 ,将电路最大功耗假设为输入向量对序列长度与跳变率的函数 ,并采用神经元网络拟合出该函数 ISCAS85电路集的实验结果表明 ,最大功耗宏模型的计算结果与门级电路最大功耗的实际模拟结果之间的误差可以控制在 10 %以
An improved ATPG based algorithm for maximum power estimation is presented.
文中提出基于 ATPG的最大功耗估算改进算法 ,通过对电路充放电节点分配信号翻转 ,使电路工作时的动态功耗最大化 ;研究了路径搜索空间与功耗估值的关系 ,减少了路径搜索的开销 ,加快了估算时间 ;同时将算法扩展到同步时序电
As the development of grid and data mining,advance an algorithm of maximal frequent itemset data mining based on grid.
随着网格和数据挖掘技术的发展,提出了网格平台下最大频繁项集数据挖掘算法,采用数据库的垂直表示和基于前缀关系的等价划分,以等价类长度的指数函数作为等价类的权值,减少剪枝对负载的影响,合理划分等价类,在动态负载平衡情况下使处理机异步计算,大大提高算法的执行效率。