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针对计算机超频结果测量值的估计问题,提出一种优化的LS-SVM回归模型解决方案;首先对CPU和显示卡超频的参数设置及主要结果进行了分析,并探讨了常用预测算法的不足,据此选择LS-SVM回归模型进行超频结果测量值的预测;然后设计了一种LCQPSO算法寻找模型参数的最优值,使模型的预测精度和泛化能力得以提高;经采集AMD FX-8350 CPU的50组超频样本验证,该算法的预测误差比RBF神经网络降低了80%,表明了该算法的有效性。 相似文献
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