PSO优化GRNN在显示卡超频仿真测试中的应用

胡振

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为了开发显示卡超频仿真软件,提出了一种估计超频结果测试值的算法;首先根据显示卡的主要性能指标确定了超频的设置参数、主要结果及其测试方法,然后以设置参数为输入、结果测试值为输出,构建了一个广义回归神经网络;采用交叉验证方法计算网络的拟合误差,并以此为指标函数,引入粒子群优化算法对网络参数进行了优化,从而提高了网络的拟合精度;经采集MSI R6850显示卡的25个超频样本实测,该算法使拟合误差降低了60％,其有效性得到了验证.

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来源
《计算机测量与控制》 |2014年第4期|1263-1266|共4页
作者
胡振;
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作者单位

南充职业技术学院;

四川南充637000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.52;
关键词
粒子群优化算法; 广义回归神经网络; 显示卡超频; 结果测试;

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