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申请/专利权人：方心科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于AHP与神经网络的电力应用可移植性评估方法，通过获取X86架构与ARM架构平台影响电力应用可移植性因素的相关度量指标；分析各度量指标之间的关系，建立可移植性影响因素量化指标评价层次结构图；对所述可移植性影响因素量化指标评价层次结构图中同一层次各元素的重要性进行两两比较，构造判断矩阵，并计算被比较元素的权重结果；计算电力应用可移植性影响因素指标评价结果，并进行一致性检验。本发明针对电力业务应用从X86架构向ARM架构平台移植过程中可移植性的问题，为电力应用向自主可控超算平台的移植部署提供指导。
主权项：1.一种基于AHP与神经网络的电力应用可移植性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100、获取X86架构与ARM架构平台影响电力应用可移植性因素的相关度量指标；步骤S200、分析各度量指标之间的关系，建立可移植性影响因素量化指标评价层次结构图；步骤S300、对所述可移植性影响因素量化指标评价层次结构图中同一层次各元素的重要性进行两两比较，构造判断矩阵，并计算被比较元素的权重结果；步骤S400、计算电力应用可移植性影响因素指标评价结果，并进行一致性检验，若不通过则跳转到步骤S300，否则跳转到步骤S500；步骤S500、构造电力应用可移植性的指标权重函数，计算各层影响因素指标对可移植性的指标权重函数结果，并进行排序；步骤S600、选出权重较高的前N个影响因素的值作为神经网络的输入；步骤S700、根据电力应用移植的历史数据，收集各个移植过程N个影响因素的数据，并对数据进行归一化处理；步骤S800、设定神经网络的网络结构，并进行初始化；步骤S900，将权重较高的N个影响因素的值作为神经网络的输入，对神经网络进行训练，并通过误差函数更新模型的权值；步骤1000，循环执行步骤S900，直到神经网络输出的电力应用的可移植性的预测结果与实际结果的误差达到误差要求。
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百度查询： 方心科技股份有限公司 一种基于AHP与神经网络的电力应用可移植性评估方法
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