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摘要
本发明公开了一种基于联合优化回声状态网络的热数据预测方法,将量子粒子群优化创造性地用于计算回声状态网络的存储层参数得到最佳存储层参数,在粒子位置更新过程中结合L2+自适应L1/2正则化约束的回声状态网络计算输出权值并计算出全局最佳适应值,迭代结束时将全局最佳适应值对应的粒子位置作为最佳存储层参数,最后基于最佳存储层参数采用L2+自适应L1/2正则化约束的回声状态网络计算最终输出权值,并利用最终输出权值和输入的历史热数据所在逻辑区块地址预测出热数据,预测逻辑区块地址上的数据为热数据,本发明将热数据预测替代了热数据识别,公开了一种预测性热数据识别技术能更好地服务于固态硬盘的垃圾回收和磨损均衡任务。
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