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申请/专利权人：中国电子科技南湖研究院
摘要：本发明公开了一种基于网络结构和迁移算法的脑仿真网络资源分配方法，属于脑仿真技术领域，包括：提取脑网络信息和抽象集群资源信息；在判断集群资源充足时，根据脑网络信息计算脑模型网络结构中神经元簇的连接紧密程度，并基于神经元簇的连接紧密程度预分配神经元簇；将预分配结果作为迁移算法的初始值，由迁移算法迭代优化神经元簇的分配，得到迭代优化结果；根据迭代优化结果，将分配到同一计算节点的所有神经元簇合并为一个神经元簇，得到最终的资源分配结果；基于资源分配结果实际创建脑仿真网络，完成脑仿真网络资源分配。本发明的资源分配方法减少脑模型的存储空间消耗，提升脑仿真速度。
主权项：1.一种基于网络结构和迁移算法的脑仿真网络资源分配方法，其特征在于，所述基于网络结构和迁移算法的脑仿真网络资源分配方法，包括：根据输入的脑模型网络结构提取脑网络信息，所述脑网络信息包括神经元簇信息列表和突触连接信息矩阵；根据计算集群抽象集群资源信息，所述集群资源信息包括存储空间列表；若基于脑网络信息和集群资源信息判断集群资源不足，则产生提醒并结束；否则执行下一步；根据脑网络信息计算脑模型网络结构中神经元簇的连接紧密程度，并基于神经元簇的连接紧密程度预分配神经元簇；将预分配结果作为迁移算法的初始值，由迁移算法迭代优化神经元簇的分配，得到迭代优化结果；根据迭代优化结果，将分配到同一计算节点的所有神经元簇合并为一个神经元簇，得到最终的资源分配结果；基于资源分配结果实际创建脑仿真网络，完成脑仿真网络资源分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技南湖研究院 一种基于网络结构和迁移算法的脑仿真网络资源分配方法
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