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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于支持向量机的能耗最优处理器频率预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120951828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511480617.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于支持向量机的能耗最优处理器频率预测方法及系统是由陈娟;张孜涵;邓荣宇;徐涛;冯绍骏;周一畅;马兆阳;曹奥林;詹昊明设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于支持向量机的能耗最优处理器频率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于支持向量机的能耗最优处理器频率预测方法及系统，本发明包括获取不同程序在不同并行度、不同规模、不同处理器频率下的性能监控计数器值、运行时间、处理器能耗、处理器频率和处理器功率的原始数据；针对原始数据根据预设的自定义运行时间和能耗约束条件构建数据集和目标向量；设计目标函数；对支持向量机模型进行参数调优和训练评估；利用训练好的支持向量机模型对目标程序进行处理器频率预测，得到能耗最优的处理器频率。本发明旨在应对程序运行时不合适的处理器频率设置导致能耗低的问题，通过基于支持向量机的能耗最优处理器频率预测，保证应用程序在加载前即可获得其运行的最优处理器频率，提升程序运行能效。

本发明授权基于支持向量机的能耗最优处理器频率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于支持向量机的能耗最优处理器频率预测方法，其特征在于，包括下述步骤： S1，分别获取不同程序在不同并行度、不同规模、不同处理器频率下的性能监控计数器值、运行时间、处理器能耗、处理器频率和处理器功率的原始数据； S2，结合自定义的运行时间和能耗约束条件，根据获取的原始数据构建数据集和目标向量；结合自定义的运行时间和能耗的约束条件设计目标函数； S3，根据数据集、目标向量以及目标函数，对支持向量机模型进行参数调优，完成对支持向量机模型的训练和评估； S4，利用训练好的支持向量机模型对目标程序进行处理器频率预测，得到运行时间和功耗约束下的能耗最优的处理器频率； 步骤S2中自定义的运行时间和能耗约束条件的函数表达式为： ， ， ， 其中，为处理器频率，为可行频率集合，，和为最小和最大频率值，为程序在频率下运行得到的处理器能耗，为程序在频率下运行得到的程序运行时间，为程序在默认频率下运行得到的程序运行时间，为程序在默认频率下运行得到的处理器能耗，为用户定义的程序运行时间的允许损失程度系数，为用户定义的处理器能耗的降低程度系数； 步骤S2中设计的目标函数的函数表达式为： ， 其中，为权重向量，为偏置，为正向松弛变量，为负向松弛变，为的转置，为惩罚函数，为样本数量，为正向松弛变量，为负向松弛变量，和为惩罚系数，为在处理第个数据样本时，支持向量机模型对该样本进行处理得到所需的执行时间，为第个数据样本，为支持向量机模型的预测函数，为程序在默认频率下运行得到的程序运行时间，为用户定义的允许程序运行时间的损失程度，为用户定义的处理器能耗的提高程度，为在处理第个数据样本时，支持向量机模型对该样本进行处理得到所需的能耗，为程序在默认频率下运行得到的处理器能耗。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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