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基于模糊聚类分析的单词翻译缓存分区管理系统设计

         

摘要

传统翻译缓存分区管理系统的翻译块miss率与异常指令定位时间均较高,导致缓存分区管理性能较差,因此设计一种基于模糊聚类分析的单词翻译缓存分区管理系统。在系统硬件设计中主要集成了内容寻址存储器,为数据存储提供空间以及翻译缓存包分区提供地址搜索上的便利;在软件设计中,使用模糊聚类算法完成数据挖掘算法的优化,并详细设计了模糊聚类算法的执行流程,建立单词翻译缓存分区管理模型,将缓存空间划分出子区域,实现二级管理,完成系统设计。系统性能测试结果表明,本文系统与传统系统相比,miss率与异常指令定位时间均能保持在较低水平,实际应用效果好。

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