基于人工智能的高可信嵌入式操作系统设计

嵌入式操作系统体系架构的可信性是保障其稳定运行的关键.文中设计基于人工智能的高可信嵌入式操作系统,配置操作系统有效空间与系统资源.依据任务安全等级划分处理器模块分区;依据任务类型配置分区属性分配所需内存;依据分区任务从机器学习算法库中选取合适机器学习算法,获取各分区与主时间框架内的分配策略以及调度策略;依据任务需求配置分区通信,完成分区通信配置后配置健康监控以及任务容错实现人工智能的高可信嵌入式操作系统.实验结果表明,该系统在不同任务数量时,操作可信率均高于96％;处理不同类别任务精准率以及召回率均高于98％.