Preview

Вестник СибГУТИ

Расширенный поиск

Исследование применимости нейронных сетей прямого распространения в задачах самодиагностики распределённых вычислительных систем

Аннотация

В статье приведены результаты применения нейронных сетей прямого распространения к решению задачи самодиагностики распределённых вычислительных систем с использованием диагностической модели сравнения без применения дополнительных эвристик.

Об авторах

К. Е. Крамаренко
СибГУТИ
Россия


О. В. Молдованова
СибГУТИ
Россия


Список литературы

1. Хорошевский В.Г. Архитектура вычислительных систем: Учеб. пособие. - 2-е изд., пере-раб. и доп. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. - 520 с.

2. Preparata F.P., Metze G., Chien R.T. On the Connection Assignment Problem of Diagnosable Systems. // IEEE Trans. Electron. Comput. 1967. V. EC-16. N 6. - pp. 848-854.

3. Barsi F., Grandoni F., Maestrini P. A Theory of Diagnosability of Digital Systems. // IEEE Trans. Comput. 1976. V. 25. N 6. - pp. 585-593.

4. Chwa K.Y., Hakimi S.L. Schemes for fault tolerant computing: a comparison of modularly redundant and t-diagnosable systems. // Information and Control 49, 1981. - pp. 212-238.

5. Malek M. A comparison connection assignment for diagnosis of multiprocessor systems // Proc. 7th International symposium on computer architecture, New York, 1980. - pp. 31-35.

6. Duarte Jr., E.P., Ziwich, R.P., Albini, L.C.P. A survey of comparison-based system-level diagnosis // ACM Comput. Surv. 43, 3, Article 22, 2011. - 56 p.

7. Blough D., Sullivan G., Masson G. Intermittent fault diagnosis in multiprocessor systems // IEEE Trans. on computers, 41, 1992. - pp. 1430-1441.

8. Elhadef M., Das Sh., Nayak A. A parallel genetic algorithm for identifying faults in large diagnosable systems. // The international journal of parallel, emergent and distributed systems, Vol. 20, No.2, June 2005. - pp. 113-125.

9. Elhadef M., Romdhane L.B., Ayeb B. Performance analysis of an evolutionary algorithm for fault detection in t-diagnosable multi-processor systems // International Journal of Parallel Emergent and Distributed Systems 10/2007. - 22 (5). - pp. 387-404.

10. Elhadef M. A modified Hopfield neural network for diagnosing comparison-based multiprocessor systems using partial syndromes // ICPADS, 2011, Parallel and Distributed Systems, International Conference on, Parallel and Distributed Systems, International Conference on 2011. -pp. 646-653.

11. Elhadef M., Nayak A. Comparison-Based System-Level Fault Diagnosis: A Neural Network Approach // IEEE Transactions on Parallel & Distributed Systems, 2012. - vol.23. - no. 6. - pp. 1047-1059.

12. Elhadef M., Romdhane L.B. Fault diagnosis using partial syndromes: a modified Hopfield neural network approach // International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems, 2014. - Vol. 29. - No. 2. - pp. 119-146.

13. Elhadef M., Das Sh., Nayak A. System-Level Fault Diagnosis Using Comparison Models: An Artificial-Immune-Systems-Based Approach. // Journal of networks, Vol. 1, No. 5, September/October 2006. - pp. 43-53.

14. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудин-ского. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.


Рецензия

Для цитирования:


Крамаренко К.Е., Молдованова О.В. Исследование применимости нейронных сетей прямого распространения в задачах самодиагностики распределённых вычислительных систем. Вестник СибГУТИ. 2015;(3):104-110.

For citation:


Kramarenko K..., Moldovanova O... Research of artificial neural networks applicability in self-diagnosis problems for distributed computer systems. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2015;(3):104-110. (In Russ.)

Просмотров: 674


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1998-6920 (Print)