Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0209U008971, 0108U007208 , Науково-дослідна робота Назва роботи Розроблення методів урахування апріорної діагностичної інформації в процесі штучних нейронних мереж діагностування комп'ютерних систем Назва етапу роботи Керівник роботи Локазюк Віктор Миколайович, Дата реєстрації 25-01-2010 Організація виконавець Хмельницький національний університет Опис етапу Відповідно до динаміки розвитку та розширення сфер застосування комп'ютерних систем (КС), зростають вимоги до надійності їх функціювання. Це робить актуальною проблему розроблення та впровадження більш ефективних засобів контролю та діагностування КС, особливо на етапі їх експлуатації. Сучасні засоби діагностування КС, що використовують інтелектуальні компоненти, не забезпечують достатнього рівня універсальності навіть при вирішенні окремих вузькоспеціалізованих діагностичних задач, тому питання їх розроблення і вдосконалення є актуальними та потребують подальших досліджень. Об'єктом досліджень є процес інтелектуального діагностування КС. Метою науково-дослідних робіт є вирішення актуальної наукової проблеми підвищення ефективності діагностування КС на етапі експлуатації шляхом дослідження та розроблення методів внесення апріорної діагностичної інформації в структуру штучних нейронних мереж, якi є складовою систем діагностування КС. Для реалізації ідеї проекту було: досліджено види діагностичної інформації; обрано види діагностичної інформації, придатні для внесення у структуру штучних нейронних мереж; досліджено ефективність задіювання різних видів діагностичної інформації для різних архітектур штучних нейронних мереж. Впровадження результатів наукових досліджень передбачається при розробленні систем технічного діагностування для підприємств, які займаються збиранням і ремонтом комп'ютерних систем та підприємств і використовують комп'ютерну техніку у процесі своєї виробничої діяльності. Опис продукції Отримана теорія та методологія внесення апріорної діагностичної інформації в структуру штучних нейронних мереж. Такий підхід забезпечив орієнтованість нейромереж на задачі технічної діагностики, що, в свою чергу, надало ряд переваг: зменшення кількості параметрів мереж, котрі необхідно настроювати, зменшення об'ємів даних для навчання та часу навчання, покращення узагальнюючих можливостей мереж.Це дає можливість підвищити ефективність процесу діагностування КС на етапі експлуатації. Отримані результати реалізовані в програмних та апаратно-програмних засобах інтелектуального моніторінгу та діагностування комп'ютерних систем на етапі їх експлуатації. Автори роботи Гнатчук Є. Г. Локазюк В. М. Медзатий Д. М. Поморова О. В. Тітова В. Ю. Хрущ Л. Ф. Чайковський Д. Ю. Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити