Метод та засоби розподілу навантаження в обчислювальних мережах з використанням моделей нейронних систем
Аналіз використання моделі нейронної системи яка навчається на попередніх даних обробки завдань та здатна прогнозувати час їх виконання, що э критерієм до вибору обчислювального вузла та зменшує загальний час обробки всіх завдань і розподіл навантаження.
Подобные документы
Огляд існуючих методів та засобів для розподілення інформації в СУБД. Організація розподілення навантаження в БД інформаційно-аналітичної системи методом горизонтальної фрагментації та її характеристики. Методи балансування навантаження для Web-серверів.
автореферат, добавлен 27.07.2015Характеристика особливостей cloud-мереж, які надають користувачам програмні, апаратні ресурси і інтернет-сервіс. Визначення сутності центру обробки даних. Вивчення залежності часу пошуку оптимального маршруту від сумарної затримки на інтерфейсах.
статья, добавлен 23.09.2016Характеристика основних класів алгоритмів компонування й розміщення, використання поняття теорії графів для опису моделей конструкції електронної обчислювальної апаратури, вирішення основних завдань конструювання з використанням прикладних програм.
контрольная работа, добавлен 25.11.2010Дослідження методів підвищення безвідмовності системи обробки інформації турбоагрегату АЕС без зниження продуктивності обробки інформації. Підвищення безвідмовності системи обробки інформації в класі лишків без зниження продуктивності обробки інформації.
автореферат, добавлен 28.08.2015Система "База відпочинку" та її основні функціональні можливості. Побудова інформаційно-логічної моделі бази даних. Проектування алгоритмів обробки даних. Розробка запитів для корекції і вибору даних. Реалізація призначеного для користувача інтерфейсу.
курсовая работа, добавлен 24.05.2015OLAP-системи як технологія оперативної аналітичної обробки даних, що використовує методи і засоби для збору, зберігання та аналізу багатовимірних даних з метою підтримки процесів прийняття рішень. Причини виникнення систем, особливості їх застосування.
реферат, добавлен 22.07.2017Створення збірної нейронної мережі. Розробка та тренування моделі для аналізу зображень за допомогою Python. Програмні засоби розпізнавання акустичної інформації в сенсорних мережах. Розпізнавання зображень та мімічних мікровиразів обличчя людини.
статья, добавлен 23.10.2020Підтримка досягнень у галузі систем керування базами даних для операційної обробки даних у оперативній пам'яті. Напрямки полегшення обміну знань та досвіду серед науковців і фахівців. Порівняння основних видів пам'яті, що випростовуються СКБД RAM та SSD.
статья, добавлен 25.03.2024Типи інформаційних систем залежно від мети функціонування та завдань, які покладено на них на етапах збору та обробки даних. Види інтелектуальних ІС. Розробка АРМ журналу операцій при обліку документообігу та контролювання проведення платіжних операцій.
контрольная работа, добавлен 12.09.2009Інформаційні моделі систем обслуговування. Порівняння емпіричних даних з отриманими обчисленнями. Визначення станів подій за допомогою прогресивної функції. Функціонування системи масового обслуговування. Час перебування системи в стаціонарному стані.
лекция, добавлен 30.01.2016- 61. Моделі та алгоритми візуалізації багатовимірних даних на основі автоасоціативних нейронних мереж
Аналіз існуючих підходів до розв’язання задачі візуалізації багатовимірних даних, їх порівняння та визначення властивих їм обмежень та недоліків. Розробка архітектури нейронної мережі для зменшення розмірності багатовимірних даних із підвищеною якістю.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Класифікаційний аналіз методів розпізнавання зображень. Огляд сучасних матричних однорідних обчислювальних середовищ паралельної обробки інформації. Сутність основних вимог до побудови однорідних матричних структур. Комп’ютерне моделювання вектору.
автореферат, добавлен 26.07.2014Історія розвитку експертних систем. Класифікація і структура експертної системи. Інструментальні засоби побудови систем баз знань. Використання мов традиційного програмування і робочих станцій. Семантичні мережі. Моделі штучних нейронних мереж.
реферат, добавлен 13.04.2009Вибір моделі геометричних перетворень як основи створення високоефективних методів класифікації, особливості завдань видобування даних. Кусковий метод побудови розділяючих поверхонь на основі формування дерева поділу на класи і матриці штрафів-заохочень.
автореферат, добавлен 24.07.2014Узагальнення регресійних нейронних мереж Д. Шпехта, які отримали широке розповсюдження для вирішення задач прогнозування та ідентифікації. Навчання мережі, що відбувається шляхом установлення центрів активаційних функцій у точках з координатами векторів.
статья, добавлен 19.06.2018Особливості виконання складних запитів до даних, що зберігаються в базі даних незалежно від того, чи використовуються бази даних на основі документів, чи прості неструктуровані файли. Інструменти та основні методи інтелектуального аналізу баз даних.
статья, добавлен 20.02.2016Особливості розробки та використання бази даних Microsoft SQL Server. Розгляд основних завдань баз даних. Аналіз систем управління базами даних, основні етапи їх розробки. Застосування системи управління базами даних MYSQL, створення необхідних таблиць.
курсовая работа, добавлен 13.06.2012Методи та розроблені на їх основі алгоритми обробки даних. Методи обробки нечітких та неповних даних в Єдиній автоматизованій інформаційній системі митної служби. Можливості прийняття рішення на основі якісно-кількісних характеристик вхідної інформації.
автореферат, добавлен 28.08.2013Аналіз відомих методів і апаратно-програмних засобів підвищення продуктивності обчислювальних систем. Розробка нових методів паралельних обчислень спеціальних функцій, рішення систем рівнянь для навігаційних задач. Обробка навігаційної інформації.
автореферат, добавлен 29.09.2015Застосування нейромережевих технологій для реалізації режиму реального часу при обробці даних дистанційного зондування Землі у бортовій апаратурі. Метод інтелектуальної обробки ДЗЗ із застосуванням алгоритму стиснення зображення на основі нейромережі.
статья, добавлен 14.07.2016Метод обробки вихідних сигналів при визначенні технічного стану динамічних систем (ДС). Оптимальні методи обробки вихідних сигналів для випадку нормальних розподілів перешкоди та параметрів контролю ДС. Оперативність визначення технічного стану ДС.
статья, добавлен 26.07.2016Розгляд використання нейронних мереж для прогнозування енергоспоживання. Введення основних моделей нейронної мережі, яка здійснює ідентифікацію графіків. Додаткові шляхи підвищення точності прогнозування. Поточні режими електроенергетичної системи.
статья, добавлен 27.07.2016- 73. Моделі та засоби оцінювання знань за допомогою гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології
Особливість гібридної нечітко-нейронної інформаційної технології для автоматизованої оцінки знань, яка дозволяє враховувати час, витрачений на виконання конкретного завдання. Аналіз використання математичного апарату теорії нечітких множин та логіки.
автореферат, добавлен 29.09.2014 Порівняння ефективності тесту хі-квадрат і методів на основі нейронної мережі в оцінці випадковості числових послідовностей. Генерація випадкових наборів даних, створення та навчання моделей нейронних мереж, а також комплексний аналіз їх ефективності.
статья, добавлен 18.05.2024Керування базами даних для операційної обробки даних у оперативній пам'яті. Її роль в полегшенні обміну знаннями та досвідом серед науковцями і фахівцями. Порівняння видів пам'яті, що випростовуються СКБД. Забезпечення ефективного доступу до даних.
статья, добавлен 08.09.2024