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.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | автореферат |
Язык | украинский |
Дата добавления | 27.07.2014 |
Размер файла | 38,8 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Проектування інформаційної системи, яка дозволяє розподіляти навантаження, вносити в неї оперативні змін і зменшити витрати тимчасових і людських ресурсів на розподіл навантаження на кафедрі. Вхідна та вихідна інформація процесу розподілу навантаження.
курсовая работа [4,0 M], добавлен 22.07.2014Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 24.07.2013База даних як складова частина інформаційної системи. Загальні принципи створення контролерів автоматизації MS Office. Розробка гнучкої комп'ютеризованої системи, призначеної для автоматизації розрахунку учбового навантаження. Моделі представлення даних.
дипломная работа [4,7 M], добавлен 26.10.2012Системи обробки даних: класифікація обчислювальних комплексів і систем за потоками команд і потоками даних. Метод відображення алгоритму в ярусно-паралельній формі. Компонентно-ієрархічний підхід до розробки ПООСІК. Вибір елементної бази для синтезу.
лекция [4,1 M], добавлен 20.03.2011Історія досліджень, пов’язаних з розпізнаванням образів, його практичне використання. Методи розпізнавання образів: метод перебору, глибокий аналіз характеристик образу, використання штучних нейронних мереж. Характерні риси й типи завдань розпізнавання.
реферат [61,7 K], добавлен 23.12.2013Розробка математичної моделі, методів обробки, визначення діагностичних ознак та методу імітаційного моделювання кардіоінтервалограми для моніторингу адаптивно-регулятивних можливостей організму людини з захворюваннями серця при фізичних навантаженнях.
автореферат [74,9 K], добавлен 29.03.2009Загальні відомості про обчислювальний кластер. Розробка імітаційної схеми кластера, моделі обчислювальної системи, керуючої системи, обчислювального завантаження потоком задач. Схема роботи алгоритмів планування. Результати експериментального дослідження.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 06.09.2011Проектування гнучкої спеціалізованої системи генерації тестових завдань, яка відбувається на основі параметричної моделі з використанням зовнішніх компіляторів мов програмування Pascal і Borland C++. Середовище Delphi, як засіб розробки даної програми.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 26.10.2012Нульові елементи матрицi та процес за кінцеве число кроків. Угорський метод один з найцікавіших і найпоширеніших методів рішення транспортних завдань. Застосовування угорських методiв для рішення завдань про призначення. Алгоритм та завдання вибору.
контрольная работа [357,6 K], добавлен 20.11.2010Основні підходи до проектування баз даних. Опис сайту Інтернет-магазину, характеристика його підсистем для обробки анкет і запитів користувачів. Розробка концептуальної, інфологічної, даталогічної, фізичної моделей даних. Побудова ER-моделі в CASE-засоби.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 01.02.2013