автореферат 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.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | автореферат |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 27.07.2014 |
| Размер файла | 38,8 K |
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