Отрывок: В таком режиме на основании входных параметров нейронная сеть должна выдать значение на выходе, аппроксимируя неизвестную функциональную зависимость выходных данных от входных. 60 Нейросетевые модели были использованы в работах [36] и [69] для прогнозирования загрузки различных по своей природе ресурсов: CPU серверов и электрических сетей. В обеих задачах нейросетевые модели показали хорошие результаты и были признаны эффективными и адекватными задач...
Название : Мониторинг и прогнозирование загрузки кластерной системы на основе адаптивной смеси моделей
Авторы/Редакторы : Артамонов Ю. С.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева
Дата публикации : 2017
Библиографическое описание : Артамонов, Ю. С. Мониторинг и прогнозирование загрузки кластерной системы на основе адаптивной смеси моделей [Электронный ресурс] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 / Артамонов Юрий Сергеевич ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева. - Самара, 2017. - on-line
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\403589
Ключевые слова: вычислительные ресурсы
кластерная система Сергей Королев
комплексы программ
нейросетевые модели
Располагается в коллекциях: Диссертации (Закрыто)

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Артамонов Ю.С. Мониторинг и прогнозирование 2017.pdf4.08 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.