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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorАртамонов Ю. С.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королеваru
dc.coverage.spatialвычислительные ресурсыru
dc.coverage.spatialкластерная система Сергей Королевru
dc.coverage.spatialкомплексы программru
dc.coverage.spatialнейросетевые моделиru
dc.creatorАртамонов Ю. С.ru
dc.date.issued2017ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\403589ru
dc.identifier.citationАртамонов, 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-lineru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 4,00 Мб)ru
dc.titleМониторинг и прогнозирование загрузки кластерной системы на основе адаптивной смеси моделейru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.93(043.3)ru
dc.subject.udcДисru
dc.textpartВ 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...-
Располагается в коллекциях: Диссертации (Закрыто)

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



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