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.pdf | 4.08 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.