Методы автоматической обработки неполадок в компьютерных сетях

Описываются наиболее распространенные математические методы для решения задачи поиска первопричины неполадки – использование нейронных сетей и экспертных систем на основе набора правил. Предложена модель эффективной системы обработки неполадок и корреляции сообщений об ошибках, основанная на нейросе...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Компьютерная математика
Datum:2011
1. Verfasser: Самосенок, А.С.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2011
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84662
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Методы автоматической обработки неполадок в компьютерных сетях / А.С. Самосенок // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2011. — № 2. — С. 74-80. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Описываются наиболее распространенные математические методы для решения задачи поиска первопричины неполадки – использование нейронных сетей и экспертных систем на основе набора правил. Предложена модель эффективной системы обработки неполадок и корреляции сообщений об ошибках, основанная на нейросетевом подходе. Описано найбільш розповсюджені математичні методи для розв‘язку задачі пошуку першопричини несправності – використання нейронних мереж і експертних систем на основі набору правил. Запропонована модель ефективної системи обробки несправностей і кореляції повідомлень про помилки на основі теорії нейронних мереж. A model of fault management system is described as a result of implementation of different mathematical algorithms such as neural networks and rule-base reasoning. New effective fault management system architecture based on neural network algorithm is proposed.
ISSN:ХХХХ-0003