Статья

Название статьи РАЗДЕЛЕНИЕ РАБОТЫ ПО НА ФАЗЫ С ЦЕЛЬЮ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ РАБОТЫ ПО
Автор С.Д. Жилкин
Рубрика РАЗДЕЛ II. ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ
Месяц, год 11, 2009
Индекс УДК 004.942 – 056.57
DOI
Аннотация Статья предлагает подходы к решению задачи моделирования поведения программного обеспечения (ПО) с целью дальнейшего выявления отклонений работы. Методы моделирования основаны на системах мониторинга и математическом аппарате нейронных сетей. Основная часть статьи посвящена механизму моделирования работы ПО на протяжении всего рабочего цикла путём выявления определённых фаз работы ПО. Рассмотрена эффективность различных способов.

Скачать в PDF

Ключевые слова Модель работы ПО; аномалии работы ПО; фазы работы ПО; нейронные сети.
Библиографический список 1. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. – М: Издательский центр “Академия”, – М., 2005. – 176 с.
2. Kevin Swingler Applying Neural Networks. A practical Guide, Pap/Dsk edition, Morgan Kaufmann, 1996. – P. 53 – 55.
3. Дынкин E.Б., Юшкевич А.А. Управляемые марковские процессы и их приложения. – М., 1975. – 36 с.
4. Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. – М: Изд-во Мир, 1980. – С. 417 – 420.
5. Harris Drucker, Yann Le Cun Improving Generalization Performance Using Backpropagation, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5, 1992. – P. 991 – 997.
6. Malki H.A., Moghaddamjoo A. Using the Karhunen-Loe`ve Transformation in the BackPropagation Training Algorithm, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.2, N1, 1991. – P. 162 – 165.
7. Paul J. Werbos Backpropagation Through Time: What It Does and How to Do It, Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992. – P. 309-319.
8. Крисилов В.А., Олешко Д.Н., Лобода А.В. Методы ускорения нейронных сетей // Вестник СевГТУ. Информатика, электроника, связь. – Одесса, 2001. – Вып. 32 – С. 19.
9. Alain Petrowski, Gerard Dreyfus, Claude Girault Performance Analysis of a Pipelined Backpropagation Parallel Algorithm, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.4, N6, 1993. – P. 970 – 981.

Comments are closed.