К-значная нейронная сеть АРТ для анализа работоспособности вычислительных устройств

dc.contributor.authorЛеонов, Сергей Юрьевичru
dc.date.accessioned2014-04-15T07:13:52Z
dc.date.available2014-04-15T07:13:52Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractВ статье рассматривается использование разработанной K-значной нейронной сети адаптивной резонансной теории для классификации K-значных сигналов на выходах логических элементов и устройств вычислительной техники. Это позволяет автоматизировать процессы определения ситуаций, которые могут приводить к сбоям в цифровых устройствахru
dc.description.abstractThis article discusses how to use the K-Valued neural network Adaptive resonance theory for classification K-Valued output signal of logic elements and devices of computer engineering. This allows to automate the processes of identifying situations that may cause crashes in digitaldevicesen
dc.identifier.citationЛеонов С. Ю. К-значная нейронная сеть АРТ для анализа работоспособности вычислительных устройств / С. Ю. Леонов // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2013. – № 39. – С. 115-128.ru
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5508en
dc.language.isoru
dc.publisherНТУ "ХПИ"ru
dc.subjectадаптивная резонансная теорияru
dc.subjectклассификация K-значных сигналовru
dc.subjectлогические элементы и устройстваru
dc.subjectсбои в цифровых устройствахru
dc.subjectK-digit network neural networken
dc.subjectadaptive resonance theoryen
dc.subjectclassification of K-valued logic gatesen
dc.subjectsignals and devicesen
dc.subjectfailures in digital devicesen
dc.titleК-значная нейронная сеть АРТ для анализа работоспособности вычислительных устройствru
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
vestnik_HPI_2013_39_Leonov_K-znachnaya.pdf
Розмір:
577.38 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
6.73 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: