规则互连多计算机系统的容错性及诊断算法
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·多计算机系统的容错性 | 第9-11页 |
| ·基本概念 | 第9-10页 |
| ·系统级容错的方法综述 | 第10-11页 |
| ·多计算机系统的系统级故障诊断 | 第11-15页 |
| ·基本概念 | 第11-13页 |
| ·系统级故障诊断的方法综述 | 第13-15页 |
| ·超立方体结构的变体 | 第15页 |
| ·本章小结及本文的研究重点 | 第15-17页 |
| 2 基础知识 | 第17-21页 |
| ·图论基础知识 | 第17页 |
| ·超立方体及其变体结构 | 第17-20页 |
| ·超立方体及其变体结构的引入 | 第17-20页 |
| ·超立方体及其变体结构的性质 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 五种典型多计算机系统的容错性研究 | 第21-31页 |
| ·两种故障模型 | 第21-22页 |
| ·结点容错性 | 第22-26页 |
| ·结点容错性算法设计和分析 | 第22页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第22-26页 |
| ·混合容错性算法 | 第26-30页 |
| ·混合容错性算法设计和分析 | 第26-27页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 多计算机系统的诊断算法 | 第31-55页 |
| ·PMC模型分析及诊断算法评估 | 第31-33页 |
| ·PMC模型分析 | 第31-32页 |
| ·系统级故障诊断算法的评估 | 第32-33页 |
| ·两个经典的概率诊断算法 | 第33-39页 |
| ·多数表决诊断算法 | 第33-35页 |
| ·DARS诊断算法 | 第35-39页 |
| ·基于神经网络的概率诊断算法 | 第39-50页 |
| ·Hopfield神经网络模型 | 第39-47页 |
| ·基于神经网络的概率诊断算法 | 第47-50页 |
| ·三种算法的仿真试验及结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 全文总结 | 第55-56页 |
| 致 谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附 录 | 第62-63页 |
