一类新的多总线结构

研究每个处理挂在两条总线上的多总线结构的容错设计问题,提出了一类新的具有较佳(最佳)容错性和可扩充性的多总线结构.     

容错型开关磁阻起动/发电系统的非线性建模及仿真

建立了一种容错型开关磁阻起动/发电系统的非线性模型。基于开关磁阻电机的数学模型，包括电路方程和机械方程，利用模块化思想搭建了开放型模型，分析了模型的可行性：①电动状态下额定电压380 V时，输出转矩能达到恒转矩起动要求；②发电状态下在2 000 r/min的原动机的带动下，实现空载快速建压，能够快速稳定在270 V附近并实现调压。针对功率器件开路故障率高的特点，利用硬件冗余思想设计了一种容错性的功率变换器。为了验证系统的容错性能，人为设置故障进行了仿真对比分析，结果表明：①电动状态容错系统不仅消除了转矩死区，而且提高了平均转矩、减小了转矩脉动；②发电状态下输出电压在0.2 s内使得输出电压恢复到270 V左右，相电流也下降至正常运行范围，容错性能良好。     

前向神经网络容错性分析的切比雪夫不等式法

目前 ANN的分析中缺乏对硬故障容错性能的分析 ,针对这一问题利用切比雪夫不等式给出了一种容错性分析的估算方法。利用切比雪夫不等式 ,分析了具有可微作用函数的前向神经网络容错性 ,建立了前向神经网络随机故障模型 ,讨论了固定型连接故障和错误输入故障对单个神经元的影响 ,通过分析这种前向神经网络故障传播特点 ,结合神经元容错分析的结论 ,得出了前向神经网络容错性分析的算法和相应公式。通过仿真实验 ,验证了上述结论的正确性。     

基于分布式资料库系统的研究

本文根据分布式资料系统的结构特点,分析了该系统存在的缺点与不足,从原理上讨论了分布式资料库系统设计实现中所存在的一致性、容错性和安全性问题,并给出相应的具体解决方案。     

BP网络算法及适用性

介绍了目前应用最广泛的人工神经网络之一——BP网络.在BP网络算法方面给出了影响BP网络精度的几个因素并进行了改进.给出了BP网络的适用范围,并把BP网络同其它数学方法加以比较,并举了几个例子加以说明.结果表明,BP网络在模式识别、数据处理方面应用较其它数学方法效果要好,精度要高,容错性更好.     

故障3-元n-立方体的哈密顿圈嵌入

哈密顿圈嵌入问题是研究互连网络并行计算中最重要问题之一.在文章中,我们考虑带故障点的3-元n-立方网络Qn3的哈密顿圈嵌入问题并得到如下结果.给定一个具有至多2n-2个故障点的集合F,对Qn3-F中任意边,除一种特殊情况外,Qn3-F中都有一个哈密顿圈包含这条边,即Qn3-F是几乎-边哈密顿的.     

k元n方体的边容错性

k元n方体是并行与分布式处理系统最常用的互连网络拓扑结构之一.研究了k元n方体中不存在k元(n-m)方体子结构的最小边故障数目fn,m,其中k≥3是奇数,证明了fn,0=1,kn≤fn,m≤n(mm)k,fn,n-1=nkn-1以及fn,1=k+k/(n-1).     

在dBASEⅢ下提高软件通用性和容错性的几种方法

针对管理信息系统，分析了采用模块链处理法和库文件结构方式，运用ｄＢＡＳＥⅢ或ＦＯＸＢＡＳＥ开发软件时，对于如何运用可变菜单技术及宏替换命令提高软件的通用性，作了详细说明；并对如何提高软件的容错性提供了几种行之有效的方法，对于读者开发软件、提高软件质量，具有较高的实用价值     

超限制边连通笛卡尔乘积图的边容错性(英文)

如果G-F不连通且每个连通分支至少含有两个顶点,则连通图G的边子集F称为限制边割.如果图G的每个最小限制边割都孤立G中的一条边,则称G是超限制边连通的(简称超λ′).对于满足|F|≤m的任意子集FE(G),超λ′图G的边容错性ρ′(G)是使得G-F仍是超λ′的最大整数m.这里给出了min{k1+k2-1,υ1k2-2k1-2k2+1,υ2k1-2k1-2k2+1}≤ρ′(G1×G2)≤k1+k2-1,其中,对每个i∈{1,2},Gi是阶为υi的ki正则ki边连通图且ki≥4,G1×G2是G1和G2的笛卡尔乘积.并给出了使得ρ′(G1×G2)=k1+k2-1的一些充分条件.     

两种优化容错神经网络在输配电网诊断模型中性能的评估

为提高故障诊断系统的容错能力,提出了将故障信息受随机因素畸变的扩展故障样本集引入神经网络(neural network,NN)的容错训练,以提高NN的容错性能,通过基于蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA)和遗传算法(genetic algorithm,GA)构造2种优化NN,用于高压输电线系统和配电网故障诊断,并进行容错性能的评估．仿真测试表明,基于ACOA法诊断模型的容错性能都要优于广泛应用GA的诊断模型,分别提高5．91%和4．95%．ACOA优化NN不仅具有较好的泛化能力,且具有快的收敛速率．