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J-GLOBAL ID：201802278611335193   整理番号：18A0100028

本論文は,PMCモデルに基づく確率的マトリックス診断アルゴリズムを提示した。【JST・京大機械翻訳】

Probability matrix diagnosis algorithm based on PMC model

著者 (3件)： Feng Hailin (西安電子科技大学 数学与統計学院,陜西 西安,710126) ,  Lei Hua (西安電子科技大学 数学与統計学院,陜西 西安,710126) ,  Liang Lun (西安電子科技大学 数学与統計学院,陜西 西安,710126)
資料名： Nanjing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Nanjing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 41  号： 4  ページ： 479-485  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2961A  ISSN： 1005-9830  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： システムレベルの故障診断は,マルチプロセッサシステムの信頼性を改善するための必要な手段である。マルチプロセッサシステムにおける故障ユニットを効果的に位置決めするために,本論文は,PMCモデルtに基づく確率的マトリックス診断アルゴリズムを提案した。まず第一に,一般的確率的マトリックス診断アルゴリズムをシミュレーションして,高い誤検出率を得て,絶対故障基底とノード集団のアイデアを導入して,絶対故障ベースを計算することによって,システムの部分故障処理装置を見つけた。集団は,不確実な状態のノード要素を分類するために,正常なノード集合を補充し,元の診断の制限条件を改善した。シミュレーション結果は,以下を示した。改良された確率的マトリックス診断アルゴリズムは高い検出精度を保ち,ノード数の増加により誤検出率を大幅に減少させ,診断効果を改善し,このアルゴリズムは広い適用性を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障診断 ,  シミュレーション ,  適応性 ,  マルチプロセッサシステム ,  処理装置 ,  信頼性 ,  故障 ,  不確実性 ,  基底 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出精度 ,  誤検出率 ,  *診断アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： system-level fault diagnosis ,  probability matrix diagnosis algorithm ,  absolute fault nodes aggregation ,  nodes groups

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 論文 ,  PMC ,  モデル ,  確率 ,  マトリックス ,  診断アルゴリズム