Morphological models of fault-tolerance of complex technical systems

Authors

  • Оксана Степановна Савельева Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1, г. Одесса, Украина, 65044, Ukraine
  • Ольга Евгеньевна Плачинда Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1, г. Одесса, Украина, 65044, Ukraine
  • Дмитрий Александрович Пурич Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1, г. Одесса, Украина, 65044, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1496

Keywords:

Fault tolerance, topologically similar neural networks

Abstract

Identified and disclosed the main problems of the study fault tolerance of complex technical systems in the form of network structures, which is based on the topological similarity of technical and information network structures

Author Biographies

Оксана Степановна Савельева, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1, г. Одесса, Украина, 65044

Кандидат технических наук, доцент

Кафедра нефтегазового и химического машиностроения

Ольга Евгеньевна Плачинда, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1, г. Одесса, Украина, 65044

Кандидат технических наук, доцент

Кафедра нефтегазового и химического машиностроения

Дмитрий Александрович Пурич, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1, г. Одесса, Украина, 65044

Старший преподаватель

Кафедра «Автомобильный транспорт»

References

  1. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. – СПб.: Наука и техника, 2003. – 384 с.
  2. Скатков А.В. Модели информационного покрытия произвольных областей регулярными структурами / Скатков А.В., Быков А.В. // Вісник технологічного університету Поділля. – 2004. – № 2. – Ч.1. – Т. 2(60). – с. 54 – 58.
  3. Шапорин Р.О. Задачи оптимизации сетей // Труды Одесского политехниче-ского университета. – 1999. – № 2(8). – с. 133 – 134.
  4. Красножон С.Н. Имитационное моделирование повреждений и отказов сложных технических систем с регулярной структурой: Дисс. … канд. техн. наук: 05.13.06. – Одесса, ОНПУ, 2005. – 164 с.
  5. Додонов А.Г. Введение в теорию живучести вычислительных систем / Додонов А.Г., Кузнецова М.Г., Горбачик Е.С. – Киев: Наук. Думка, 1990. – 184 с.
  6. Буфалов С.А. Учет когнитивности – критерий полноты моделей самоорганизации в социуме / Буфалов С.А., Бухтяк М.С., Пойзнер Б.Н. – Томск: Томский государственный университет, 2003. – 128 с.
  7. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети. – Интернет-Университет Информационных Технологий (http://www.intuit.ru/ department/database/datamining/11/datamining_11.html).

How to Cite

Савельева, О. С., Плачинда, О. Е., & Пурич, Д. А. (2011). Morphological models of fault-tolerance of complex technical systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2(51), 39–42. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1496

Issue

Section

Information technology