Пропозиція №9. ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ, МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ.

ОЧІКУВАНА ФОРМА СПІВПРАЦІ

Розроблене програмне забезпечення гібридної інтелектуальної системи діагностування КС, що базується на одержаних авторами моделях, методах, способах та алгоритмах, забезпечує можливість настроювання таких систем для проведення процесу діагностування різнотипних КС. Це сприяє підвищенню достовірності кластеризації, ідентифікації та прогнозування станів КС і, відповідно, підвищенню ефективності діагностування.

РЕЗУЛЬТАТИ

Розроблені критерії визначення інформативності компонент вектора інформаційного опису КС та способи оптимізації архітектур нейромережних експертів забезпечили можливість мінімізації засобів моніторингу параметрів та характеристик КС на етапі експлуатації, що дозволило підвищити ефективність використання апаратних ресурсів КС для організації процесу діагностування.

Розроблена модель представлення знань для ІСД КС на відміну від відомих враховує граничні стани і забезпечує однаковість форм представлення знань та даних для усіх структурних одиниць ІСД, запобігаючи втратам діагностичної інформації, що дає можливість нарощення об‟ємів знань на етапі експлуатації ІСД, а також дозволяє вносити у структуру ІСД КС нейромережні компоненти, приховуючи від користувача етапи їх синтезу.

Запропонований авторами метод синтезу структур гібридних ІСД КС відрізняється від відомих врахуванням сукупності показників інтелектуальних компонентів структурного синтезу і дає змогу за рахунок оптимізації ресурсів створювати універсальні по відношенню до конкретних КС гібридні інтелектуальні системи діагностування.

ДОДАТКОВА ІНФОРМАЦІЯ

На підставі аналізу сучасних теорії, методів та засобів діагностування комп‟ютерних систем (КС) запропоновано науково обґрунтовану методологію процесів контролю і діагностування КС на етапі експлуатації, котра дозволяє реалізувати процес діагностування КС в умовах неповноти діагностичної інформації на основі доступних для вимірювання параметрів та експертних знань шляхом інтелектуалізації етапів процесу діагностування та реалізації на його основі інтелектуальних програмно–апаратних засобів діагностування.

Введено нові поняття граничних позитивних, негативних та невизначених станів КС, котрі за рахунок розширення простору станів КС 32

забезпечують своєчасність ідентифікації та прогнозування стану КС по відношенню до можливості реалізації на ній цільових задач.

Принципи нової методології діагностування КС:

– відмова від застосування методів структурного та покомпонентного тестового діагностування;

– використання для тестування тільки тих контрольних точок, котрі знаходяться на слотах та сонетах компонентів КС;

– перевага програмного контролю над апаратним;

– багаторівневе моделювання КС як об‟єктів діагностування;

– інтелектуалізація процесу діагностування КС на основі застосування компонентів штучного інтелекту.

Досліджено роль структурних складових у процесі синтезу інтелектуальних систем діагностування (ІСД) КС, розроблено методи та алгоритми структурного синтезу. Описано процес організації самонавчання ІСД. Здійснено вибір показників структурних складових ІСД, котрі вносять вклад в оцінку ефективності, визначено критерій та спосіб оцінки ефективності ІСД КС.