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存储区域网中基于神经网络故障检测器的研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中南财经政法大学信息与安全工程学院,武汉430073
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60373088); 教育部基本科研项目(No.31541011303 No.31540911205&2009093)
作者: 杨光[1]
中文摘要:

故障检测器是构建可靠的存储区域网所必需的部分。针对系统中节点状态变化快的特点,设计了一种基于神经网络的故障检测器。它结合心跳策略和神经网络模型,根据环境的变化预测出被检测节点的状态,在一定的检测时间内,提高了故障检测器的精度。实验表明,该故障检测器具有较好的性能,提高了存储区域网的可靠性。

英文摘要:

Failure detectors have been an important abstraction to build dependable communication applications over storage area network subject to faults.To address the dynamic characteristics of node in system,a failure detector,which can combine heartbeat strategy with neural net,is designed to forecast the status of detected node according to network environment changes.The examination result shows that the fault detector has better performance.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887