В современных системах автоматизированного проектирования ши

135
Рис. 5.9.
Алгоритм обучения архитектуры нейронных сетей 

---

136
Рис. 5.10.
Алгоритм обучения оптимальной архитектуры нейронной 
сети, удовлетворяющей техническому заданию

---

137
ГЛАВА 6.
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ 
РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В 
КЛАСТЕРНЫХ СИСТЕМАХ 
ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
 
В главе рассматривается математическая модель функционирования 
кластерных систем обработки информации, алгоритмы и методы модели-
рования состояния подобных систем во времени, а также метод определе-
ния порога функционирования системы с использованием эволюционной 
стратегии (генетического алгоритма). 
Кластер функционирует как единая система, то есть для пользовате-
ля или прикладной задачи вся совокупность вычислительной техники вы-
глядит как один компьютер. Именно это и является самым важным при 
построении кластерной системы (КС). В настоящее время кластерные сис-
темы обработки информации получают все большее распространение в 
связи с удешевлением их компонентов и, как следствие, остро встает во-
прос об управлении качеством функционирования подобных систем. 
К общим требованиям, предъявляемым к кластерным системам, от-
носятся:
1.
Высокая готовность. 
2.
Высокое быстродействие. 
3.
Масштабируемость. 
6.1. Теоретический анализ кластерных систем
Кластерная система обработки информации описывается: 

множеством состояний 


1
..., 
n
a ,
a

, где 
i
i
a
A

– состояние от-
дельного элемента системы, 
А
– дискретное множество состояний, 

---

138
которые может принимать 
i
-й элемент системы; 

целевой функцией 




1
,...,
j
m
F
= F
F

, где 
j
  
– некото-
рое состояние системы;


1
..., 
m
F ,
F
– вектор целевых показателей, 
характеризующий систему в целом; 

архитектурой кластерной системы. 
В общем случае кластерную систему можно представить в виде гра-
фа, узлы которого представляют собой устройства сбора и обработки ин-
формации, а ветви – каналы передачи данных. Наиболее часто такой граф 
имеет древовидную структуру, представленную на рис. 6.1, где 
Д
1
,…, 
Д
n
– 
датчики (устройства ввода информации), 
РД
– резервные датчики, 
ВУ
1
,…, 
ВУ
п
– вычислительные узлы (устройства обработки информации), 
РУ
– резервные узлы, 
ЦУ
– центральный узел 
[117]
. 
Архитектура системы находит отражение в целевой функции, так как 
целевые показатели вышестоящих элементов напрямую зависят от показа-
телей нижестоящих элементов. Исходя из этого, состояние и целевые по-
казатели 
i
-го элемента будут являться функциями от состояний и показате-
лей нижестоящих элементов: 


1
..., 
i
n
a =
b ,
b

, 
где
a
i
– состояние 
i
-го элемента; 


1
..., 
n
b ,
b

– функция перехода состояний, учитывающая весовой 
коэффициент 
j
-го элемента, показывающий его важность для функциони-
рования элемента верхнего уровня и системы в целом: