神经网络在容错系统可靠性分析中的应用

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由于神经网络具有大规模并行、集团运算等特点 ,以及强大的自适应、自学习、容错和推广能力 ,从而使神经网络在可靠性工程的许多领域得到应用。本文将循环前馈神经网络应用到容错系统的可靠性分析中 ,达到了简化容错系统可靠性分析与设计的目的。并且 ,由于神经网络具有的学习与自适应的功能 ,使它在分析较为复杂的容错系统的可靠性时 ,具有更强的竞争力 Due to the characteristics of large-scale parallel, group operation and so on, as well as strong adaptive, self-learning, fault tolerance and promotion ability, neural network can be applied in many fields of reliability engineering. In this paper, cyclic feedforward neural network is applied to the reliability analysis of fault-tolerant systems to achieve the purpose of simplifying the reliability analysis and design of fault-tolerant systems. And because neural networks have the learning and adaptive capabilities that make them more competitive in analyzing the reliability of more complex fault-tolerant systems
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