Доведено тісний зв'язок між діагнозоспроможністю та спектральними властивостями симетричних структур.

Показано, як за допомогою спектральної теорії графів вибрати структуру обчислювальної системи, для забезпечення її високої відмовостійкості.

Method of computer systems diagnosis using of the union of neural nets experts is presented in article. The union of experts is construction on the basis of neural networks architectures: networks ART2, Kohonen Self-Organizing Map, Three-Layer Perseptron.

Уперше запропоновано концепцію пошуку діагностичної інформації (ДІ) для тестування комп'ютерних систем (КС), згідно з якою необхідно здійснювати поточну оцінку корисності та достатності ознак відшуковуваної діагностичної інформації, що суттєво зменшує час і відповідно підвищує ефективність процесу діагностування КС. Розроблено нейромережні моделі пошуку ДІ, які грунтуються на парадигмах прямонапрямленого персептрона, двонапрямленої асоціативної пам'яті та персептрона Розенблата, що дає змогу змінювати чи уточнювати множину ознак ДІ з метою вибору таких джерел, які були б достатні для реалізації тестування конкретної КС або її складової. Розроблено текстологічно-нейромережний метод пошуку ДІ для тестування КС та їх складових, суть якого полягає у визначенні тих складових тексту (текстів), які одночасно мають зв'язки з описом ОД й ознаками, що визначають корисність тексту. За розробленим методом корисність джерела ДІ оцінюється за допомогою прямонапрямленої тришарової штучної нейронної мережі (ШНМ), а достатність - з застосуванням дискретної ШНМ Хопфілда. За цього не є необхідним здійснення аналізу всіх відомих текстів з наявністю ДІ про тестування КС або доцільна його оцінка достатності, що підвищує ефективність процесу тестування КС за рахунок уникнення розгляду зайових джерел ДІ. Розвинуто архітектуру відомих текстологічних інформаційно-пошукових систем за рахунок введення до їх складу інтелектуальних компонентів, а саме: бази та модуля ШНМ, що дало можливість скоротити процес пошуку ДІ для тестування КС чи її складових у сенсі достатності ДІ й уникнути повного аналізу всіх відомих чи зайвих джерел.

Рассмотрена классификация ошибок пользователя компьютерной системы и возможные ограничения его допуска для решения практически важных задач. Последствия ошибок пользователя не менее значительны, чем последствия аппаратных или программных отказов, поскольку во многих видах деятельности операторов цена ошибки чрезвычайно велика. Методами нечеткой логики моделируется компетентность пользователя и состояния компьютерной системы. Получены продукционные правила для принятия решения о допуске пользователя к работе на компьютерной системе.

Рассмотрена оптимизация бинарных деревьев решений путем уменьшения размерности дерева и определения несущественных атрибутов (диагностических признаков), которые не влияют на процесс принятия решения о состоянии компьютерной системы. Оптимизированное дерево решений позволяет решать задачи классификации состояния объекта в системах диагностирования с меньшими временными и аппаратурными затратами. Применение теории ПФ для оптимизации БДР позволяет минимизировать число атрибутов (диагностических признаков) за счет исключения несущественных атрибутов, которые не влияют на принятие решений при классификации состояний компьютерной системы.

Определены условия локальной самодиагностируемости для полной решетки моделей диагностики отказов на системном уровне для случая точного t-диагностирования. Исследованы условия диагностирования отказов отдельно взятым модулем вычислительной системы только по результатам тестирования, собранных этим модулем или модулями, имеющими с ним непосредственные связи.

Рассмотрен вопрос разработки формализованного языка представления знаний для диагностики состояний в сложной вычислительной системе с использованием CIM-метамодели и CDM-схемы. Предложено описание основных понятий CIM-метамодели и CDM-схемы на языке ALC. Указаны конструкторы, которые позволят описать любую CIM-схему или CIM-модель. Приведен пример описания понятия. Предложенный язык ALC можно использовать в процессе разработки экспертных систем контроля и диагностики состояний сложных вычислительных систем на основе применения методов искусственного интеллекта.

Доповнено, уточнено та систематизовано результати досліджень паралельного, послідовного, локального та адаптивного t-діагностування для детермінованих моделей діагностування на системному рівні, що завжди генерують симетричний синдром. Запропоновано діагностичні структури для паралельного, послідовного та локального t-діагностування. Запропоновано алгоритми дешифрації синдрому мінімальної складності.

Рассмотрен новый информологический подход к оценке эффективности систем диагностирования. Рассмотрены и проанализированы свойства векторных и матричных систем диагностирования, определены способы оптимального управления диагностированием. Полученные результаты позволяют обосновать требования к системам диагностирования сложных технических систем.