导读:本文包含了悲观诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:悲观诊断,PMC模型,增广立方体,变形超立方体
悲观诊断论文文献综述
罗欢[1]（2016）在《叁类网络在PMC模型下的悲观诊断》一文中研究指出在一个计算机系统中,有的处理器可能会发生错误,所以处理器故障识别在系统可靠性计算中扮演着重要的角色.识别错误的处理器的过程称为系统的诊断.在学者们提出的各种诊断模型中,比较常用的就是由Preparata,Metze和Chen提出的PMC诊断模型.基于PMC模型下的悲观诊断策略是一个古典的诊断模型.我们把一个系统G的悲观诊断记为tp(G),它是使得该系统是t/t-可诊断的最大的故障点t的数值.本文主要研究增广立方体AQn,变形超立方体VQn,对偶超立方体DCn叁个网络在PMC模型下的悲观诊断.第一章引言部分.主要介绍图论的一些基本知识、研究背景和相关的研究结论,以及本文的主要概述工作.第二章考虑了增广立方体AQn在PMC模型下的悲观诊断.首先介绍增广立方体AQn的定义和性质;其次证明当n≥5时,对任意U(?)V(AQn),当2≤|U|≤8n-22时有|NAQn(U)|≥4n-8；最后得到增广立方体AQn在PMC模型下的悲观诊断为4n-8.第叁章考虑了变形超立方体VQn在PMC模型下的悲观诊断.首先介绍变形超立方体VQn的定义和性质；其次证明当n≥4时,对任意U(?)V(VQn),当2≤|U|≤4n-8时有|NVQn(U)|≥2n-2；最后得到变形超立方体VQn在PMC模型下的悲观诊断为2n-2.第四章考虑了对偶立方体DCn的在PMC模型下的悲观诊断.首先介绍对偶超立方体DCn的定义和性质；其次证明当n≥3时,对任意U(?)V(DCn),当2≤|U|≤4n-4时有|NDCn(U)|≥2n；最后得到对偶超立方体DCn在PMC模型下的悲观诊断为2n.第五章是结束语,总结本文的内容及进一步的工作.(本文来源于《北京交通大学》期刊2016-05-01）
马强[2]（2015）在《交换交叉立方网络的超连通度与悲观诊断度研究》一文中研究指出连通度是衡量一个互连网络稳定性和容错能力的重要参数,超连通度能更准确地衡量一个互连网络的稳定性和容错能力。交换交叉立方网络ECQ(s,t)是一个近年刚被提出的比超立方网络Qn更小的半径和更少的连接的优化模型。本文研究并证明了交换交叉立方网络ECQ(s,t)的点连通度和边连通度均是s+1(s≤t)。证明了交换交叉立方网ECQ(s,t)的超点连通度和超边连通度均是2s(s≤t),也就是说,当移除ECQ(s,t)的2s个点或者2s条边,会得到不包括孤立点的不连通图。当ECQ(s,t)被用来构建大型并行计算/通信系统时,本文的成果能够更加准确地为系统的稳定性和容错能力提供支持。互连网络的诊断度是衡量一个网络的可靠性和容错计算能力的重要指标。PMC模型是一种系统级故障诊断的重要模型,精确一步tp-可诊断策略和悲观一步t1/t1-可诊断策略是两种比较流行的系统级故障诊断策略。交换交叉立方网络ECQ是一个近年刚被提出的比超立方网络具有更小的半径和更少的连接的优秀互连网络拓扑。基于PMC模型,本文分析和研究了交换交叉立方网络的拓扑性质,证明了交换交叉立方网络ECQ在精确一步tp-可诊断策略下是s+1-可诊断的,在悲观一步t1/t1-可诊断策略下是2s/2s-可诊断的,文章结果表明,交换交叉立方网络具有比较好的容错计算性能。(本文来源于《广西大学》期刊2015-11-01）
谭杰,杨小帆,郑敏[3]（2013）在《基于MM*模型下悲观诊断系统的高效故障诊断》一文中研究指出在系统故障诊断中,悲观诊断与精确诊断相比,前者可以显着提高系统的自诊断能力。而当前对于t1/t1-可诊断系统却没有很好的基于MM*模型的悲观诊断算法。因此,本文在MM*模型下,研究了t1/t1-可诊断系统的诊断算法,并提出了一个时间复杂度为O(N~(2.5))的悲观诊断算法,Ⅳ代表处理器节点总数。在时间复杂度方面,这是一个比较高效的诊断算法。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2013年02期）
谭杰[4]（2012）在《MM*模型下的悲观诊断算法研究》一文中研究指出多机系统为人类实现高性能计算、大容量分布式信息存储提供了强大的工具，多机系统的广泛使用已经成为衡量一个国家经济发展和信息化水平高低的一个重要标志。随着系统规模的日益扩大，系统中出现故障的可能性也随之增大。因此，如何维持系统的高可靠性和可用性就成为一个迫切需要解决的问题。提高系统可靠性的一个主要手段就是及时诊断出系统中发生故障的结点，然后对其替换或修复，使系统恢复到正常工作状态。系统级故障诊断作为故障诊断的一个强有力工具，在容错领域得到了广泛的应用。这种诊断方法因不使用额外的设备对系统进行诊断而具有极高的应用价值。t_1/t_1-可诊断系统与tp-可诊断系统相比，前者只需付出可能把至多一个正常结点误诊断为故障结点的代价就可以显着地提高系统的自诊断能力。因此，对t_1/t_1-可诊断系统进行研究具有极高的价值。本论文的主要工作是在MM*模型下，对t_1/t_1-可诊断系统的诊断算法进行了研究，取得的主要成果描述如下：在对t_1/t_1-可诊断系统的研究过程中，得到了一些t_1/t_1-可诊断系统的性质，并对MM*模型下的症候进行了分析，最后根据这些性质提出了一个在MM*模型下t_1/t_1-可诊断系统的诊断算法，其时间复杂度为O(n~(2.5))，其中n为系统中的结点总数。应用这个算法，可以把t_1/t_1-可诊断系统中的故障结点集F隔离到一个结点集U里，其中|F|≦t_1，|U|≦min{t_1,|F|+1}。应用算法计算之后返回的结果可以进一步判定在U中的结点是否全部是故障结点，或者在U中是否包含一个不能确定是否出现故障的结点（这个结点可能是故障结点，也可能是无故障结点）。最后对算法的正确性进行了论证，并分析了该算法的时间复杂度。就我们所知，这还是国际上第一次在MM*模型下提出了t_1/t_1-可诊断系统的诊断算法。(本文来源于《重庆大学》期刊2012-04-01）
孙丽萍,杨小帆,杭后俊[5]（2007）在《一种高效的基于局部扭曲立方体的悲观诊断算法》一文中研究指出悲观诊断与精确诊断相比,可以提高系统的自诊断能力。局部扭曲立方体是超立方体的一种变体,具有可并行处理的某些性质。在PMC模型下,研究了局部扭曲立方体的诊断问题,提出了一个O(Nlog_2N)的悲观诊断算法,N是处理器总数。经典的YML算法所需时间为O(N~(2.5)),因此,该算法在时间复杂度方面是高效的。(本文来源于《2007年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)》期刊2007-10-12）
孙丽萍,杨小帆,杭后俊[6]（2007）在《一种高效的基于局部扭曲立方体的悲观诊断算法》一文中研究指出悲观诊断与精确诊断相比,可以提高系统的自诊断能力。局部扭曲立方体是超立方体的一种变体,具有可并行处理的某些性质。在PMC模型下,研究了局部扭曲立方体的诊断问题,提出了一个O(Nlog_2N)的悲观诊断算法,N是处理器总数。经典的YML算法所需时间为O(N~(2.5)),因此,该算法在时间复杂度方面是高效的。(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2007年10期）
悲观诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
连通度是衡量一个互连网络稳定性和容错能力的重要参数,超连通度能更准确地衡量一个互连网络的稳定性和容错能力。交换交叉立方网络ECQ(s,t)是一个近年刚被提出的比超立方网络Qn更小的半径和更少的连接的优化模型。本文研究并证明了交换交叉立方网络ECQ(s,t)的点连通度和边连通度均是s+1(s≤t)。证明了交换交叉立方网ECQ(s,t)的超点连通度和超边连通度均是2s(s≤t),也就是说,当移除ECQ(s,t)的2s个点或者2s条边,会得到不包括孤立点的不连通图。当ECQ(s,t)被用来构建大型并行计算/通信系统时,本文的成果能够更加准确地为系统的稳定性和容错能力提供支持。互连网络的诊断度是衡量一个网络的可靠性和容错计算能力的重要指标。PMC模型是一种系统级故障诊断的重要模型,精确一步tp-可诊断策略和悲观一步t1/t1-可诊断策略是两种比较流行的系统级故障诊断策略。交换交叉立方网络ECQ是一个近年刚被提出的比超立方网络具有更小的半径和更少的连接的优秀互连网络拓扑。基于PMC模型,本文分析和研究了交换交叉立方网络的拓扑性质,证明了交换交叉立方网络ECQ在精确一步tp-可诊断策略下是s+1-可诊断的,在悲观一步t1/t1-可诊断策略下是2s/2s-可诊断的,文章结果表明,交换交叉立方网络具有比较好的容错计算性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
悲观诊断论文参考文献
[1].罗欢.叁类网络在PMC模型下的悲观诊断[D].北京交通大学.2016
[2].马强.交换交叉立方网络的超连通度与悲观诊断度研究[D].广西大学.2015
[3].谭杰,杨小帆,郑敏.基于MM*模型下悲观诊断系统的高效故障诊断[J].世界科技研究与发展.2013
[4].谭杰.MM*模型下的悲观诊断算法研究[D].重庆大学.2012
[5].孙丽萍,杨小帆,杭后俊.一种高效的基于局部扭曲立方体的悲观诊断算法[C].2007年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册).2007
[6].孙丽萍,杨小帆,杭后俊.一种高效的基于局部扭曲立方体的悲观诊断算法[J].微电子学与计算机.2007