逐次型帰納学習システムの開発とその応用 : 分散計算機環境管理支援システムの作成

概要

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現在, ダウンサイジングが叫ばれている. これはハードウェアの進歩によりハード単体の価格性能比が上がったこと. ネットワークが整備されてきたことなどにより, 大きなシステムを多くの人で共有するよりも一人で一つの計算機を持ちそれらをネットワークで繋いだ方が全体で見た時に同じ性能を出すのに少ないコストで行なえるようになったからである. このような流れから, ネットワークに継れた計算機資源が急激に増えてきた. しかし, 各計算機の利用法はある程度個人に任されているため, 特定の計算機資源にその利用が偏りがちになってしまう. また, これらの管理も専門家ではなく, 知識のある人が, 本職の片手間で行なっているのが現状である. そのため, 管理の専門家でなくても, 簡単に管理が行なえるツールが必要である. しかし, 従来からあるツールでは分散環境全体を管理することはできない. このようなツールの作成を困難にしているのは, 調べるべき要素が沢山あり, それぞれが複雑な関係を持っているためである. そこで, 本研究ではそのような要素間の関係を分析するツールとして逐次型帰納学習システムを使用した分析ツールを作成した. ここで利用した学習システムは, 逐次的に与えられた数値及び記号データを学習するものであり, 本研究の毎日計算機環境に関するデータが次々と入ってくる状況に適している.
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

逐次型帰納学習システムの開発とその応用 : 分散計算機環境管理支援システムの作成

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