Detta dokument föreslår en modell av neural trädarkitektur med probabilistiska neuroner. Dessa träd används för klassificering av en stor mängd datanät resurser till klasser. Det första trädet används för klassificering av hårdvarudelen i datasetet. Det andra trädet klassificerar mönster av programvaruidentifierare. Träd implementeras för att framgångsrikt separera ingångar i nio klasser av resurser. Vi föreslår Partikel Swarm Optimering modell för uppgifter schemaläggning i dator rutnät. Vi jämförde tid för att skapa schema och tid för makepan i sex serier av experiment utan och med att använda neurala träd. I experiment med att använda neurala träd fick vi delmängd av lämpliga beräkningsresurser. Målet är en effektiv kartläggning av ett stort antal uppgifter i särskilda resurser. På grundval av experiment kan vi säga att förbättringar har gjorts även för medelstora och små mängder uppgifter.
I vårt tidigare arbete Skrinarova m.fl. använda neurala träd för klassificering dator rutnät resurser och efterföljande rutnät schemaläggning REF.
A neural tree model for classification of computing grid resources using PSO tasks scheduling
{'venue': None, 'journal': 'Neural Network World', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}