Veel multiprocessorsystemen hebben interconnectienetwerken als onderliggende topologieën en een interconnectienetwerk wordt meestal weergegeven door een grafiek waarin knooppunten processors vertegenwoordigen en koppelingen communicatieverbindingen tussen processors vertegenwoordigen.

Voor deze systemen is de studie van topologische eigenschappen van zijn interconnectienetwerk is belangrijk. In 2012, Peng et al. een nieuwe maatregel voorgesteld voor foutdiagnose van het systeem, namelijk, de -goede buur-diagnoseerbaarheid (ook wel de -goede-buur voorwaardelijke diagnosticeerbaarheid genoemd), wat vereist dat elk foutloos knooppunt ten minste foutvrije buren bevat. Aangezien de kans dat alle buren van een foutpunt falen en fouten veroorzaken groter is dan de kans dat alle buren van een foutloos hoekpunt falen en fouten in het systeem veroorzaken, we beschouwen de situatie dat geen enkele defecte verzameling alle buren van een foutloos hoekpunt in het systeem kan bevatten. Vooral, 1-goede-neighbor-diagnose van het systeem is geen defecte set met alle buren van een foutvrij hoekpunt in het systeem, wat ook wel de natuurdiagnose van het systeem wordt genoemd.

Het is bewezen dat het -dimensionale alternerende groepgrafiekennetwerk een belangrijke haalbare kandidaat is voor het onderling verbinden van een multiprocessorsysteem. Het kenmerk van omvat een lage graad van knoop, kleine diameter, symmetrie, en een hoge mate van fouttolerantie. In deze krant, we bewijzen dat de 1-goede-buur-diagnoseerbaarheid van is voor onder het PMC-model en MM*-model, de 1-goede-buur-diagnoseerbaarheid van het 4-dimensionale alternerende groepsgrafieknetwerk onder de PMC is 4 en de 1-goede-buur-diagnoseerbaarheid van het MM*-model is 3. In dit artikel, we onderzoeken het probleem van 1-goede-buur-diagnose van onder het PMC-model en MM*-model. Het is bewezen dat de 1-goede-buur-diagnoseerbaarheid van onder het PMC-model en MM*-model is wanneer . Bovenstaande resultaten laten zien dat de 1-goede naasten-diagnose meerdere malen groter is dan de klassieke diagnosticeerbaarheid van afhankelijk van de aandoening:1-goede buren. Het werk zal ingenieurs helpen om meer verschillende metingen van 1-goede-buur-diagnose te ontwikkelen op basis van de applicatieomgeving, netwerk topologie, netwerkbetrouwbaarheid, en statistieken met betrekking tot foutpatronen.