Застосування нейронних мереж в статистичній системі аналізу і моніторингу телекомунікаційних мереж

Автор(и)

  • Юрій Іванович Хлапонін Національний авіаційний університет, просп. Космонавта Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03680, Україна https://orcid.org/0000-0002-9287-0817
  • Генадій Борисович Жиров Військовий інститут Київського національного університету ім. Т. Шевченка, вул. Ломоносова, 81, м. Київ, Україна, 03680, Україна https://orcid.org/0000-0001-7648-7992
  • Олександр Миколайович Нікітчин Київський національний університет ім. Т. Шевченка, вул. Володимирська, 64/13, м. Київ, Україна, 01601, Україна https://orcid.org/0000-0001-7256-433X

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2016.79991

Ключові слова:

інформаційно-телекомунікаційна мережа, інтелектуальні технології, нейрон, нейронна мережа, трафік

Анотація

Розроблено перспективний підхід до організації обробки неявних форм подання знань, який базується на застосуванні технології нейромережевих структур. Доведена можливість успішного використання нейронних мереж та їх аналогових моделей, для вирішення задачі апроксимації неперервних функцій багатьох змінних та прогнозу процесів, які відбуваються у телекомунікаційних мережах протягом часу.

Біографії авторів

Юрій Іванович Хлапонін, Національний авіаційний університет, просп. Космонавта Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03680

Кандидат технічних наук, старший науковий співробітник, доцент

Кафедра засобів захисту інформації

Генадій Борисович Жиров, Військовий інститут Київського національного університету ім. Т. Шевченка, вул. Ломоносова, 81, м. Київ, Україна, 03680

Кандидат технічних наук, старший науковий співробітник, провідний науковий співробітник науково-дослідного центру

Олександр Миколайович Нікітчин, Київський національний університет ім. Т. Шевченка, вул. Володимирська, 64/13, м. Київ, Україна, 01601

Кандидат історичних наук, асистент

Кафедра радіотехніки та радіоелектронних систем

Посилання

  1. Lukatskii, A. V. (2003). Obnaruzhenie atak. St. Petersburg: BHV – Peterburg, 624. ІSBN 5-94157-246-8.
  2. Uskov, A. A., Kuzmin, A. V. (2004). Intellektual'nye tehnologii upravleniia. Iskusstvennye neironnye seti i nechetkaia logika. Moscow: Goriachaia liniia – Telekom, 124.
  3. Eniukov, I. S., Retinskaia, I. V.; In: Tihonov, A. N. (2004). Statisticheskii analiz i monitoring nauchno-obrazovatel'nyh internet-setei. Moscow: Finansy i statistika, 320.
  4. Artemenko, M. Yu., Berkman, L. N., Toliupa, S. V. (2007). Neironni merezhi ta yikh zastosuvannia v telekomunikatsiinykh systemakh. Radiotekhnika, 134, 45–53.
  5. Clerckx, B. (2013, May). Interference management in wireless networks: Practice and Theory. Eurecom, 50.
  6. Kulchin, Y. N., Zakasovskaya, E. V. (2010, September). Optimizing algebraic and neural methods for information processing in distributed fiber-optical measuring systems. Optical Memory and Neural Networks, Vol. 19, № 3, 237–247. doi:10.3103/s1060992x10030057
  7. Ohwatari, Y., Miki, N., Abe, T., Nagata, S., Okumura, Y. (2011, March). Investigation on improvement in channel estimation accuracy using data signal muting in downlink coordinated multiple-point transmission and reception in LTE-Advanced. Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Quintana-Roo, Mexico, 28-31 March, 2011. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 1288–1293. doi:10.1109/wcnc.2011.5779315
  8. Schaaf, M., Wilke, G., Mikkola, T., Bunn, E., Hela, I., Wache, H., Grivas, S. G. (2015). Towards a Timely Root Cause Analysis for Complex Situations in Large Scale Telecommunications Networks. Procedia Computer Science, Vol. 60, 160–169. doi:10.1016/j.procs.2015.08.115
  9. Simeone, O., Somekh, O., Poor, H. V., Shamai (Shitz), S. (2009). Downlink Multicell Processing with Limited-Backhaul Capacity. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol. 2009, 1–11. doi:10.1155/2009/840814
  10. Zakasovskaya, E. V., Fadeev, V. V. (2007). Restoration of Point Influences by the Fiber-Optical Network in View of a priori Information. SPIE Proc. APCOM, Vol. 6675.
  11. Haykin, S. (2006). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Ed. 2. Translated from English. Moscow: Williams, 1104.
  12. Bekh, I. I., Novak, S. O., Khlaponin, Yu. I. (2016). Pobudova aproksymatsiinoi funktsii na osnovi alhorytmu zvorotnoho rozpovsiudzhennia pomylky yak metodu navchannia shtuchnykh neironnykh merezh. Visnyk inzhenernoi akademii, 1, 198–201.
  13. Zakhour, R., Gesbert, D. (2011, December). Optimized Data Sharing in Multicell MIMO With Finite Backhaul Capacity. IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 59, № 12, 6102–6111. doi:10.1109/tsp.2011.2165949

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-09-29

Як цитувати

Хлапонін, Ю. І., Жиров, Г. Б., & Нікітчин, О. М. (2016). Застосування нейронних мереж в статистичній системі аналізу і моніторингу телекомунікаційних мереж. Technology Audit and Production Reserves, 5(2(31), 35–41. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2016.79991

Номер

Том 5 № 2(31) (2016): Системи та процеси керування. Інформаційно-керуючі системи. Трансфер технологій на транспорті

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Юрій Іванович Хлапонін, Генадій Борисович Жиров, Олександр Миколайович Нікітчин

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.