ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Створення технологічних ресурсів у конвергентній мережі на базі мобільного оператора для надання послуги Triple Play

    Авторы: Абраменко О., Будішевський Д., Зюмін С., Патрушев С., Чекунков О.

    Описание: Отчет о проекте, подготовленном командой ДонНТУ для конкурса «Профессионалы будущего 2011». В работе представлены научно‐технические решения для формирования и эффективного использования технологических ресурсов разных уровней конвергентной сети с целью предоставления высококачественных услуг Triple Play мобильным оператором связи.

    Источник: МТС Украина

  2. Прогностичне керування навантаженням на сервери з використанням нейромережі

    Авторы: Дегтяренко І.В., Абраменко О.О., Чекунков О.С.

    Описание: В данной статье проведен анализ влияния загрузки серверов телекоммуникационной сети на параметры QoS. Усовершенствованы методы балансировки нагрузки на сервера кластера, благодаря внедрению прогностического управления с использованием нейросети. Предложены структура и алгоритм работы системы прогностического управления. Проведена оценка эффективности предложенных решений путем имитационного моделирования.

    Источник: Наукові праці Донецького національного технічного університету. / Збірник наукових праць ДонНТУ. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск: 23 (201). — Донецьк, ДонНТУ, 2012. — C. 95–102

  3. Дослідження системи прогнозування навантаження на елементи телекомунікаційної мережі, побудованої на основі нейронної мережі прямого поширення

    Автор: Чекунков О.С.

    Описание: В данной статье исследована эффективность прогнозирования трафика нейронной сетью, сравнивается прогноз с применением нейронной сети с прогнозом на основе авторегрессивной модели. Сделаны выводы об эффективности использования нейронных сетей для прогнозирования трафика.

    Источник: Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молодих. Збірник наукових праць ХІI науково‐технічної конференції аспірантів та студентів в м. Донецьку 17–20 квітня 2012 р. — Донецьк, ДонНТУ, 2012. — C. 114–117

  4. Технологические революции в истории человечества

    Автор: Чекунков А.С.

    Описание: Реферат по дисциплине «Философия техники, науки и образования. Болонский процесс». В реферате рассмотрено понятие технологических революций, последовательно дан краткий обзор технологических революций в истории человечества, сделаны выводы о влиянии технологических революций на социум и окружающую среду, показана взаимосвязь технологических революций и науки.

    5. Тематические статьи

  5. Traffic Trends Analysis using Neural Networks

    Авторы: Edwards T., Tansley D.S.W., Frank R.J., Davey N.

    Описание: В данной статье описывается применение нейронных сетей для прогнозирования тренда голосового трафика, передаваемого в сети ATM. Рассмотрен вопрос размера скользящего окна для представления входных данных нейронной сети, приведны экспериментальные результаты.

    Источник: University of Hertfordshire Research Archive

  6. Using Recurrent Neural Networks for Time Series Forecasting

    Авторы: Sandy D.B.

    Описание: Исследование прогнозирования временных рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей. Приведен математический аппарат рекуррентных нейронных сетей и проведено сравнение эффективности прогнозирования модели Бокса‐Дженкинса ARMA c прямоточной и рекуррентной нейронными сетями.

    Источник: The Pennsylvania State University

  7. Principles of training multi‐layer neural network using backpropagation

    Авторы: Bernacki M., Włodarczyk P., Gołda A.

    Описание: В статье дается продробное иллюстрированное описание процесса обучения нейронной сети по алгоритму обратного распространения ошибки.

    Источник: Laboratorium Sztucznej Inteligencji, Akademia Górniczno‐Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie

  8. Neural networks: what non‐linearity to choose

    Авторы: Kreinovich V., Quintana C.

    Описание: Статья посвящена математическому определению семейства нелинейных функций, которые могут быть использованы в качестве функций активации в нейронных сетях.

    Источник: University of Texas at El Paso

  9. Метод сопряженных градиентов — математический аппарат

    Авторы: Некипелов Н.

    Описание: В данной статье приводится описание метода сопряженных градиентов, который является эффективным методом оптимизации применительно к нейронным сетям.

    Источник: BaseGroup Labs

    10. Переводы статей

  10. Применение нейронных сетей в телекоммуникационных системах

    Авторы: Frank R.J., Hunt S.P., Davey N.

    Перевод с английского: Чекунков А.С.

    Описание: Cтатья дает краткий обзор проектов, связанных с применением нейронных сетей для телекоммуникационных систем.

    Источник: Applications of neural networks to telecommunications systems