ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Разработка алгоритма управления ресурсами беспроводной сети в условиях высокой концентрации абонентов

    Авторы: Санжиев И. С.

    Описание: В данной статье проведено исследование по возможному упрощению управления ресурсами беспроводной сети в условиях большой концентрации абонентов. По результатам анализа преимуществ и недостатков методов создания беспроводных сетей сделаны выводы. Приняты решения привлечь технологии нейронных сетей для расчета возможных изменений в настройке параметров сети.

    Источник: XIX Международная научно-техническая конференция АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ПРОЦЕССОВ. ПОИСК МОЛОДЫХ – г. Донецк, ДонНТУ – 2019.

    2. Тематические статьи

  2. Применение нейронных сетей в телекоммуникационных сетях связи

    Авторы: В. В. Федотов

    Описание: Для решения задач, связанных с выбором маршрута, можно использовать модели построения на основе нейронной сети Хопфилда, впервые примененные для решения задачи коммивояжера. Среди положительных качеств модели можно отметить хорошую сходимость и свойство масштабируемости, которые позволяют применять данный метод для работы с большим объемом трафика и сложными сетями. Одно из главных достоинств сети ее способность быстро производить вычисления. Алгоритм управления потоками на одном узле состоит в следующем. В течение некоторого времени гипотетический прибор собирает информацию о состоянии сети. На вход нейронной сети с одним слоем и числом нейронов N поступает некоторая информация, в соответствии с которой сеть находит образ на выходе и устанавливается в состояние равновесия. От анализатора сети поступает информация в закодированном виде: число узлов и каналов, объединяющих эти узлы, узел назначения, количество возможных маршрутов до узла назначения. На выходе такой сети должен образоваться маршрут, зависимый от всех этих факторов.

    Источник: Федотов В. В. Применение нейронных сетей в телекоммуникационных сетях связи // ISSN 0321–3005 Известия вузов. Северо–кавказский регион естественные науки. Приложение. 2004

  3. Исследование функциональных возможностей искусственных нейронных сетей с обратными связями

    Авторы: Ю. В. Чернухин, М. А. Кизигло

    Описание: Предлагается модифицированный алгоритм распределенного доступа к среде передачи данных стандарта IEEE 802.11 (Wi–Fi), обеспечивающий стабилизацию пропускной способности сети на значениях близких к максимальным при высокой нагрузке в сети. Разработанный алгоритм использует и дополняет механизм множественного доступа с функцией распределенной координации (DCF, Distributed Coordination Function) стандарта IEEE 802.11.

    Источник: Ю.В. Чернухин, М.А. Кизигло, Исследование функциональных возможностей искусственных нейронных сетей с обратными связями // УДК 007.57:681. Известия ТРТУ. Стр. 62–63. Cyberleninka.ru...

  4. Классификация нейронных сетей

    Авторы: Е. Н. Горбачевская

    Описание: Классификация нейронных сетей по видам решаемых задач, по видам используемых нейронов, по структуре связей нейронов, способам обучения нейронной сети.

    Источник: Е. Н. Горбачевская, Классификация нейронных сетей // УДК 004.7; ББК 32.973.2. Cyberleninka.ru...

  5. Об использовании методов описания беспроводных сетей

    Авторы: А. Г. Скляр

    Описание: Необходимость математического описания беспроводных сетей и методы улучшения характеристик сети.

    Источник: Скляр А. Г., Об использовании методов описания беспроводных сетей // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 3. Международный студенческий научный вестник...

  6. Моделирование искусственных нейронных сетей в среде Matlab

    Авторы: В. Д. Семейкин, А. В. Скупченко

    Описание: Объект исследования телекоммуникационные системы, нейросетевые модели и их применение для решения телекоммуникационных задач. Цель работы изучение и создание нейросетевых моделей для решения телекоммуникационных задач. Изучаются и разрабатываются нейросетевые модели на базе искусственных нейронных сетей для эффективного решения следующих телекоммуникационных задач: управление коммутацией, управление маршрутизацией, управлением трафиком, распределение каналов в подвижных системах радиосвязи. Основные технические особенности: построение нейросетевых моделей на базе искусственных нейронных сетей и их применение для решения телекоммуникационных задач.

    Источник: В. Д. Семейкин, А. В. Скупченко Моделирование искусственных нейронных сетей в среде Matlab // ISSN 2072–9502. Вестник АГТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. Стр. 159–164. Cyberleninka.ru...

  7. Моделирование трафика беспроводной сети передачи данных

    Авторы: Р. П. Гахов, Н. Г. Кучук

    Описание: Предложен подход к разработке модели трафика, основывающейся на анализе данных мониторинга входящих информационных потоков и позволяющей учесть особенности трафика беспроводных сетей передачи данных. Исследование известных моделей позволяет сделать вывод, что затраты сетевого ресурса коммутационного оборудования при учете подвижности узлов беспроводной сети (событие хэндовер) для краткосрочного прогнозирования поведения трафика на основе результатов мониторинга информационных потоков, подлежащих агрегации, достигается при реализации двумерной интерполяционной модели. В процессе синтеза предложенной модели реализованы требования к высокой степени ее адекватности реальному трафику.

    Источник: Р. П. Гахов, Н. Г. Кучук Моделирование трафика беспроводной сети передачи данных // Серия История. Политология. Экономика. Информатика. 2014. №1 (172). Выпуск 29/1 Стр. 175–181. Cyberleninka.ru...

  8. Applications of Neural Networks in Telecommunications

    Авторы: Trevor Clarkson

    Описание: Многие исследователи сегодня предпочитают использовать термин вычислительный интеллект, для описания таких методов, как нейронные сети, нечеткая логика и генетические алгоритмы. Сейчас они рассматриваются как взаимодополняющие, а не конкурирующие методы. В статье резюмируется ряд современных применений нейронных сетей к телекоммуникациям, а некоторые из них приведены для будущих исследований в этой области. Еще предстоит большая работа по увеличению применения интеллектуальных технологий по отраслям, так что эти технологии характерны для развивающихся систем.

    Источник: Trevor Clarkson, Applications of Neural Networks in Telecommunications // Applications of Neural Networks in Telecommunications. Strand, London WC2R 2LS, UK.

  9. Беспроводные локальные сети IEEE 802.11: Механизм распределение скоростей

    Авторы: К. Е. Легков

    Описание: Низкое качество связи на любом направлении связи беспроводной локальной сети под управлением протокола IEEE 802.11 с распределенным механизмом доступа к среде передачи оказывает влияние на все остальные корреспондирующие пары узлов и на всю сеть в целом. Причина этого в уменьшении доли времени занятия канала станциями с высокой скоростью передачи за счет увеличения доля времени занятия канала станциями, передающими пакеты с низкой скоростью.

    Источник: К. Е. Легков, Беспроводные локальные сети IEEE 802.11: Механизм распределение скоростей // Журнал Технологии. Стр. 17–19

    10. Переводы статей

  10. Обучение оптимизации: обучение глубоким нейронным технологиям. Сети для управления беспроводными ресурсами

    Авторы: Haoran Sun, Xiangyi Chen, Qingjiang Shi, Mingyi Hong, Xiao Fu, and Nicholas D.Sidiropoulos

    Автор перевода: И. С. Санжиев

    Описание: В этой работе рассматриваеться практические аспекты аппроксимации алгоритма на основе ГНС с приложениями для управления беспроводными ресурсами. Cначала закрепляется класс оптимизации алгоритмов, которые теоретически изучаются полностью подключенной нейронной сетью.

    Источник (англ.): arxiv.org...