Публікація:
Методи та моделі класифікації та прогнозування станів телекомунікаційних систем на базі модифікованих нейронних мереж

Спрощена сторінка документа
dc.contributor.authorСалман Амер Мухсин
dc.date.accessioned2016-11-15T09:15:59Z
dc.date.available2016-11-15T09:15:59Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractВ дисертаційній роботі розглянуто проблему підвищення ефективності систем моніторингу телекомунікаційної мережі за рахунок розробки методів і моделей класифікації та прогнозування станів, як елементів, так і всієї мережі в цілому. Проведений аналіз стану та перспектив розвитку телекомунікаційних систем дозволив виділити основну проблему даної області – забезпечення заданої якості обслуговування користувачів при впровадженні нових типів сервісів. Як приклад таких сервісів можна виділити передачу мультимедійної інформації. Одним із шляхів вирішення поставленої задачі являється удосконалення існуючих засобів управління та моніторингу телекомунікаційною мережею шляхом підвищення точності класифікації станів та можливості прогнозування станів у майбутньому.uk_UA
dc.identifier.citationСалман А. М. Методи та моделі класифікації та прогнозування станів телекомунікаційних систем на базі модифікованих нейронних мереж : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.12.02 "Телекомунікаційні системи та мережі" / А. М. Салман ; Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2011. – 15 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/3444
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectмоніторинг телекомунікаційної мережі uk_UA
dc.subjectімовірнісна нейронна мережаuk_UA
dc.subjectобслуговування користувачівuk_UA
dc.subjectстан телекомунікаційної мережіuk_UA
dc.titleМетоди та моделі класифікації та прогнозування станів телекомунікаційних систем на базі модифікованих нейронних мережuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
SalmanA.doc
Розмір:
947 KB
Формат:
Microsoft Word
Завантажити
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Автореферати