Аналіз кластерізації еталонної моделі взаємодії відкритих систем інструментарієм мереж MLP і RBF
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.6919Анотація
Алгоритм класифікації з поданням множини таксонів функцій кортежем, який реалізує процес навчання багатослоїстих штучних нейронних мереж (ШНМ) MLP і RBF, пропонується застосувати для еталонної моделі взаємодії відкритих систем (ЕМ ВОС). Критерії якості визначення кортежу формуються з використанням величин, що характеризують відносну кількість загальних параметрів для кожної пари функцій ЕМ ВОС. Експериментальними дослідженнями алгоритму при зміні значень обмежень у моделях ШНМ MLP і RBF виявлено відмінний від іс-нуючого у класичній ЕМ ВОС розподіл складу функцій між ієрархічними рівнями, що обумовлює розробку удосконалених рекомендацій з появою нових технологійПосилання
Зайцев С.С. Сервис открытых информационно-вычислительных сетей / Зайцев С.С., Кравцунов М.И., Ротанов С.В.-М.:Радио и связь, 1990. – 240 с. –ISBN 5-256-00757-2.
Горбунов И.Э. Способ формирования необходимой динамики топологии беспроводной сети для мультимедийного сервиса дистанционного управления //УСиМ. – 2008. – №5. – С. 75-81.
Лисецкий Ю.М. WiMAX сети. Реализации и перспективы / Лисецкий Ю.М., Бобров С.И. // УСиМ. – 2008. – №4. – С. 88-92.
Эталонные модели [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// www.vanderboot.ru/tcp-ip.
Критика модели и протоколов OSI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://network.distudy.ru/set_e0d.html.
Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. – [Уч. пособие]. – Воронеж, 1999.– 76 с.
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Пер. с англ.-[2-е изд.]. – М.: Издательский дом «Вильямс». – 2006. – 1104 с. - ISBN 584-59-0890-6.
Борисов Е.С. Самообучающийся классификатор текстов на естественном языке / Кибернетика и системный анализ. – 2007. – №3. – С. 169-176.
Анисимов А.В. Алгоритм формирования параметрического вектора для решения задач классификации нейронной сетью прямого распространения / Анисимов А.В., Порхун Е.В., Тарануха В.Ю. //
Кибернетика и системный анализ. – 2007, №2. – С. 3–14.
Анализ применимости нейронных сетей для классификации спутниковых данных / [Скакун С.В.,
Насуро Е.В., Лавренюк А.Н., Куссуль О.М.] // Проблемы управления и информатики. – 2007. – №2. – С. 105-117.
Крисилов В.А. Использование гипотезы - компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей / Крисилов В.А., Юдин С.А., Олешко Д.Н. // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2006, №3. – С. 26-36.
Печурін М.К. Нейромережева технологія класифікації функцій еталонної моделі взаємодії відкритих систем /
Печурін М.К., Кондратова Л.П., Печурін С.М. // Проблеми інформатизації та управління: зб. наук. праць.– 2010.–Вип. 3 (31). – С. 122–131.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
