Індекс рубрикатора НБУВ: В126я73-1

Шифр НБУВ: ВА624356 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Оцінено можливість застосування алгоритмів класифікації на основі апарату штучних нейронних мереж (ШНМ) типів MLP і RBF для формування (перевірки ефективності існуючого) набору і складу рівнів еталонної моделі (ЕМ) взаємодії відкритих систем. Критерії класифікації характеризують відношення сумарного відхилення оцінок функцій в сусідніх таксонах до вказаної величини і максимального значення відхилення оцінок функцій в несусідніх таксонах. Формування кортежу таксонів функцій ЕМ з найкращим значенням відношення критеріїв меншим числом ітерацій навчання гарантується з використанням ШНМ типу MLP.

Розглянуто наукові, технічні та технологічні проблеми побудови, проектування сучасних комп'ютерних систем, засоби та методи моделюваня комп'ютерних мереж, проблеми захисту ресурсів в інформаційних системах, технології підготовки авіаційних фахівців. Викладено підхід побудови моделі прийняття рішення під час обробки запитів клієнтів на сервері як системи масового обслуговування. Висвітлено особливості побудови сучасної інформаційно-обчислювальної мережі аеровузла. Окреслено перспективи розвитку технологій віддаленого доступу. Здійснено оцінювання ризиків лабораторних комп'ютерних систем із застосуванням методу FMEA. Розглянуто основні підходи до оцінки ризиків інформаційної безпеки.

Деталізовано підходи до оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, що генеруються абонентами відносно нового об'єкту інформаційних технологій, - комп'ютерних мереж речей, для прогнозування їх розвитку. Оцінка первинного, від існуючих або потенціальних абонентів, інформаційного навантаження на Інтернет речей, є необхідною умовою успішного розвитку цього відносно нового об'єкта інформаційних технологій, зокрема, - для ефективного розподілу зусиль на створення інформаційно-телекомунікаційної інфраструктури. Оцінювання сукупної інформаційної потужності (продуктивності) програмно-апаратних засобів - джерел первинної, для мережі, інформації, є досить складним завданням. Показником інтенсивності загального інформаційного потоку обрано ВВП, який опосередковано представляє обсяг речей (читай - інтелектуальних сенсорів і виконавчих пристроїв), які можуть (потенційно) і породити інформаційне навантаження на кіберфізічну мережу (Інтернет речей). Цей показник (укупі з ВВП ППС, ВНП та ін.) розраховується щорічно (тобто одиницею часу в нашій задачі вибираємо рік) для всіх країн, абоненти яких можуть скласти саму комп'ютерну мережу речей. В якості абонентів для регіональних мереж можуть виступати галузі народного господарства, як інтегровані сукупності підприємств - генераторів речей. Пропонується модель, побудована на основі моделі міжгалузевого балансу В. В. Леонтьєва. Введено припущення про пряму лінійну залежність кількості інформації, що генерується термінальними пристроями та надходить в мережу в одиницю часу, від кількості речей-терміналів. Безпосереднє використання, для прогнозування розвитку, мережі, існуючої офіційної статистичної звітності створює небезпеку спотворення відповідних оцінок. Запропонована проста модель враховує зв'язки між абонентами мережі речей в процесі виробництва, що дозволяє отримати більш точну, ніж класична (отримана безпосередньо за макроекономічними показниками), оцінку розподілу інтенсивностей первинної інформації, що виходить від кінцевих пристроїв.