Пошуковий запит: (<.>A=Радивилова Т$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 11
Представлено документи з 1 до 11
|
1. |
Радивилова Т. А. Анализ продуктивности сети в условиях самоподобной нагрузки [Електронний ресурс] / Т. А. Радивилова // Системи обробки інформації. - 2012. - Вип. 7. - С. 211-215. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2012_7_47
|
2. |
Радивилова Т. А. Исследование нелинейной динамики изменения окна перегрузки тср протокола [Електронний ресурс] / Т. А. Радивилова, Л. О. Кириченко, А. В. Карпухин, А. В. Борисов, Э. Кайали // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2010. - № 5. - С. 281–286. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/recs_2010_5_48 Проведено имитационное моделирование работы сети при самоподобном трафике и наличии узкого места в системе. Проведен сравнительный анализ разновидностей протоколов семейства TCP (NewReno, Reno, Tahoe и др.) и проанализированы различные алгоритмы работы данных протоколов. Динамика изменения окна перегрузки представлена с помощью итерационного отображения. Показано, что при работе протокола TCP поступление самоподобного трафика вызывает хаотический режим в динамике окна перегрузки.
|
3. |
Кириченко Л. О. Алгоритм предупреждения перегрузки компьютерной сети путем прогнозирования средней длины очереди [Електронний ресурс] / Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова, А. В. Стороженко // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних сил. - 2007. - Вип. 3. - С. 94-97. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ZKhUPS_2007_3_29 Предложен метод предупреждения перегрузки в узле компьютерной сети. Основой метода является прогнозирование длины очереди, возникающей в буфере узла, при прохождении через него самоподобного трафика. Значения параметров нагрузки, при которых очередь может превысить размер буфера, рассчитываются с помощью имитационного моделирования. Определяя параметры входного трафика, путем мониторинга можно прогнозировать переполнение буфера и не допускать перегрузки сети.
|
4. |
Кириченко Л. О. Анализ дисбаланса распределенной системы при самоподобной нагрузке [Електронний ресурс] / Л. О. Кириченко, И. Н. Иванисенко, Т. А. Радивилова // Вісник Херсонського національного технічного університету . - 2016. - № 3. - С. 224-231 . - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vkhdtu_2016_3_43
|
5. |
Кириченко Л. О. Влияние методов маршрутизации на QoS в мультисервисных сетях при самоподобной нагрузке [Електронний ресурс] / Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова, Э. Кайали // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2011. - № 1(2). - С. 15-18. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2011_1(2)__4 С помощью имитационного моделирования исследовано влияние статических и динамических методов маршрутизации на качество обслуживания в мультисервисных сетях связи при входном самоподобном и пуассоновском трафике.
|
6. |
Радивилова Т. А. Динамический метод оценки загрузки узлов распределенной системы [Електронний ресурс] / Т. А. Радивилова, И. Н. Иванисенко // Проблеми телекомунікацій. - 2016. - № 1. - С. 42-51. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/prtel_2016_1_6
|
7. |
Иванисенко И. Н. Об одном методе распределения нагрузки с учетом фрактальных свойств трафика [Електронний ресурс] / И. Н. Иванисенко, Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова // Системні технології. - 2016. - Вип. 3. - С. 125-135. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2016_3_18 Предложено математическое описание распределенной системы балансировки нагрузки и динамический метод распределения нагрузки, учитывающий мультифрактальные свойства сетевого трофика, на основании которых пересчитывается распределение потоков.
|
8. |
Зинькевич И. Э. Сравнительный анализ методов прогнозирования слабо коррелированных временных рядов [Електронний ресурс] / И. Э. Зинькевич, Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова // Системні технології. - 2017. - Вип. 2. - С. 43-50. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2017_2_8 Рассмотрено прогнозирование слабо коррелированных временных рядов с помощью методов экспоненциального сглаживания, нейронной сети и дерева решений на примере данных реального интернет-магазина. Рассмотрены преимущества и недостатки каждого метода.
|
9. |
Булах В. А. Классификация мультифрактальных стохастических временных рядов с использованием мета-алгоритмов на основе деревьев решений [Електронний ресурс] / В. А. Булах, Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова // Системні технології. - 2018. - Вип. 3. - С. 22-27. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2018_3_5 Проведен сравнительный анализ классификации фрактальных временных рядов с помощью мета-алгоритмов на основе деревьев решений. Для построения модельных фрактальных временных рядов были выбраны биномиальные стохастические каскадные процессы. Анализ показывает, что наилучшие результаты получены методами Случайного леса и Бэггинг, которые используют деревья регрессии.
|
10. |
Кириченко Л. О. Кластеризация зашумленных временных рядов [Електронний ресурс] / Л. О. Кириченко, А. Е. Ткаченко, Т. А. Радивилова // Системні технології. - 2019. - Вип. 3. - С. 133-139. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2019_3_17 Проведен сравнительный анализ кластеризации зашумленных временных рядов выборки. Выборка для кластеризации содержала временные ряды различных типов, среди которых присутствовали нетипичные объекты. Кластеризация проводилась с помощью методов k-средних и DBSCAN с использованием различных функций расстояния для временных рядов.
|
11. |
Дейнеко Ж. В. Об одном методе моделирования самоподобного стохастического процесса [Електронний ресурс] / Ж. В. Дейнеко, А. А. Замула, Л. О. Кириченко, Т. А. Радивилова // Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія : Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління. - 2010. - № 890, Вип. 13. - С. 53-63. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKhIMAM_2010_890_13_9
|