Мета роботи - створення автоматизованої системи діагностики мережевих аномалій на нейронних мережах. Запропоновано спосіб автоматизації діагностики мережевих аномалій з використанням комплексу процедур контекстно-орієнтованої інтелектуальної обробкипотоків навігаційних даних. Спосіб передбачає застосування сучасних методів обробки інформації на основі реалізації алгоритму нечіткого логічного виводу на нейронних мережах. Застосовані нейромережі можуть бути легко навчені роботі за умов коливань параметрів, що надходять від водомірних постів. Спосіб надає змогу мінімізувати помилку у синтезованої мережі. Одержаний набір кластерів-правил відображається в структурі нейро-нечіткої мережі. Реалізація способу не потребує завантаження всієї навчальної вибірки в пам'ять електронно-картографічної системи, багаторазових переглядів навчальної вибірки і суттєво прискорює процес синтезу мереж. В інформаційній системі обробки потоку навігаційних даних, яка має оперативно виявляти мережеві аномалії, а також пропонувати можливі варіанти їх усунення, застосовано сукупне використання експертних систем і нейронних мереж. Поряд з фрактальним врахуванням точності визначені показники якості за невідомих закономірностей між вхідними та вихідними даними, що надходять від водомірних постів. Тобто нейромережа визначає, які сигнали є неінформативними. За допомогою розробленого методу класифікації вхідних сигналів від водомірних постів з використанням мережі Кохонена простір потоку даних розбивається на кластери однакового розміру і форми. У разі зміни розміру кластера метод надає змогу одержувати різні рівні деталізації вибірки. Застосування процедури класифікації вхідних сигналів передбачає зростання або зменшення значень диференційних поправок до глибин, розпізнання інформації від водомірних постів. Вирішення задач кодування і декодування параметрів під час навчання нечіткої нейромережі виконувалося одночасно із завданням параметричної функції трикутної форми. Визначено правила представлення знань, сформованих експертом. Для зберігання інтелектуальної системи в явному вигляді застосовано нейромережеву динамічну експертну систему на прецедентах. Визначено механізм одержання автоматизованого вирішення на підставі активізації алгоритму пошуку за ступенем близькості прецедентів. За відсутності прецедентів завдання вирішується нейромережевою базою правил. Вузлами мережі є нейрони і окремі факти, що витягаються із прецедентів. Зв'язки між вузлами мережі реалізують правила. Тобто, організовується багатошарова нейромережа фактів і правил. Відпрацьовані показники експериментальних досліджень процесу автоматизації діагностики мережевих аномалій у разі передачі потоку навігаційних даних від водомірних постів. Висновки: вирішено задачу автоматизації діагностики мережевих аномалій із застосуванням гнучкої нечітко-нейронної мережі на прецедентах. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованих методів. Перспективи подальших досліджень полягають у реалізації етапів створення інструментального методу навігації (річкової е-навігації).

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Панін Владислав Вадимович (технічні науки)
• Доронін Володимир Васильович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"