ймовірнісні мережі, вероятностные сети ; нейронні мережі, нейронные сети ; прогнозування, прогнозирование, forecasting ; телекомунікаційні мережі, ТКМ, телекоммуникационные сети, ТКС

В 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 перспективи розвитку телекомунікаційних систем дозволив виділити основну проблему даної області - забезпечення заданої якості обслуговування користувачів при впровадженні нових типів сервісів. Одним із шляхів вирішення поставленої задачі є удосконалення існуючих засобів управління та моніторингу телекомунікаційною мережею шляхом підвищення точності класифікації станів та можливості прогнозування станів у майбутньому. Проаналізовано задачі, які вирішуються системами мереженого управління. Пропонується в такі системи включати додаткові модулі обробки статистичної інформації, що дозволить зробити аналіз стану мережі більш повним. Виконано порівняльний аналіз основних методів класифікації, який виконувався на основі математичного опису даних методів, а також за результатами їхньої практичної реалізації. Зроблено висновок про те, що при рішенні задач даного типу нейромережеві методи є найбільш ефективними. Зроблено оцінку ефективності класів нейроних мереж при розв'язанні задачі класифікації та прогнозування станів телекомунікаційної мережі. Обрано імовірнісні нейронні мережі. Розроблено метод класифікації та прогнозування станів телекомунікаційної мережі на базі апарату модифікованих нейроних мереж. Запропоновано модель класифікації та прогнозування станів маршрутизатору та модель класифікації та прогнозування станів телекомунікаційної мережі.

• УДК // Види мереж згідно з охопленням території
• УДК // Загальні питання електрозв' язку. Кібернетика.Теорія інформації. Теорія сигналів стосовно електрозв' язку
• УДК // Нейронні мережі