Своєчасна локалізація першопричин збоїв у мережі 5G за допомогою технологій машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМіночкін, Дмитро Анатолійович
dc.contributor.authorСобко, Тетяна Анатоліївна
dc.date.accessioned2023-10-11T12:33:48Z
dc.date.available2023-10-11T12:33:48Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМета роботи: розробка моделі для проведення аналізу першопричин збоїв у телекомунікаційній мережі 5G із використанням технологій машинного навчання. Задачі роботи: - Запропонувати концепцію застосування технологій машинного навчання у виявленні першопричин збоїв у роботі телекомунікаційної мережі. - Запропонувати алгоритм визначення першопричини збоїв на основі даних про стан мережі, які надаються мережею 5G - Розробити модель (нейронну мережу), яка здійснюватиме аналіз першопричин несправностей в мережі 5G - Запропонувати алгоритм обробки даних показників стану мережі, який надасть можливість їх використання у навчанні нейронної мережі. - Розробити стартап-проект для програмного забезпечення для аналізу першопричин несправностей в мережі 5G.uk
dc.description.abstractotherThe purpose of the work: to development a model for the root cause analysis of failures in the 5G telecommunication network using machine learning technologies. Job tasks: - Propose the concept of application of machine learning technologies in identifying the root causes of failures in the operation of the telecommunications network. - Propose an algorithm for determining the root cause of failures based on network state data provided by the 5G network - Develop a model (neural network) that will analyze the root causes of malfunctions in the 5G network - To propose an algorithm for data processing of network state indicators, which will enable their use in neural network training. - Develop a startup project for software to analyze the root causes of failures in the 5G network.uk
dc.format.extent83 с.uk
dc.identifier.citationСобко, Т. А. Своєчасна локалізація першопричин збоїв у мережі 5G за допомогою технологій машинного навчання : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Собко Тетяна Анатоліївна. – Київ, 2022. – 83 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61239
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectаналіз першопричинuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectтренування моделіuk
dc.subject5Guk
dc.subject.udc621.396uk
dc.titleСвоєчасна локалізація першопричин збоїв у мережі 5G за допомогою технологій машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sobko_magistr.pdf
Розмір:
2.93 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ТК)
Магістерські роботи