Применение методов регрессионного анализа для мониторинга и управления телекоммуникационными системами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorАбдураманов, Руслан Айдерович
dc.contributor.authorХлапонин, Юрий Иванович
dc.contributor.authorХаддад, Антон Георгович
dc.contributor.authorAbduramanov, Ruslan
dc.contributor.authorKhlaponin, Yurii
dc.contributor.authorKhaddad, Anton
dc.date.accessioned2018-07-18T11:14:06Z
dc.date.available2018-07-18T11:14:06Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractenTelecommunication systems are a crucial part of modern human life. Absolutely all aspects of the activities of modern people have become dependent on the effective operation of telecommunications networks. The development of telecommunications systems and computer networks necessitates the creation and reliable operation of a large set of info communication services that ensure the effective operation of the user with heterogeneous information in the telecommunications network. The historically formed heterogeneity of both telecommunication systems, computer networks, network information resources, and the audience of users to whom this information is addressed complicates the objective analysis and monitoring of telecommunication architectures and resources. Therefore, it is certainly true that when operating telecommunication systems and computer networks, a fairly wide range of modern and scientifically sound technical and technological solutions for their analysis and monitoring should be used. Due to this fact, solving problems of the monitoring and managing telecommunications systems is of utmost importance. Recently, intelligent decision-making systems, based on data processing systems with the use of machine learning technologies, have become popular. In this paper, one such technology based on logistic regression is considered. Using real data of telecommunication network functioning, the model describing network functioning has been constructed. In particular, the possibility of using logistic regression to predict the probability of inefficient operation of networks based on the processes that occur in them has been proved. Based on the model, an intelligent decision-making system has been built, which is used to monitor and control the state of the network in real time.uk
dc.description.abstractruТелекоммуникационные системы являются важнейшей частью современной жизни человека. Абсолютно все аспекты деятельности современного человека попали в зависимость от эффективной работы телекоммуникационных сетей. Развитие телекоммуникационных систем и компьютерных сетей обуславливает необходимость создания и надежного функционирования большого набора инфокоммуникационных сервисов, обеспечивающих эффективную работу пользователя с разнородной информацией в телекоммуникационной сети. Исторически сложившаяся неоднородность, как телекоммуникационных систем, компьютерных сетей, сетевых информационных ресурсов, так и аудитории пользователей, которой данная информация адресована, осложняет объективный анализ и мониторинг телекоммуникационных архитектур и ресурсов. Поэтому, безусловно, актуально, что при эксплуатации телекоммуникационных систем и компьютерных сетей должен быть использован, достаточно широкий спектр современных и научно обоснованных технических и технологических решений их анализа и мониторинга. Этот факт и обуславливает важность решения задач мониторинга и управления телекоммуникационными системами. В последнее время стали популярными интеллектуальные системы принятия решений на базе систем обработки данных с применением технологий машинного обучения. В данной работе рассматривается одна из таких технологий, основанная на применении логистической регрессии. Используя данные, характеризующие работу телекоммуникационной сети, была построена модель, описывающая работу сети. В частности, доказана возможность использования логистической регрессии для прогноза вероятности возникновения неэффективной работы сетей на базе процессов, которые в них протекают. На базе модели, была построена интеллектуальная система принятия решения для мониторинга и управления состоянием работы сети в реальном времени.uk
dc.description.abstractukТелекомунікаційні системи є найважливішою частиною сучасного життя людини. Абсолютно всі аспекти діяльності сучасної людини потрапили в залежність від ефективної роботи телекомунікаційних мереж. Розвиток телекомунікаційних систем та комп’ютерних мереж обумовлює необхідність створення і надійного функціонування великого набору інфокомунікаційних сервісів, що забезпечують ефективну роботу користувача з різнорідною інформацією в телекомунікаційній мережі. Історично склалася неоднорідність, як телекомунікаційних систем, комп’ютерних мереж, мережевих інформаційних ресурсів, так і аудиторії користувачів, якій ця інформація адресована, ускладнює об’єктивний аналіз і моніторинг телекомунікаційних архітектур і ресурсів. Тому, безумовно, актуально, що при експлуатації телекомунікаційних систем і комп’ютерних мереж повинен бути використаний, досить широкий спектр сучасних і науково обґрунтованих технічних і технологічних рішень їх аналізу та моніторингу. Цей факт і обумовлює важливість вирішення завдань моніторингу та управління телекомунікаційними системами. Останнім часом стали популярними інтелектуальні системи прийняття рішень на базі систем обробки даних із застосуванням технологій машинного навчання. У даній роботі розглядається одна з таких технологій - логістична регресія. Використовуючи дані характеризують роботу телекомунікаційної мережі, була побудована модель, що описує роботу мережі. Зокрема, доведено можливість використання логістичної регресії для прогнозування імовірності виникнення неефективної роботи мереж на основі процесів, що в них відбуваються. На базі моделі, була побудована інтелектуальна система прийняття рішення, яка використовувалася для моніторингу та управління станом роботи мережі в реальному часі.uk
dc.format.pagerangeС. 165-171uk
dc.identifier.citationАбдураманов Р. Применение методов регрессионного анализа для мониторинга и управления телекоммуникационными системами / Руслан Абдураманов, Юрий Хлапонин, Антон Хаддад // Information Technology and Security. – 2017. – Vol. 5, Iss. 2 (9). – Pp. 165–171. – Bibliogr.: 7 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2017.5.2.136996
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23957
dc.language.isoruuk
dc.publisherInstitute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceInformation Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2017, Vol. 5, Iss. 2 (9)uk
dc.subjectтелекоммуникационная системаuk
dc.subjectинтеллектуальная система принятия решенийuk
dc.subjectлогистическая регрессияuk
dc.subjectкомпьютерная сетьuk
dc.subjectпротокол SNMPuk
dc.subjectтелекомунікаційна системаuk
dc.subjectінтелектуальна система прийняття рішеньuk
dc.subjectлогістична регресіяuk
dc.subjectкомп’ютерна мережаuk
dc.subjecttelecommunication systemuk
dc.subjectintellectual decision-making systemuk
dc.subjectlogistic regressionuk
dc.subjectcomputer networkuk
dc.subjectSNMP protocoluk
dc.subject.udc621.396uk
dc.titleПрименение методов регрессионного анализа для мониторинга и управления телекоммуникационными системамиuk
dc.title.alternativeЗастосування методів регресійного аналізу для моніторингу та управління телекомунікаційними системамиuk
dc.title.alternativeUsing of regression analysis methods for monitoring and managing telecommunication systemsuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ITS2017.5.2(9)_15.pdf
Розмір:
657.79 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information Technology and Security, Vol. 5, Iss. 2 (9)