Analysis of the reference open system interconnection model clustering of by MLP and RBF network toolkit
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.6919Abstract
Algorithm of the classification with representing the set of functions’ taxons by the cortege, which implements the learning process of multilayer artificial neural networks (ANN) MLP and RBF, are proposed to apply for the reference open systems interconnection model (OSI RM). The quality criteria for the definition of the cortege are formed using the magnitudes that characterize the relative number of common parameters for each pair of OSI RM functions. By the experimental studies of the algo-rithm changing the thresholds values in the MLP and RBF ANN models’ constraints it is revealed a nonexisting in the classical OSI RM distribution of the functions between the hierarchical levels that stipulates the development of improved recommendations with the appearance of a new technologiesReferences
Зайцев С.С. Сервис открытых информационно-вычислительных сетей / Зайцев С.С., Кравцунов М.И., Ротанов С.В.-М.:Радио и связь, 1990. – 240 с. –ISBN 5-256-00757-2.
Горбунов И.Э. Способ формирования необходимой динамики топологии беспроводной сети для мультимедийного сервиса дистанционного управления //УСиМ. – 2008. – №5. – С. 75-81.
Лисецкий Ю.М. WiMAX сети. Реализации и перспективы / Лисецкий Ю.М., Бобров С.И. // УСиМ. – 2008. – №4. – С. 88-92.
Эталонные модели [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// www.vanderboot.ru/tcp-ip.
Критика модели и протоколов OSI [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://network.distudy.ru/set_e0d.html.
Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. – [Уч. пособие]. – Воронеж, 1999.– 76 с.
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Пер. с англ.-[2-е изд.]. – М.: Издательский дом «Вильямс». – 2006. – 1104 с. - ISBN 584-59-0890-6.
Борисов Е.С. Самообучающийся классификатор текстов на естественном языке / Кибернетика и системный анализ. – 2007. – №3. – С. 169-176.
Анисимов А.В. Алгоритм формирования параметрического вектора для решения задач классификации нейронной сетью прямого распространения / Анисимов А.В., Порхун Е.В., Тарануха В.Ю. //
Кибернетика и системный анализ. – 2007, №2. – С. 3–14.
Анализ применимости нейронных сетей для классификации спутниковых данных / [Скакун С.В.,
Насуро Е.В., Лавренюк А.Н., Куссуль О.М.] // Проблемы управления и информатики. – 2007. – №2. – С. 105-117.
Крисилов В.А. Использование гипотезы - компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей / Крисилов В.А., Юдин С.А., Олешко Д.Н. // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2006, №3. – С. 26-36.
Печурін М.К. Нейромережева технологія класифікації функцій еталонної моделі взаємодії відкритих систем /
Печурін М.К., Кондратова Л.П., Печурін С.М. // Проблеми інформатизації та управління: зб. наук. праць.– 2010.–Вип. 3 (31). – С. 122–131.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
The scientific journal adheres to the principles of Open Access and provides free, immediate, and permanent access to all published materials without financial, technical, or legal barriers for readers.
All articles are published in Open Access under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license.
Copyright
Authors who publish their works in the journal:
-
retain the copyright to their publications;
-
grant the journal the right of first publication of the article;
-
agree to the distribution of their materials under the CC BY 4.0 license;
-
have the right to reuse, archive, and distribute their works (including in institutional and subject repositories), provided that proper reference is made to the original publication in the journal.
