LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Національний авіаційний університет
Languages: Russian
Types: Unknown
Subjects: УДК 004.7
Розглянутий метод ідентифікації автономного сегменту мережі із затримками і помилками передачі службової інформації. Показано, що внутрішні і зовнішні обурення і перешкоди порізному впливають на стан мережного сегменту. Запропоновано використовувати модель регенеративного процесу виникнення аномалій, викликаних відмовами і зовнішніми обуреннями. Для вирішення зворотного завдання ідентифікації застосований байесовський підхід. На основі представлення мережі як системи з квазістаціонарним станом на інтервалі спостереження розроблений алгоритм розпізнавання локальних класів аномалій Рассмотрен метод идентификации автономного сегмента сети с запаздыванием и ошибками передачи служебной информации. Показано, что внутренние и внешние возмущения и помехи по-разному влияют на состояние сетевого сегмента. Предложено использовать модель регенеративного процесса возникновения аномалий, вызванных отказами и внешними возмущениями. Для решения обратной задачи идентификации применен байесовский подход. На основе представления сети как системы с квазистационарным состоянием на интервале наблюдения разработан алгоритм распознавания локальных классов аномалий The method of identification of autonomous network segment with the delay and errors while service data transferred is developed. There is shown that internal and external disturbances and interferences differently impact on the state of network segment. The Bayes approach to the decision of in verseproblem of identification is proposed. Using representation network as quasi-stationary system on the observation interval the algorithm of recognition of the local classes of anomalies
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.