Цель работы -повышение эффективности моделей и методов проектирования структур инфокоммуникационных систем с использованием теории нечетких множеств. Функциониро-вание многих методов формирования структур инфокоммуникационных систем основано на допущении, что перечень всех входных параметров определен и четко сформулирован. Прак-тика показывает, что в реальности формирование подобного перечня затруднено, так как на функционирование систем инфокоммуникаций оказывают большое влияние социальные и экономические факторы. Информация о подобных факторах на момент формирования или модернизации структуры инфокоммуникационной системы часто бывает неполной и слабо формализованной. Неверный учет экономических и социальных факторов приводит к приня-тию неправильных решений в процессе развития структуры системы. В результате неправиль-ных решений компании связи теряют финансовую прибыль. В работе предлагаются метод формирования структуры системы и модель поддержки принятия решений, основанные на использовании искусственного интеллекта. Предложенные модель и метод обобщают опыт экспертов в области формирования и управления структурами инфокоммуникационных систем в виде функций принадлежности и базы знаний. В качестве входных переменных модели ис-пользуются такие параметры, как капитальные затраты, годовые эксплуатационные расходы, прогнозируемый годовой доход, имиджевый показатель проекта. В результате работы модели формируется балл оценки проекта по развитию структуры инфокоммуникационной системы, на основании которого принимается решение о дальнейшем его внедрении или доработке. Модель используется на двух этапах разработанного метода управления поддержкой и приня-тием решений в процессе формирования структуры инфокоммуникационной системы: на этапе предварительной оценки проектов перед выполнением технических и экономических расчетов и на этапе окончательной экспертной оценки проекта перед принятием решения о его финан-сировании.* Статья получена 7 октября 2015 г.
Рассмотрена задача оценки практической новизны технологий. Жизненный цикл технологии предложено рассматривать как функциональную зависимость некоторого вида, в частности полиномиальную. Предложено применение графического дифференцирования по м етоду хорд для нахожде-ния параметров, необходимых для оценки практической новизны технологии. Ключевые слова: практическая новизна технологии, жизненный цикл технологии, системы нечеткого вывода, алгоритм Mamdani.
The possibilities of using direct distribution neural networks with a different number of hidden layers and fuzzy neural networks in the process of identifying operational states of data transmission system elements are compared. As input, it is proposed to use the data collected by monitoring systems of the telecommunications network operator. It takes into account factors that are presented not only in quantitative, but also in qualitative forms, used to fill the knowledge base of a fuzzy neural network, which allows a more complete analysis of the elements of complex socio-technical systems. Automation of the analysis of the operational states of the elements of data transmission systems will allow not only to relieve highly qualified specialists from routine work and improve the quality of decisions on repair or modernization, but also to predict critical, pre-emergency conditions of elements that can reduce the performance of the data transmission network in time.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.