Віртуальна довідка Тематичний інтернет-навігатор Наукова електронна бібліотека Автореферати дисертацій Реферативна база даних Книжкові видання та компакт-диски Журнали та продовжувані видання
|
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Формат представлення знайдених документів: | повний | стислий |
Пошуковий запит: (<.>A=Печурін М$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 4
Представлено документи з 1 до 4
|
| | | | |
1. |
Капітонова Ю. В. Основи дискретної математики : Підруч. / Ю. В. Капітонова, С. Л. Кривий, О. А. Летичевський, Г. М. Луцький, М. К. Печурін; НАН України. Ін-т кібернетики ім. В.М.Глушкова. - К. : Наук. думка, 2002. - 580 c. - Бібліогр.: с. 568-571. - укp. Індекс рубрикатора НБУВ: В126я73-1
Шифр НБУВ: ВА624356 Пошук видання у каталогах НБУВ
|
| | | | |
2. |
Печурін М. К. Нейромережева технологія класифікації функцій еталонної моделі взаємодії відкритих систем / М. К. Печурін, Л. П. Кондратова, С. М. Печурін // Пробл. інформатизації та упр.. - 2010. - Вип. 3. - С. 122-131. - Бібліогр.: 8 назв. - укp.Оцінено можливість застосування алгоритмів класифікації на основі апарату штучних нейронних мереж (ШНМ) типів MLP і RBF для формування (перевірки ефективності існуючого) набору і складу рівнів еталонної моделі (ЕМ) взаємодії відкритих систем. Критерії класифікації характеризують відношення сумарного відхилення оцінок функцій в сусідніх таксонах до вказаної величини і максимального значення відхилення оцінок функцій в несусідніх таксонах. Формування кортежу таксонів функцій ЕМ з найкращим значенням відношення критеріїв меншим числом ітерацій навчання гарантується з використанням ШНМ типу MLP. Індекс рубрикатора НБУВ: З970.31
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж71869 Пошук видання у каталогах НБУВ
|
| | | | |
3. |
Комп'ютерні системи та мережні технології (CSNT-2019) : зб. тез доп. XII Міжнар. наук.-практ. конф., 28 - 30 берез. 2019 р., Київ / ред.: І. А. Жуков, Н. В. Журавель, О. В. Азаренко, В. П. Гамаюн, В. І. Дрововозов, В. В. Козловський, В. М. Опанасенко, М. К. Печурін, О. В. Толстікова; НАН України, Нац. авіац. ун-т. - Київ : НАУ, 2019. - 131 c. - укp. - рус. - англ.Розглянуто наукові, технічні та технологічні проблеми побудови, проектування сучасних комп'ютерних систем, засоби та методи моделюваня комп'ютерних мереж, проблеми захисту ресурсів в інформаційних системах, технології підготовки авіаційних фахівців. Викладено підхід побудови моделі прийняття рішення під час обробки запитів клієнтів на сервері як системи масового обслуговування. Висвітлено особливості побудови сучасної інформаційно-обчислювальної мережі аеровузла. Окреслено перспективи розвитку технологій віддаленого доступу. Здійснено оцінювання ризиків лабораторних комп'ютерних систем із застосуванням методу FMEA. Розглянуто основні підходи до оцінки ризиків інформаційної безпеки. Індекс рубрикатора НБУВ: З970 я431(0)
Рубрики:
Шифр НБУВ: ВА834540 Пошук видання у каталогах НБУВ
|
| | | | |
4. |
Жуков І. А. Оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, згенерованих абонентами Інтернету речей / І. А. Жуков, М. К. Печурін, Л. П. Кондратова, С. М. Печурін // Проблеми інформатизації та упр. : зб. наук. пр. - 2019. - Вип. 1. - С. 22-29. - Бібліогр.: 10 назв. - укp.Деталізовано підходи до оцінювання інтенсивностей первинних інформаційних потоків, що генеруються абонентами відносно нового об'єкту інформаційних технологій, - комп'ютерних мереж речей, для прогнозування їх розвитку. Оцінка первинного, від існуючих або потенціальних абонентів, інформаційного навантаження на Інтернет речей, є необхідною умовою успішного розвитку цього відносно нового об'єкта інформаційних технологій, зокрема, - для ефективного розподілу зусиль на створення інформаційно-телекомунікаційної інфраструктури. Оцінювання сукупної інформаційної потужності (продуктивності) програмно-апаратних засобів - джерел первинної, для мережі, інформації, є досить складним завданням. Показником інтенсивності загального інформаційного потоку обрано ВВП, який опосередковано представляє обсяг речей (читай - інтелектуальних сенсорів і виконавчих пристроїв), які можуть (потенційно) і породити інформаційне навантаження на кіберфізічну мережу (Інтернет речей). Цей показник (укупі з ВВП ППС, ВНП та ін.) розраховується щорічно (тобто одиницею часу в нашій задачі вибираємо рік) для всіх країн, абоненти яких можуть скласти саму комп'ютерну мережу речей. В якості абонентів для регіональних мереж можуть виступати галузі народного господарства, як інтегровані сукупності підприємств - генераторів речей. Пропонується модель, побудована на основі моделі міжгалузевого балансу В. В. Леонтьєва. Введено припущення про пряму лінійну залежність кількості інформації, що генерується термінальними пристроями та надходить в мережу в одиницю часу, від кількості речей-терміналів. Безпосереднє використання, для прогнозування розвитку, мережі, існуючої офіційної статистичної звітності створює небезпеку спотворення відповідних оцінок. Запропонована проста модель враховує зв'язки між абонентами мережі речей в процесі виробництва, що дозволяє отримати більш точну, ніж класична (отримана безпосередньо за макроекономічними показниками), оцінку розподілу інтенсивностей первинної інформації, що виходить від кінцевих пристроїв. Індекс рубрикатора НБУВ: З970.31
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж71869 Пошук видання у каталогах НБУВ
|
|
|