ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ФОРМИРОВАНИИ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ ИТ-СПЕЦИАЛИСТОВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ ОТРАСЛИ ПО СТУПЕНЧАТОЙ ​​ПОДГОТОВКОЙ

Valentina Bondareva; Iryna Miroshnychenko; Victoria Pakhomova; Tatyana Skaballanovich

doi:10.30888/2663-5712.2020-06-01-089

Authors

Valentina Bondareva Dnipro National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan https://orcid.org/0000-0002-4016-1656
Iryna Miroshnychenko Dnipro National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan https://orcid.org/0000-0002-7538-1608
Victoria Pakhomova Dnipro National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan https://orcid.org/0000-0002-0022-099X
Tatyana Skaballanovich Dnipro National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan https://orcid.org/0000-0001-9409-0139

DOI:

https://doi.org/10.30888/2663-5712.2020-06-01-089

Keywords:

railway transport, degree, research competence, traffic, routing, MPLS, QoS parameter, neural network technology

Abstract

The article considers the development of formation methods of research competence with the use of neural network technologies of IT specialists for the railway industry in multilevel training system. The proposed method «ResCompStageNNT» consists of the f

Metrics

Metrics Loading ...

References

Гольдштейн А. Б. Модель управления туннелирования в сети MPLS. Информатизация и связь. 2015. № 1. С. 10–14.

Пахомова В. М. Дослідження інжинірингу трафіка в комп’ютерній мережі УЗ за технологією MPLS TE. Наука та прогрес транспорту. 2015. № 1 (55). С. 154–157.

Пахомова В. М. Дослідження інформаційно-телекомунікаційної системи залізничного транспорту з використанням штучного інтелекту: монографія. Дніпро : Вид-во ПФ «Стандарт-Сервіс», 2018. 220 с.

Пахомова В. М. Теорія проєктування комп’ютерних мереж. Імітаційне моделювання комп’ютерних мереж в системі Opnet Modeler. Методичні рекомендації до виконання практичних робіт. Дніпро : ДНУЗТ, 2020. 60 с.

Романов О. І., Пасько С. П. Оцінка часу затримки в мережах IP і MPLS при обслуговуванні повідомлень у складних багатотранзитних напрямках зв’язку. Наукові вісті Національного технічного університету України «КПІ». 2011. № 5. С. 11–20.

Akinsipe O., Goodarzi F., Li. M. Comparison of IP, MPLS and MPLS RSVP-TE Networks using OPNET. International Journal of Computer Applications. 2012. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/bef6fe5e.pdf

Herguner K., Kalan R. S., Cetinkaya C., Sayit M. Towards QoS-aware routing for DASH utilizing MPTCP over SDN. IEEE Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks (NFV-SDN) (6–8 Nov. 2017). Berlin, Germany, 2017. P. 1–6. DOI: 10.1109/nfv-sdn.2017.8169844

Zhukovyts’kyy I., Pakhomova V., Domanskay H., Nechaiev A. Distribution of information flows in the advanced network of MPLS of railway transport by means of a neural model. MATEC294 (EOT-2019). 04007(2019). 7 p. URL: https://doi.org/10.1051/matecconf/201929404007