Вадим Гойхман, к.т.н., доцент кафедры ИКС СПбГУТ,
Алиса Лапий, бакалавр кафедры ИКС СПбГУТ

Журнал «Технологии и средства связи», № 3, 2016

В настоящее время существует множество подходов к анализу трафика, но нет однозначного представления о том, какими распределениями вероятностей он описывается. Реальный трафик сети доступен в виде статистических данных о нем. Для исследования инфокоммуникационных сетей нужны адекватные методы моделирования реального трафика, для этого необходимо по статистическим данным выявить характеристики реального трафика. Одним из инструментов решения данного вопроса являются нейронные сети.

В статье рассматриваются вопросы создания нейронной сети, предназначенной для классификации распределений случайных величин. Представлены результаты тестирования нейронной сети при подаче вероятностных распределений, построенных на случайном аргументе и с зашумленными значениями. Проанализированы возможности нейронной сети классифицировать распределения при уменьшении аргумента, на котором были построены эти распределения.