Moderní metody pro optimalizaci přepínání v počítačových sítích

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F09%3A00142742" target="_blank" >RIV/62156489:43110/09:00142742 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216305:26210/09:PU86179

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Moderní metody pro optimalizaci přepínání v počítačových sítích

Popis výsledku v původním jazyce

Standardní základ komunikačních sítí představují aktivní prvky, které provádí zpracování přenášených datových jednotek a na základě výsledků zpracování předávají datové jednotky směrem od odesílatele k příjemci. Nejtěžším úkolem aktivních prvků v současné době je určení, v jakém časovém okamžiku a kterou datovou jednotku má systém zpracovat, aby zpracování odpovídalo prioritě přidělené jednotlivým datovým jednotkám. Na základě analýzy architektury a funkcí aktivních síťových prvků a algoritmů umělých neuronových sítí lze předpokládat efektivní využití neuronových sítí pro řízení síťových prvků. Tento článek je zaměřen na návrh a použití vybraného typu umělé neuronové sítě (Hopfieldova neuronová síť) pro optimální řízení síťového přepínače.

Název v anglickém jazyce

Progressive optimization methods for applied in computer network

Popis výsledku anglicky

Standard core of communications' networks is represent by active elements, which carries out the processing of transmitted data units. Based on the results of the processing the data are transmitted from sender to recipient. The hardest challenge of theactive elements present to determine what the data processing unit and what time of the system to match the processing priority assigned to individual data units. Based on the analysis of the architecture and function of active network components and algorithms, artificial neural networks can be assumed to be effectively useable to manage network elements. This article focuses on the design and use of the selected type of artificial neural network (Hopfield neural network) for the optimal management ofnetwork switch.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F07%2F1503" target="_blank" >GA102/07/1503: Pokročilá optimalizace návrhu komunikačních systémů pomocí neuronových sítí</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Acta Universitatis agriculturae et silviculturae Mendelianae Brunensis : Acta of Mendel University of agriculture and forestry Brno = Acta Mendelovy zemědělské a lesnické univerzity v Brně

ISSN

1211-8516

e-ISSN

—

Svazek periodika

LVII

Číslo periodika v rámci svazku

6/2009

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—