Введение
1 Анализ методов и алгоритмов интеллектуального управления потоками информации 9
1.1 Современные технологии для обеспечения безопасной маршрутизации информации . 9
1.2 Интеллектуальные информационные технологии для решения трудно формализуемых задач 17
1.2.1 Искусственные нейронные сети 17
1.2.2 Инициализация начальных состояний нейросетевых экспертов 21
1.2.3 Алгоритмы обучения нейронных сетей 24
1.2.4 Ансамбли нейронных сетей 29
1.3 Выводы по главе 1 41
2 Разработка алгоритмов настройки и обучения комитета нейросетевых экспертов 42
2.1 Структурная схема разрабатываемой системы 42
2.2 Проектирование алгоритмов обучения экспертов 44
2.3 Определение начальных состояний экспертов 53
2.4 Проектирование нечёткой системы оценки качества обучения нейросетевых экспертов 68
2.5 Разработка алгоритма предобработки сигналов от нейросетевых экспертов 88
2.6 Разработка алгоритма обеспечения безопасности системы 102
2.7 Проектирование алгоритма решения задачи безопасной маршрутизации 117
2.8 Выводы по главе 2 130
3 Практическая реализация разработанных моделей и алгоритмов 131
3.1 Требования к программной эмуляции нейроимитаторов 131
3.2 Основные компоненты архитектуры программной системы 132
3.3 Особенности реализации инструментальной среды 138
3.4 Перспективы развития программной системы 151
3.5 Выводы по главе 3 152
4 Исследование разработанных алгоритмов и оценка их эффективности при решении практических задач 154
4.1 Анализ алгоритмов обучения экспертов 154
4.2 Анализ алгоритмов предобработки сигналов 161
4.3 Результат работы алгоритмов генерации случайных чисел 173
4.4 Анализ результатов выполнения маршрутизации на основе оценки качества канала связи 181
4.5 Выводы по главе 4 191
Заключение 192
Список литературы
