CC BY
77
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
рудование и технология сварочного производства», «Автомобиле- и тракторостроение», «Автоматизация техпроцессов и производств в машиностроении»;
- при ГУ ВШЭ образована Интернет-школа для довузовской подготовки абитуриентов.
Опираясь на эти факты, можно сказать, что информационные технологии оказывают большое влияние на развитие образования и становятся его неотъемлемой частью.
© Демко Е. Ф., Долгова Т. Г., 2010
УДК 669.713.7
М. О. Дорохина Научный руководитель - Т. Р. Долгова Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
1РТУ СЕТЬ И ЦИФРОВОЕ ТЕЛЕВИДЕНИЕ
Рассматривается цифровое телевидение, его достоинства и перспективы развития.
Цифровое телевидение в настоящее время имеет широкое распространение, оно предлагает такой же видео продукт, как кабельное и спутниковое телевидение, а для пользователя является проще и удобнее в использовании.
IPTV сети обычно создаются и сопровождаются крупными телекоммуникационными провайдерами, которые ставят перед собой цель создать услугу, способную конкурировать с существующим цифровым и спутниковым ТВ [1]. Решения на базе IPTV включают в себя много способов мониторинга предпочтений и выбора зрителей. IPTV - это закрытая или полузакрытая сеть, и получать услугу могут только пользователи этой сети.
IPTV предлагает тот же видеопродукт, который вещается кабельными и спутниковыми операторами. При этом используются уже апробированные схемы трансляций по требованию, предположительно с некоторыми дополнительными возможностями и сервисами, а также другой ценой [2].
Цифровое телевидение функционирует в IP-сетях на основе 4 протоколов:
- HTTP - для организации интерактивных сервисов (таких как пользовательских меню и пр.);
- RTSP - для управления потоками вещания;
- RTP - для передачи потокового видео;
- IGMP - для управления мультикаст-потоками [3 ].
Internet TV обычно представляется набором закрытых теле-систем, которые используются сегодня операторами кабельных сетей, доставляющими видео с помощью защищенных IP-каналов.
IP-сеть может просматривать открытые (неза-шифрованне) потоки http, udp-multicast и т. д.
Цифровое TV поддерживает телепрограммы в формате JTV (автоматическая загрузка, распаковка, сопоставление, возможность экспорта в HTML).
В отличие от спутникового телевидения, IPTV может осуществлять фоновую запись любого количества каналов.
Возможности протокола IP позволяют предоставлять не только видеоуслуги, но и гораздо более широкий пакет услуг, в том числе интерактивных и интегрированных.
Первые опыты внедрения услуг IPTV на сетях российских операторов показали, что как минимум на начальном этапе, и скорее всего на всех этапах жизни услуги IPTV, качество нужно контролировать. В противном случае недовольства клиентов не избежать [4].
Введение IPTV в эксплуатацию предполагает массивное связное обновление инфраструктуры в течение нескольких лет, существенные изменения в устройствах связи и доставки на стороне оператора и на стороне потребителя.
Библиографические ссылки
1. URL: http://www.breezein.net/Ru/internet/iptv/
2. URL:http://www.adslclub.ru/new/02/06.
3. ИнформКУРЬЕРсвязь. № 9. 2005.
4. URL:http://www.connect.ru/article.asp?id=6674.
© Дорохина М. О., Долгова Т. Р., 2010
УДК 004.032.26
Е. В. Еремеева Научный руководитель - Е. Л. Вайтекунене Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ОБЛАСТИ ПРИМИНЕНИЯ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ КАРТ КОХОНЕННА
Целью данной работы является изучение областей применения Самоорганизующихся Карт Кохонена.
Искусственные нейронные сети (ИНС) - аппаратные реализации, построенные по принципу математические модели, а также их программные или организации и функционирования биологических
Секция «Информационно-экономические системы»
нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Иногда возникают задачи анализа данных, которые с трудом можно представить в математической числовой форме. Это случай, когда нужно извлечь данные, принципы отбора которых заданы нечетко: выделить надежных партнеров, определить перспективный товар и т. п. Для таких случаев используются самоорганизующиеся карты Кохонена.
Сети, называемые картами Кохонена, - это одна из разновидностей нейронных сетей, которая используют неконтролируемое обучение.
Самоорганизующаяся карта Кохонена (СОК) (англ. Self-organizing map - SOM) - соревновательная нейронная сеть с обучением без учителя, выполняющая задачу визуализации и кластеризации. Является методом проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью (чаще всего, двумерное), применяется также для решения задач моделирования, прогнозирования и др. Является одной из версий нейронных сетей Кохонена.
Самоорганизующиеся карты могут использоваться для решения таких задач, как моделирование, прогнозирование, поиск закономерностей в больших массивах данных, выявление наборов независимых признаков и сжатие информации, от восстановления пропусков в данных до анализа данных и поиска закономерностей, например, в финансовой задаче.
Анализ данных с помощью самоорганизующихся карт основан на том, что они позволяют представить множество объектов, заданных многомерным пространством (т. е. с количеством признаков более двух) в виде двумерных карт, причем близко расположенным в многомерном пространстве объектам соответствуют близко расположенные точки на плоской карте. Соответственно если имеется множество из сотен или тысяч объектов, каждый из которых описывается как минимум несколькими свойствами, то проанализировать это множество на наличие закономерностей и аномалий весьма сложно. Поэтому
можно провести обучение самоорганизующейся карты и получить на выходе достаточно наглядные двумерные карты, которые несложно проанализировать визуально.
Наиболее распространенное применение сетей Кохонена - решение задачи классификации без учителя, т. е. кластеризации. При такой постановке задачи нам дан набор объектов, каждому из которых сопоставлена строка таблицы (вектор значений признаков). Требуется разбить исходное множество на классы, т. е. для каждого объекта найти класс, к которому он принадлежит. В результате получения новой информации о классах возможна коррекция существующих правил классификации объектов.
Два из наиболее распространенных применений карт Кохонена: разведочный анализ данных и обнаружение новых явлений
Разведочный анализ данных. Сеть Кохонена способна распознавать кластеры в данных, а также устанавливать близость классов. Таким образом, пользователь может улучшить свое понимание структуры данных, чтобы затем уточнить нейросетевую модель. Сети Кохонена можно использовать и в тех задачах классификации, где классы уже заданы, -тогда преимущество будет в том, что сеть сможет выявить сходство между различными классами.
Обнаружение новых явлений. Сеть Кохонена распознает кластеры в обучающих данных и относит все данные к тем или иным кластерам. Если после этого сеть встретится с набором данных, непохожим ни на один из известных образцов, то она не сможет классифицировать такой набор и тем самым выявит его новизну.
Примеры использования метода СОК для анализа:
- предсказание банкротства;
- исследование фондового рынка;
- анализ рынка СМИ;
- анализ кредитования физических лиц;
- применение в маркетинге;
- анализ инцидентов в практике информационной безопасности;
- и т. д.
© Еремеева Е. В., Вайтекунене Е. Л., 2010
УДК 004.056.5
О. С. Зандарян Научный руководитель - Е. Л. Вайтекунене Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ КАК ПРОЦЕСС УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
Определена проблема информационной безопасности как процесса управления рисками. И сделаны выводы о необходимости в методе управления рисками, который бы позволил точно и надежно измерять параметры безопасности продукта и получать максимальную отдачу средств, вложенных на его безопасность.
Вопросам 1Т-безопасности уделяется сейчас бо- потери и кражи информации могут привести к краху лее чем пристальное внимание, поскольку случаи компании или потере конкурентных преимуществ
