The Use of Neural Network Technologies in Research Competence Formation of IT-specialists for the Railway Industry in Multilevel Training System
Loading...
Date
2020
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
SWorld in conjunction with D.A. Tsenov Academy of Economics, Svishtov, Bulgaria
Abstract
ENG: 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 following stages: the
determination of the current load of the MPLS domain tunnels (for the Bachelor’s degree
applicants); clustering the traffic flows under the condition of SOM-based QoS parameter and
determining the MPLS domain tunnels on the basis of MLP (for the Master’s degree applicants);
distribution of the traffic flows by the tunnels of the MPLS domain on the created software package
and the organization of a relevant research (for candidates of the Doctor of Philosophy’s degree).
The formed research competence of IT specialists of the railway industry provides an opportunity
for the ability to research existing and design new computer networks of the information and
telecommunication system of railway transport using the neural network technologies.
Key words: railway transport, degree, research competence, traffic, routing,
UKR: У статті висвітлено питання розробки методики формування дослідницької компетентності з використанням нейромережних технологій у ступеневій підготовці ІТ-фахівців залізничної галузі. Запропонована методика «ResCompStageNNT» складається з таких етапів: визначення поточної завантаженості тунелів домену MPLS (для здобувачів ступеня «бакалавр»); кластеризації потоків трафіку за умови параметру QoS на основі SOM та визначення тунелів домену MPLS на основі MLР (для здобувачів ступеня «магістр»); розподіл потоків трафіку за тунелями домену MPLS на створеному програмному комплексі та організації відповідних досліджень (для здобувачів ступеня «доктор філософії»). Сформована дослідницька компетентність ІТ-фахівців залізничної галузі дає змогу дослідження діючих та проєктування нових комп’ютерних мереж інформаційно-телекомунікаційної системи залізничного транспорту з використанням нейромережних технологій.
UKR: У статті висвітлено питання розробки методики формування дослідницької компетентності з використанням нейромережних технологій у ступеневій підготовці ІТ-фахівців залізничної галузі. Запропонована методика «ResCompStageNNT» складається з таких етапів: визначення поточної завантаженості тунелів домену MPLS (для здобувачів ступеня «бакалавр»); кластеризації потоків трафіку за умови параметру QoS на основі SOM та визначення тунелів домену MPLS на основі MLР (для здобувачів ступеня «магістр»); розподіл потоків трафіку за тунелями домену MPLS на створеному програмному комплексі та організації відповідних досліджень (для здобувачів ступеня «доктор філософії»). Сформована дослідницька компетентність ІТ-фахівців залізничної галузі дає змогу дослідження діючих та проєктування нових комп’ютерних мереж інформаційно-телекомунікаційної системи залізничного транспорту з використанням нейромережних технологій.
Description
V. Pakhomova: ORCID 0000-0002-0022-099X, I. Miroshnychenko: ORCID 0000-0002-7538-1608 , T. Skaballanovich: ORCID 0000-0001-9409-0139, V. Bondareva: ORCID 0000-0002-4016-1656
Keywords
railway transport, degree, research competence, traffic, routing, MPLS, QoS parameter, neural network technology, залізничний транспорт, ступінь, дослідницька компетентність, трафік, маршрутизація, параметр QoS, нейромережна технологія, КІМ, КЕОМ
Citation
Pakhomova V. M., Miroshnychenko I. H., Skaballanovich T. I., Bondareva V. S. The Use of Neural Network Technologies in Research Competence Formation of IT-specialists for the Railway Industry in Multilevel Training System. Search for Scientific Answers to the Challenges of our Time : Рroc. of Intern. Sci. Conf., Dec. 28–29, 2020. Svishtov, Bulgaria, 2020. P. 114–118.