КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Актуальні проблеми бойового застосування, експлуатації і ремонту зразків озброєння та військової техніки (2026)

Розмір шрифта: 
ВРАХУВАННЯ ЯКОСТІ ВХІДНИХ ДАНИХ ПІД ЧАС ДІАГНОСТУВАННЯ НЕСПРАВНОСТЕЙ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ ВІЙСЬКОВОГО ПРИЗНАЧЕННЯ
Вікторія Андріївна Савчук, Данило Олексійович Пархоменко

Остання редакція: 2026-11-02

Анотація


Для діагностування несправностей інформаційно-комунікаційних мереж військового призначення за продукційними правилами запропоновано перед перевіркою умови правила оцінювати повноту, актуальність, коректність та узгодженість потрібних йому даних, а результат подавати одним із трьох станів: “виконане”, “невиконане” або “неперевірене”. Це дає змогу не ототожнювати нестачу надійних даних із відсутністю ознак несправності.

Ключові слова


інформаційно-комунікаційна мережа, діагностування несправностей, якість даних, продукційні правила, логічне виведення

Посилання


 

1. Zhao L., He C., Zhu X. A Fault Diagnosis Method for 5G Cellular Networks Based on Knowledge and Data Fusion. Sensors. 2024. Vol. 24, No. 2. Art. 401. DOI: 10.3390/s24020401.

2. ETSI GR ENI 031 V4.1.1 (2024-05). Experiential Networked Intelligence (ENI); Construction and application of fault maintenance network knowledge graphs. Sophia Antipolis : ETSI, 2024. 30 p. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_gr/ENI/001_099/031/04.01.01_60/gr_ENI031v040101p.pdf (дата звернення: 28.10.2026).

3. Hybrid LLM-Assisted Fault Diagnosis Framework for 5G/6G Networks Using Real-World Logs / A. D. Salman et al. Computers. 2025. Vol. 14, No. 12. Art. 551. DOI: 10.3390/computers14120551.

4. Pipino L. L., Lee Y. W., Wang R. Y. Data Quality Assessment. Communications of the ACM. 2002. Vol. 45, No. 4. P. 211–218. DOI: 10.1145/505248.506010.

5. Ridzuan F., Wan Zainon W. M. N. A Review on Data Quality Dimensions for Big Data. Procedia Computer Science. 2024. Vol. 234. P. 341–348. DOI: 10.1016/j.procs.2024.03.008.

 


Повний текст: PDF