
НЕЙРОМЕРЕЖЕВА МОДЕЛЬ КОНТРОЛЮ АПАРАТНОЇ СУМІСНОСТІ КОМПОНЕНТІВ IOT-СИСТЕМИ
Author(s) -
Артур Валентинович Тіменко,
V. V. Shkarupylo,
V. V. Smolii
Publication year - 2021
Publication title -
vìsnik zaporìzʹkogo nacìonalʹnogo unìversitetu. fìziko-matematičnì nauki
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
eISSN - 2518-1785
pISSN - 2413-6549
DOI - 10.26661/2413-6549-2020-2-07
Subject(s) - computer science
У наш час парадигма інтернету речей здобуває більш широке роз- повсюдження. Прикладна її реалізація в глобальному масштабі потребує залучення спеціалізованих технологій та засобів. Один із напрямів, що потребує опрацювання, є забезпечення сумісності компонентів відповідних систем. Цю роботу присвячено розвитку вказаного напряму. Для цього у роботі розв’язується завдання розроблення моделі контролю сумісності компонентів системи інтернету речей на рівні апаратного забезпечення, що дозволятиме своєчасно попереджувати відмови та/або виходи зі строю компонентів системи. У межах роботи розкривається складник представленого комплексного підходу до контролю сумісності компонентів системи інтернету речей на рівнях як програмного, так і апаратного забезпечень. При цьому акцент робиться саме на апаратній сумісності компонентів системи. Запропоновано модель контролю апаратної сумісності компонентів системи інтернету речей, що будується на основі математичного апарату нейронних мереж. Апаратна сумісність компонентів системи розглядається з позиції функціональної безпеки останньої. Компонентами розглянуто пристрої на базі мікроконтролерів ESP 8266 і ESP 8285, що набули значного поширення, зокрема, завдяки низькій вартості їх придбання. Практична значущість отриманих у роботі результатів полягає у такому: запропоновано засіб оцінювання актуального стану компонентів системи інтернету речей, що дозволяє своєчасно виявити й усунути загрозу функціональній безпеці системи в цілому на рівні окремого компонента системи; запропоновано засіб прогнозування кількості таких компонентів упродовж заданого інтервалу часу. Перевірку розробленої моделі побудовано на розв’язанні завдань апроксимації й екстраполяції. Показано, що прикладне використання запропонованої моделі дозволяє виявляти компоненти системи, що потребують налаштування або заміни, тобто порушують функціональну безпеку системи в цілому. Розв’язання задачі екстраполяції дозволяє прогнозувати кількість таких компонентів через заданий час.