Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Semenova Olena O., Semenov Andriy O., Bisikalo Oleg V., Kucheruk Volodymyr, Kulakov Pavlo I., Romaniuk Ryszard S., Komada Paweł, Nurseitova Karlygash
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 580 - 587
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: XLIV-th IEEE-SPIE Joint Symposium on Photonics, Web Engineering, Electronics for Astronomy and High Energy Physics Experiments
Skrócona nazwa konferencji: XLIV SPIE-IEEE-PSP 2019
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 26 maja 2019 do 2 czerwca 2019
Miasto konferencji: Wilga
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
Artificial Intelligence may be used to solve complex technical and practical problems. Moreover, such Artificial Intelligence techniques as Fuzzy Systems, Artificial Neural Networks, Evolutionary and Genetic Algorithms have a great potential in providing optimization, prediction and management of communication system in a dynamic wireless environment. Artificial Intelligence approach provides optimized results in a challenging task of the call admission control process in cellular networks. The paper proposes a methodology for developing a genetic neuro-fuzzy controller for call admission in cellular networks. A structure of the access fuzzy controller was suggested. Linguistic variables, their terms as well as membership functions for input and output values were determined. A rule base was proposed. A Neuro-fuzzy System on the base of the fuzzy-controller was designed and simulated. A genetic algorithm was proposed for optimizing the rule base.