Šiais informacinės visuomenės laikais, reikiamos informacijos svarba diktuoja sąlygas aukštųjų technologijų vystymuisi eliminuojant atstumo bei kuo labiau sumažinant perdavimo laiko bei paslaugos kainos faktorius. Šiam modeliui idealiai tinka interneto tinklas. Kvalifikacinis darbas ir yra orientuotas į šį modelį, nagrinėjant balso perdavimo IP tinkluose galimybes. Pirmame darbo skyriuje aptariama kaip gali būti organizuojama telefonijos paslauga IP protokolo pagrindu dirbančiuose telekomunikaciniuose tinkluose. Analizuojami didžiausią įtaką VoIP paslaugos kokybei darantys telekomunikacinio tinklo kokybiniai parametrai. Antroje dalyje, kaip vieni iš galimų VoIP paslaugos kokybės klasterizatorių, nagrinėjami dirbtinių neuronų tinklai. Apžvelgiami jų struktūros ir modeliai bei privalumai lyginant su kitomis priemonėmis, sprendžiant klasifikavimo uždavinius. Trečiame skyriuje pateikiamas analitinis IP tinklo darbingumo būseną įvertinantis neuroninio tinklo modelis teikiant balso perdavimo paslaugą, kurio pagrindą sudaro dviejų paslėptų sluoksnių perceptronų neuroninis tinklas. Praktinėje darbo dalyje programinės įrangos paketu NeuroSolutions for Excel sumodeliuojamas VoIP paslaugos kokybę prognozuojantis neuronų tinklas. Realizuojamas telekomunikacinio tinklo tarp Vilniaus ir Kauno miestų, kuriuo teikiama VoIP paslauga modelis. Naudojant realiai išmatuotus kokybinius tinklo parametrus atliekamas paslaugos kokybės tyrimas, atliekama gautų rezultatų analizė. Gauti rezultatai rodo... [toliau žr. visą tekstą] / In the times of informational society the importance of crucial information is the main factor for development of telecommunication sector. The problems to be solved are no longer only the transportation of info anywhere at any instance but also the minimal price to be paid for it. For last decade the technical solution to satisfy these objectives was moving towards IP network. The presenting qualification work is to study the voice transfer on IP network. First chapter is dedicated to realization of telephony over IP networks. The network parameters with most significance for VoIP quality are analyzed here. In the second chapter artificial neuron networks are presented as one of the possible VoIP Quality of Service clusterizators. An overview of their structures and modules as well as their advantages over other methods solving classification problems is made here. The model of artificial neuron network designed to analyze the QoS of voice transmission over IP network is given in chapter three. The model is based over network of perceptrons with two hidden layers. In the practical part of the work the designing of VoIP QoS forecasting artificial neuron network is made on NeuroSolutions for Excel program packet. The model is realized on network between Vilnius and Kaunas cities over which VoIP transmission is taking place. Using data from the real-world parameter measurements the research of QoS is made. Analysis of the results is made at the end. Results show that artificial... [to full text]