Кафедра "Інтернет речей"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5398

Увага! Поповнення колекції кафедри "Інтернет речей" – призупинено.

Від вересня 2022 року кафедри "Інтернет речей" та "Мультимедійних інформаційних технологій і систем" об’єднані у кафедру "Мультимедійні та інтернет технології і системи".

Первісна назва кафедри – "Розподілені інформаційні системи і хмарні технології".

Переглянути

Фільтри

2013 - 20173

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.нечеткие исходные данные

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Документ
    Нечеткая задача маршрутизации
    (ФОП Петров В. В., 2017) Раскин, Лев Григорьевич; Карпенко, Вячеслав Васильевич
    Рассмотрена задача маршрутизации высокой размерности в условиях, когда исходные данные заданы нечетко. Предложен декомпозиционный алгоритм решения задачи, использующий кластеризацию исходного множества пунктов. Основой алгоритма является технология сравнения нечетких чисел с целью выбора минимального из них, обеспечивающая возможность кластеризации. Проведен анализ двух альтернативных методов сравнения. Приведен пример.
  • Ескіз
    Документ
    Структурный и параметрический синтез системы производства в распределённой сети потребления
    (НПП ЧП "Технологический Центр", 2016) Раскин, Лев Григорьевич; Карпенко, Вячеслав Васильевич
    Предложен подход для решения задачи определения рационального количества пунктов производства и мест их расположения в распределѐнной сети потребления в условиях неопределенности. Особенностью решаемой задачи является необходимость учета недетерминированных факторов и проведения расчета большого числа расстояний в неевклидовой метрике. Описан метод, позволяющий выполнить необходимые расчеты без использования ресурсоемких вычислительных процедур.
  • Ескіз
    Документ
    Нечеткий многомерный дискриминантный анализ в задаче диагностики состояния
    (Украинская государственная академия железнодорожного транспорта, 2013) Раскин, Лев Григорьевич; Каткова, Т. И.; Головко, В. А.
    Рассмотрена задача классификации на множестве нечетко заданных переменных. Решение основано на традиционной технологии многомерного дискриминантного анализа, которая адаптирована к случаю, когда исходные данные – нечеткие величины с известными функциями принадлежности.