Вісник № 02. Системний аналіз, управління та інформаційні технології

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55880

Переглянути

Зараз показуємо 1 - 16 з 16

Human body modeling technologies for e-commerce systems
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Litvinov, Bogdan Ruslanovich; Bilova, Mariia Oleksiivna
Relevance of the research work is the analysis of the main features of 3D modeling for further implementation in e-commerce. Namely, the features of creating a human body 3D model with the ability to edit personal settings of individual parts of the body, as well as a basic set of clothes to provide a more realistic representation of the model. The features of the 3D model in general were considered in this article. The mathematical analysis of the 3D graphics rendering on the 2D monitor and the possibilities of control and editing of such models have been presented. The developed software product allows the user to create an anatomical three-dimensional model of the human body and then adjust it to his needs. The user can apply on created model variety of settings, namely more than 15 different views, with a full package of changes. It is possible to change the size, color of hair, eyebrows, eyes, face, body, legs. Also, the user is able to select the levels of skeletal frame views and additionally can select different backgrounds to provide a more realistic representation of the model in space. Additional functionality was implemented for more flexible configuration of the model’sface. The user can pre-determine points to select directions or sizes of different parts of the face using settings, displayed on the mouse or touchpad control. After adjustments, the user is able to manage the clothes that he had saved in the shopping cart from the online store, from which he later proceeded to the online fitting. After the fitting the user can test the creation of animations in 360 degrees of free movement. Finally, the user can go to the store to pay for the items he left in the shopping cart. Developed software allows improving main metrics of the on-line stores, which has a positive impact on increasing the growth of earnings.
Estimating with a given accuracy of the coefficients at nonlinear terms of univariate polynomial regression using a small number of tests in an arbitrary limited active experiment
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Pavlov, Alexander Anatolievich
We substantiate the structure of the efficient numerical axis segment an active experiment on which allows finding estimates of the coefficients for nonlinear terms of univariate polynomial regression with high accuracy using normalized orthogonal Forsyth polynomials with a sufficiently small number of experiments. For the case when an active experiment can be executed on a numerical axis segment that does not satisfy these conditions, we substantiate the possibility of conducting a virtual active experiment on an efficient interval of the numerical axis. According to the results of the experiment, we find estimates for nonlinear terms of the univariate polynomial regression under research as a solution of a linear equalities system with an upper non-degenerate triangular matrix of constraints. Thus, to solve the problem of estimating the coefficients for nonlinear ter ms of univariate polynomial regression, it is necessary to choose an efficient interval of the numerical axis, set the minimum required number of values of the scalar variable which belong to this segment and guarantee a given value of the variance of estimates for nonlinear terms of univariate polynomial regression using normalized orthogonal polynomials of Forsythe. Next, it is necessary to find with sufficient accuracy all the coefficients of the normalized orthogonal polynomials of Forsythe for the given values of the scalar variable. The resulting set of normalized orthogonal polynomials of Forsythe al-lows us to estimate with a given accuracy the coefficients of nonlinear terms of univariate polynomial regression in an arbitrary limited active experiment: the range of the scalar variable values can be an arbitrary segment of the numerical axis. We propose to find an estimate of the constant and of the coefficient at the linear term of univariate polynomial regression by solving the linear univariate regression problem using ordinary least squares method in active experiment conditions. Author and his students shown in previous publications that the estimation of the coefficients for nonlinear terms of multivariate polynomial regression is reduced to the sequential construction of univariate regressions and the solution of the corresponding systems of linear equalities. Thus, the results of the paper qualitatively increase the efficiency of finding estimates of the coefficients for nonlinear terms of multivariate polynomial regression given by a redundant representation.
Using of multilayer neural networks for the solving systems of differential equations
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Marchenko, Natalia Andriyivna; Sydorenko, Ganna Yurijivna; Rudenko, Roman Oleksandrovych
The article considers the study of methods for numerical solution of systems of differential equations using neural networks. To achieve this goal, the following interdependent tasks were solved: an overview of industries that need to solve systems of differential equations, a s well as implemented a method of solving systems of differential equations using neural networks. It is shown that different types of systems of differential equations can be solved by a single method, which requires only the problem of loss function for optimization, which is directly created from differential equations and does not require solving equations for the highest derivative. The solution of differential equations’ system using a multilayer neural networks is the functions given in analytical form, which can be differentiated or integrated analytically. In the course of this work, an improved form of construction of a test solution of systems of differential equations was found, which satisfies the initial conditions for construction, but has less impact on the solution error at a distance from the initial conditions compared to the form of such solution. The way has also been found to modify the calculation of the loss function for cases when the solution process stops at the local minimum, which will be caused by the high dependence of the subsequent values of the functions on the accuracy of finding the previous values. Among the results, it can be noted that the solution of differential equations’ system using artificial neural networks may be more accurate than classical numerical methods for solving differential equations, but usually takes much longer to achieve similar results on small problems. The main advantage of using neural networks to solve differential equations` system is that the solution is in analytical form and can be found not only for individual values of parameters of equations, but also for a ll values of parameters in a limited range of values.
Determine recommendation systems to search for books by preferences of web users
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Kozulia, Mariia Mykhailovna; Sushko, Vladislava Vladimirovna
Currently, the question of state, formation and development of the information source interaction system, the scientific interac tion and users' requests in certain fields of activity remains relevant under the conditions of the development of the use of Internet services. Recommendation systems are one of the types of artificial intelligence technologies for predicting parameters and capabilities. Due to the rapid increase in data on the Internet, it is becoming more difficult to find something really useful. And the recommendations offered by the service itself may not always correspond to the user's preferences. The relevance of the topic is to develop a personal recom mendation system for searching books, which will not only reduce time and amount of unnecessary information, but also meet the user's preferences based on the analysis of their assessments and be able to provide the necessary information at the right time. All this makes resources based on refer ral mechanisms attractive to the user. Such a system of recommendations will be of interest to producers and sellers of books, because it is an opportunity to provide personal recommendations to customers according to their preferences. The paper considers algorithms for providing recommender systems (collaborative and content filtering systems) and their disadvantages. Combinations of these algorithms using a hybrid algorithm are also described. It is proposed to use a method that combines several hybrids in one system and consists of two elements: switching and feature strengthening. This made it possible to avoid problems arising from the use of each of the algorithms separately. A literature web application was developed using Python using the Django and Bootstrap frameworks, as well as SQLite databases, and a system of recommendations was implemented to provide the most accurate suggestion. During the testing of the developed software, the wo rk of the literature service was checked, which calculates personal recommendations for users using the method of hybrid filtering. The recommendation system was tested successfully and showed high efficiency.
Динамика электронного пучка формируемого магнетронной пушкой с вторично-эмиссионным катодом, в спадающем магнитном поле соленоида: эксперимент и моделирование
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Мазманишвили, Александр Сергеевич; Решетняк, Николай Григорьевич; Сидоренко, Анна Юрьевна
В данной работе представлены результаты экспериментальных исследований и расчетов по формированию радиального электронного пучка магнетронной пушкой с вторично-эмиссионным катодом в диапазоне энергий электронов 35…65 кэВ и измерению его параметров при транспортировке в суммарном спадающем магнитном поле соленоида и поля рассеяния постоянных магнитов. Транспортировка пучка осуществлялась в системе, состоящей из медных колец с внутренним диаметром 66 мм, находящейся на расстоянии 85 мм от среза магнетронной пушки. Изучена зависимость тока пучка от амплитуды и градиента спада поля. Проведенные исследования показали возможность формирования радиального электронного пучка с энергией в десятки килоэлектронвольт в спадающем магнитном поле соленоида. Оптимизацией распределения магнитного поля (создаваемого соленоидом и кольцевыми магнитами) и его градиента спада можно добиться увеличения попадания электронов на одно кольцо (до ~72 % тока пучка). На основе математической модели движения электронного потока синтезировано программное средство, позволяющее получать и интерпретировать характеристики результирующих потоков. Полученные численные зависимости удовлетворительно согласуются с экспериментальными результатами для магнитного поля с большим градиентом спада. Рассмотрены различные конфигурации магнитного поля. Получены решения прямой задачи моделирования траекторий электронов для заданных начальных условий и параметров. Рассмотрены различные конфигурации магнитного поля. Показано, что для выбранных начальных условий для пучка электронов и распределений продольного магнитного поля вдоль оси пушки и канала транспортировки поток электронов попадает на вертикальный участок, длина которого порядка миллиметра. Таким образом, изменяя амплитуду и распределение магнитного поля, можно регулировать ток в радиальном направлении вдоль длины трубы, и, следовательно, место электронного облучения.
Information technology of forming option for logistics distribution channel configuration resistant to emergencies
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Godlevskyi, Ihor Mykhailovych; Godlevskyi, Mykhailo Dmytrovych; Stativka, Iryna Vitaliivna
The problem and the main stages of choosing a rational configuration of a four-level logistics network that is resistant to the impact of emergencies for strategic planning are considered. The problem under consideration belongs to the class of multicriteria optimization problems. Criteria related to the financial costs of building and operating a logistics distribution channel, as well as criteria related to the level of quality of customer service, are contradictory. To solve the problem of stability of the logistics system configuration to emergencies, such as failure of int ermediate warehouses, failure of transport arteries, etc., a strategic management information system was developed by integrating existing software components at the level of enterprise software applications. The integration of the system was based on a service-oriented architecture, as all its components are heterogeneous in nature. This approach allows you to reuse existing program code. To determine a sustainable configuration option, two criteria are used, which are considered equivalent: the level of costs for the maintenance of the logistics channel and the level of service quality in the event of different emergencies. Since the probability of emergencies is unknown, the minimax criterion is used to minimize the risk when choosing a rational configuration of the logistics network. For this purpose, losses from emergencies are calculated according to all criteria, and there is a variant of the logistics network configuration that will be the least risky. That is, we will not be able to get a worse result than the one we rely on. The results of the study are presented in the form of a configuration variant of the logistics distribution system, which can be used in the future to determine business options.
Контрфактуальна темпоральна модель причинно-наслідкових зв'язків для побудови пояснень в інтелектуальних системах
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Чалий, Сергій Федорович; Лещинський, Володимир Олександрович; Лещинська, Ірина Олександрівна
Предметом дослідження є процеси побудови пояснень на основі причинно-наслідкових зв'язків між станами або діями інтелектуальної системи. Пояснення представляє собою знання про послідовність причин та наслідків, які визначають процес та результат роботи інтелектуальної інформаційної системи. Мета роботи полягає в розробці контрфактуальної темпоральної моделі причинно-наслідкових зв'язків у складі пояснення процесу функціонування інтелектуальної системи з тим, щоб забезпечити виявлення каузальних залежностей на основі аналізу журналів поведінки такої системи. Для досягнення сформульованої мети вирішуються такі задачі: визначення темпоральних властивостей контрфактуального опису причинно-наслідкових зв'язків між діями або станами інтелектуальної інформаційної системи; розробка темпоральної моделі каузальних зв'язків, що враховує як факти виникнення подій в інтелектуальній системі, так і можливість виникнення подій, що не впливають на формування поточного рішення. Висновки. Виконано структуризацію темпоральних властивостей каузальних зв'язків для пар подій, які виникають послідовно в часі, або мають проміжні події. Такі зв'язки представлено альтернативними причинно-наслідковими зв'язками з використанням темпоральних операторів «Next» та «Future», що дає можливість реалізувати контрфактуальний підхід до представлення причинності. Запропоновано контрфактуальну темпоральну модель причинно-наслідкових зв'язків, яка визначає детерміновані каузальні зв'язки для пар послідовних подій та пар подій, між якими є інші події, що визначає властивість транзитивності таких залежностей і, відповідно, створює умови для опису послідовності причин та наслідків у складі пояснення в інтелектуальній системі з заданим ступенем деталізації. Модель забезпечує можливість визначення причинно-наслідкових зв'язків, між якими є проміжні події, які не впливають на кінцевий результат роботи інтелектуальної інформаційної системи.
Математична модель адаптивного управління функціонуванням світлофора на перехресті міської транспортної мережі
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Гамаюн, Ігор Петрович; Шашков, Сергій Віталійович
Предметом дослідження є процес моделювання функціонування світлофора, що забезпечує адаптивне управління транспортними засобами на перехрестях міської транспортної мережі. В процесі функціонування міських транспортних мереж виникають такі явища, як затори транспортних засобів (ТЗ), які призводять до значних економічних втрат, погіршенню екології, фрустрації учасників дорожнього руху та інших видів негативних впливів. Затори часто виникають у вузлах міської транспортної мережі, які є перехрестями – місцями перетину, прилягання або розгалудження доріг міської мережі одного рівня. Однією з причин виникнення заторів є неефекривне управління транспортними потоками на перехрестях, що забезпечується таким елементом перехрестя як світлофор. Функцію управління потоками світлофор реалізує за допомогою мікропроцесорного контролера, який згідно заданого алгоритму перемикає кольори світлофору, що відповідають фазам дозволу та заборони руху ТЗ за напрямками доріг перехрестя. В рамках існуючої транспортної мережі світлофори, що реалізують адаптивне управління за допомогою відповідних локальних контролерів, і створюваних на їх основі більш складних системних контролерів, що забезпечують врахування ситуації в зовнішньому середовищі, яке представлене декількома взаємопов’язаними перехрестями, в даний час є одним з найважливіших напрямків вирішення проблеми заторів. У статті запропоновано математичну модель для побудови алгоритму функціонування мікропроцесорного контролера світлофора, що забезпечує оперативне та адекватне відображення ситуацій на перехрестях. До основних особливостей моделі належать оперативність реагування на зміну ситуацій на перехресті шляхом зміни тривалості зеленої фази світлофору у кожному циклі функціонування світлофора пропорційно довжині черги транспортних засобів у відповідному напрямку руху; адекватне відображення зовнішнього середовища декількома виразами закону Пуассона, що відрізняються різними значеннями параметра, кожен з яких відповідає певному добовому інтервалу функціонування світлофора; динаміка зміни дорожньої ситуації, що обумовлена зменшенням кількості транспортних засобів у черзі за рахунок проїзду перехрестя транспортними засобами у період зеленої фази світлофора, визначається на основі виразів, які визначають переміщення тіл при рівноприскореному та рівномірному русі, а також на основі диференціального рівняння динаміки руху транспортних засобів в одному ряду з урахуванням затримки, зумовленої реакцією водіїв.
Metrics of virtual promotion of a product
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Orekhov, Sergey Valerievich; Malyhon, Hennadiy Vasilievich
An approach to the mathematical description of the criterion for the effectiveness of a new object of research – virtual promotion is presented in the paper. The emergence of this new object of research is connected, on the one hand, with the classical theory of marketing, and on the other with modern Internet technologies. Marketing is based on the 4P principle: product, price, location and promotion. Promotion is a component of this principle. But in modern conditions, this phenomenon is changing under the influence of the Internet. Now this 4P component is becoming a fully virtual instrument. The traditional scheme of promotion functioning is as follows. A message is created to a potential buyer and the delivery channel of this message undergoes a change. It is based on the principle: money – goods – money. While the new sales scheme is described by the scheme: we attract a client, make money on a client, we spend money. In the new scheme, we deal with product knowledge in the form of the so-called semantic core of web content. Knowledge describes for a potential client how a given product can cover his need for something. Using the logistic principles of the transfer of goods, this semantic core is loaded into the specified Internet nodes. That is, virtual promotion is formed as two channels: logistics and marketing. The first one performs three operations: concentration, formatting and distribution of semantic cores on the Internet. The second manages this process, forming a virtual promotion map. This map is a graph of Internet nodes. It is required to define such a tree of Internet nodes so that virtual promotion has maximum efficiency. The paper analyzes modern metrics related to the processes of search engine optimization on the Internet. Unfortunately, these metrics evaluate only statistically after the fact of visiting a web resource or the budget of the Internet site in which the advertising message about the product was placed. Therefore, based on the conversion metric, a criterion for the effectiveness of virtual promotion was proposed in the work, which takes into account both the attractiveness of the semantic core and the attractiveness of the Int ernet site where the semantic core will be located. The criterion reflects the income that we receive depending on the attractiveness of the semantic kernel and the Internet site.
Software testing results analysis for the requirements conformity using neural networks
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Shepeliev, Oleksandr Vadymovich; Bilova, Mariia Oleksiivna
The relevance of scientific work lies in the need to improve existing software designed to analyze the compliance of the results of software testing of the stated requirements. For the implementation of this goal, neural networks can be used by quality control specialists to m ake decisions about software quality, or project managers as an expert system, for one of the quality indicators for the customer. The article deals with software testing which is a process of validation and verification of compliance of the software application or business program with the technical requirements that guided its design and development, and work as expected, and identifies important errors or deficiencies classified by the severity of the program to be fixed. Existing systems do not provide for or have only partial integration of systems of work with the analysis of requirements, which should ensure the formation of expert assessment and provide an opportunity to justify the quality of the software product. Thus, a data processing model based on a fuzzy neural network was proposed. An approach to allow determining the compliance of the developed software with functional and non-functional requirements was proposed, taking into account how successfully or unsuccessfully implemented this or that requir ement. The ultimate goal of scientific work is the development of algorithmic software analysis of compliance of software testing results to stated requirements for support in the decisions taken. The following tasks are solved in scientific work: analysis of advantages and disadvantages of using existing systems when working with requirements; definition of general structure and classification of testing and requirements; characteristic main features of the use of neural networks; designing architecture, the module of research of conformity of results of testing software to the stated requirements.
Моделювання розвитку епідемії на основі інформаційної технології оптимізації
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Нікуліна, Олена Миколаївна; Северин, Валерій Петрович; Надуєва, Марія Олексівна; Бубнов, Антон Ігорович
Розроблені та досліджені математичні моделі епідемії для прогнозу розвитку епідемії коронавірусу COVID-19 на основі інформаційної технології оптимізації складних динамічних систем. Розглянуті математичні моделі епідемій SIR, SIRS, SEIR, SIS, MSEIR у вигляді нелінійних систем диференціальних рівнянь та проведено аналіз використання математичних моделей для дослідження розвитку епідемії коронавірусу COVID-19. На основі статистичних даних епідемії коронавірусу COVID-19 у Харківської області обчислені початкові значення параметрів моделей останньої хвилі епідемії. З використанням цих моделей програмою системного методу першого ступеня з модуля методів інтегрування інформаційної технології для розв’язання нелінійних систем диференціальних рівнянь проведено імітаційне моделювання процесів розвитку останньої хвилі епідемії. Імітаційне моделювання показує, що кількість здорових людей буде зменшуватись, а кількість інфікованих людей буде зростати. За 12 місяців кількість інфікованих людей досягне свого максимуму, а потім почне зменшуватись. Інформаційною технологією оптимізації динамічних систем виконана ідентифікація параметрів моделей епідемії COVID-19 на основі статистичних даних захворювань у Харківської області. З використанням отриманих моделей проведено прогнозування розвитку останньої хвилі епідемії COVID-19 у Харківської області. Наведено процеси розвитку епідемії за SIR-моделлю з імунітетом, що слабшає, зі значеннями параметрів моделі, отриманих в результаті ідентифікації. Приблизно за 13 місяців від початку хвилі епідемії кількість інфікованих людей досягне свого максимуму, а потім почне зменшуватись. За 10 місяців все населення Харківської області буде інфіковано. Ці результати дозволять передбачити можливі варіанти розвитку епідемії коронавірусу COVID-19 у Харківської області для вчасного проведення адекватних протиепідемічних заходів.
Topic segmentation methods comparison on computer science texts
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Sokol, Volodymyr Yevhenovych; Krykun, Vitalii Oleksandrovich; Bilova, Mariia Oleksiivna; Perepelytsya, Ivan Dmytrovich; Pustovarov, Volodymyr Volodymyrovich
The demand for the creation of information systems that simplifies and accelerates work has greatly increased in the context of the rapid informatization of society and all its branches. It provokes the emergence of more and more companies involved in the development of software products and information systems in general. In order to ensure the systematization, processing and use of this knowledge, knowledge management systems are used. One of the main tasks of IT companies is continuous training of personnel. This requires export of the content from the company's knowledge management system to the learning management system. The main goal of the research is to choose an algorithm that allows solving the problem of marking up the text of articles close to those used in knowledge management systems of IT companies. To achieve this goal, it is necessary to compare various topic segmentation methods on a dataset with a computer science texts. Inspec is one such dataset used for keyword ext raction and in this research it has been adapted to the structure of the datasets used for the topic segmentation problem. The TextTi ling and TextSeg methods were used for comparison on some well-known data science metrics and specific metrics that relate to the topic segmentation problem. A new generalized metric was also introduced to compare the results for the topic segmentation problem. All software implementations of the algorithms were written in Python programming language and represent a set of interrelated functions. Results were obtained showing the advantages of the Text Seg method in comparison with TextTiling when compared using classical data science metrics and special metrics developed for the topic segmentation task. From all the metrics, including the introduced one it can be concluded that the TextSeg algorithm performs better than the TextTiling algorithm on the adapted Inspec test data set.
Застосування методів штучного інтелекту для апроксимації механічної поведінки гумоподібних матеріалів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Погребняк, Сергій Віталійович; Водка, Олексій Олександрович
У ХХІ сторіччі нейронні мережі широко використовуються в різних сферах, в тому числі в комп’ютерному моделюванні і в механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Мета роботи створення програмного продукту з використанням елементів штучного інтелекту, для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати, та давати результати з мінімальною похибкою. Недоліком використання математичних підходів до обчислення та прогнозування петель гістерезису є те шо вони досить погано описують розвантаження, таким чином отримуємо не коректні данні для розрахунків напружено-деформованого стану конструкції. Інструментом вирішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, які отримували на вхід однаковий набір даних який не використовувався при навчанні, але був відомий з експерименту, таким чином була знайдена похибка мережі за кількістю виділеної енергії та за середньо-квадратичним відхиленням. У статті детально описується математична інтерпретація нейронних мереж, спосіб їх навчання, попередньо проведений експеримент, архітектура мережі та її топологія, метод навчання, підготовки навчаючої вибірки та вибірки тестування. В результаті проведеної роботи було збудоване та протестоване програмне забезпечення в якому використовувалась штучна нейронної мережа, було побудовано та протестоване декілька типів нейронних мереж з різними вхідними даними та внутрішніми структурами, визначені їх похибки, сформовані позитивні та негативні якості мереж які використовувались.
Алгоритмічне забезпечення рекoмендaційної системи вебсервісу для вивчення іноземних мов
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Боднар, Лілія Василівна; Шулакова, Катерина Сергіївна; Гризун, Людмила Едуардівна
Дана робота присвячена аналізу aлгoритмічнoгo забезпечення рекомендаційних систем мультимедійного контенту та розробці вебсервісу для підвищення ефективності вивчення іноземних мов за допомогою рекомендаційної системи, яка персоналізовано підбирає навчальний контент для користувача. Для формування переліку необхідного мультимедійного контенту були обрані основні критерії рекомендаційної системи, виявлені основні потреби користувачів, які повинна вирішувати система, оскільки підвищення ефективності вивчення іноземної мови досягається не тільки шляхом вибору методів навчання, але й переглядом мультимедійного контенту, а саме новин, фільмів, навчальних роликів, кліпів та ін. З боку методу реалізації aлгoритмічнoгo забезпечення були розглянути різні види фільтрації даних від сучасних технічних методів до бібліотек для забезпечення функціональності системи та обрано алгоритм на основі гібридної фільтрації, при якому використовуються відомі оцінки користувачів для прогнозування уподобань іншого користувача. Розроблені функціональні вимоги та запропоновано вебсервіс, який уможливлює комплексний вплив на навчання користувача при вивченні іноземної мови, програмна реалізація якого виконана за допомогою мов Java Script, Python та додаткових бібліотек. Ця реалізація дозволяє побудувати процес відстеження змін стосовно вимог користувача та передавати інформацію в базу даних (БД) і після аналізу вхідних даних змінювати запропонований мультимедійний контент користувачу. Під час подальших досліджень заплановано проведення практичних експериментів з урахуванням специфіки тих чи інших методів навчання іноземних мов і застосування статистичних даних для оцінки ефективності роботи алгоритму запропонованої рекомендаційної системи.
Використання методів машинного навчання для бінарної класифікації робочого стану підшипників за сигналами їх віброприскорення
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Бабуджан, Руслан Андрійович; Ісаєнков, Костянтин Олександрович; Красій, Данило Максимович; Водка, Олексій Олександрович; Задорожний, Іван В'ячеславович; Ющук, Михайло Вікторович
В роботі досліджується зв’язок між віброприскоренням підшипників з їх робочим станом. Для визначення цих залежностей було побудовано випробувальний стенд та проведено 112 експериментів з різними підшипниками: 100 підшипників, у яких під час експлуатації розвинувся внутрішній дефект та 12 підшипників без дефекту. З отриманих записів було сформовано набір даних, який використовувався для побудови класифікатору та знаходиться у вільному доступі. Був запропонований метод для класифікації нових та використаних підшипників, що полягає у пошуку залежностей та закономірностей сигналу за допомогою описових функцій: статистичних, ентропій, фрактальних розмірностей та інших. Окрім обробки самого сигналу, також використовувалося частотне представлення сигналу роботи підшипників для доповнення простору ознак. У роботі було перевірено можливість узагальнення класифікації для її застосування на тих сигналах, які не були отримані під час лабораторних експериментів. Сторонній набір даних було знайдено у вільному доступі. Цей набір даних був використаний для того, щоб визначити, наскільки точним буде класифікатор, який навчався та тестувався на істотно різних сигналах. Навчання та валідація проводилась методом бутсрапування для викорінення ефекту випадковості з огляду на малий об’єм наявних даних для навчання. Для оцінки якості класифікаторів було використано F1-міру, як основну метрику, через незбалансованість наборів даних. В якості моделей класифікатору були обрані наступні алгоритми машинного навчання з вчителем: логістична регресія, метод опорних векторів, випадковий ліс та метод найближчих сусідів. Результати представлені в вигляді графіків густини розподілу та діаграм.
An approach to analysis of ArchiMate application architecture models using the software coupling metric
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Kopp, Andrii Mykhailovych; Orlovskyi, Dmytro Leonidovych; Ersoyleyen, Dorukhan
Applications architecture is the baseline of any organizational activity, which main goal is to provide the executional environment for business processes in order to deliver products or services to satisfy customer needs and generate revenue. Nowadays, large software engineering projects always begin with the architecture design phase, despite the waterfall or agile methodology is used by a software development team. Applications architecture design is the most important and, at the same time, error-prone stage of the whole software engineering project. It is well-known that design shortcomings made on the design phase may increase drastically to testing and maintenance phases. Further costs to defects fixing may be hundred times higher in the later project stages in compare to the design stage on which applications architecture is defined. Common system design solutions, which were proven on practice and used in many projects, are known as architectural patterns. Software architecture patterns are considered as building block for system implementation. The most popular and efficient way to share architectural patterns are graphical models that used as any other blueprints of engineering solutions. Applications architecture models are built to represent system design, whereas, such models are already based on certain patterns as the industry best practices. Hence, in this paper we consider a relevant problem of applications architecture models analysis, which relevance is defined by those fact that designed blueprints of information systems and other software solutions should be carefully checked for all presumable inefficiencies in order to avoid extra efforts and related costs for defects fixing in the later project stages. It is proposed to use ArchiMate enterprise architecture modeling language, since it can be used not only to represent applications architecture, but is connection to business and technology layers. In order to evaluate applications architecture models, respective ArchiMate metamodel is considered and represented as labeled directed graph, and coupling software metric is selected for analysis. Sample calculations are demonstrated, obtained results are discussed, conclusion and future work directions are formulated.