Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1095

Офіційний сайт кафедри https://web.kpi.kharkov.ua/cep

Від 26 листопада 2021 року кафедра має назву – "Комп’ютерна інженерія та програмування"; попередні назви – “Обчислювальна техніка та програмування”, “Електронні обчислювальні машини”, первісна назва – кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої”.

Кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої” заснована 1 вересня 1961 року. Організатором та її першим завідувачем був професор Віктор Георгійович Васильєв.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Перший випуск – 24 інженери, підготовлених кафедрою, відбувся в 1964 році. З тих пір кафедрою підготовлено понад 4 тисячі фахівців, зокрема близько 500 для 50 країн світу.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 11 докторів технічних наук, 21 кандидат технічних наук, 1 – економічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних, 1 доктор філософії; 9 співробітників мають звання професора, 14 – доцента, 2 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Фільтри

2020 - 20213

Налаштування

Автор: search.filters.author.Гавриленко, Світлана ЮріївнаКлючові слова: search.filters.subject.decision trees

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Документ
    Ідентифікація стану комп'ютерної системи на основі ансамблевого методу класифікації
    (Національний університет "Полтавська політехніка ім. Юрія Кондратюка", 2020) Гавриленко, Світлана Юріївна; Шевердін, Ілля Валентинович
    Предметом статті є дослідження методів ідентифікації стану комп’ютерної системи. Метою статті є розробка методу ідентифікації аномального стану комп’ютерної системи на основі ансамблевих методів. Завдання. Дослідити та виділити події операційних системах сімейства Windows, розробити програмне забезпечення для виділення подій; дослідити використання ансамблевих класифікаторів на основі беггінгу та бустінгу та дерев рішень для ідентифікації стану комп’ютерної системи. Використовуваними методами є: методи машинного навчання та ансамблеві методи класифікації. Отримано такі результати: У якості вихідних даних виділено наступні класи подій операційних системах сімейства Windows: події міжпроцесної комунікації, події взаємодії з файловою системою, події інтернет-з’єднання, події взаємодії з реєстром. Досліджено методи ідентифікації аномального стану комп’ютерних систем на базі ансамблевих методів, а саме беггінгу, бустінгу та дерева рішень J48 для ідентифікації стану комп’ютерної системи. Виконано оцінку ефективності розроблених ансамблевих класифікаторів. За результатами досліджень для ідентифікації стану комп’ютерної системи запропоновано ансамблевий метод класифікації на основі беггінгу та дерева рішень J48. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у виділенні процесів функціонування комп’ютерної системи та створенні ансамблевого методу для на основі беггінгу та дерева рішень J48, що надає можливість підвищити точність ідентифікації стану комп’ютерної системи.
  • Ескіз
    Документ
    Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерних систем на основі беггінг-класифікаторів
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Гавриленко, Світлана Юріївна; Горносталь, Олексій Андрійович
    Предметом дослідження є методи та засоби ідентифікації стану комп'ютерної системи. Метою статті є підвищення якості ідентифікації стану комп'ютерної системи за рахунок розробки методу на основі ансамблевих класифікаторів. Завдання: дослідити методи побудови беггінг класифікаторів на основі дерев рішень, виконати їх налаштування та розробити метод ідентифікації стану комп'ютерної системи. Використовуваними методами є: методи штучного інтелекту, машинного навчання, ансамблеві методи. Отримано такі результати: досліджено використання беггінг-класифікаторів на основі мета-алгоритмів: Pasting Ensemble, Bootstrap Ensemble, Random Subspace Ensemble, Random Patches Ensemble та Random Forest для ідентифікації стану КС, виконано оцінку їх точності. Виконано дослідження параметрів налаштування окремих дерев рішень та знайдено їх оптимальні значення, а саме: максимальну кількість ознак, що використовуються при побудові дерева; мінімальну кількість розгалужень при побудові дерева; мінімальну кількість листків та максимальну глибину дерева. Визначено оптимальну кількість дерев рішень ансамблю. Запропоновано метод ідентифікації стану комп'ютерної системи, який відрізняється від відомих вибором мета-алгоритму класифікації та підбором оптимальних параметрів його налаштування. Проведено оцінку точності розробленого методу ідентифікації стану комп’ютерної системи. Розроблений метод реалізований програмно і досліджений під час розв’язання задачі ідентифікації аномального стану функціонування комп’ютерної системи. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у розробці методу ідентифікації стану комп’ютерної системи за рахунок вибору мета-алгоритму класифікації та визначення оптимальних параметрів його налаштування.
  • Ескіз
    Документ
    Оцінка інформативності та вибір ознак при ідентифікації стану комп'ютерної системи
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Гавриленко, Світлана Юріївна; Шевердін, Ілля Валентинович; Гейко, Геннадій Вікторович
    Предметом статті є дослідження методів визначення інформативності ознак. Метою статті є підвищення якості класифікації стану комп’ютерної системи за рахунок вибору найбільш інформативних ознак. Завдання: дослідити методи вибору оптимальних інформаційних ознак для ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі аналізу подій операційної системи Windows. Використовуваними методами є: методи машинного навчання, ансамблеві методи, методи вибору оптимальних інформаційних ознак. Отримано такі результати: виконано аналіз подій операційної системи Windows, досліджено методи вибору оптимальних інформаційних ознак: методи-обгортки (Wrappers), вбудовані методи (Embedded) і методи-фільтри (Filters). Виконано оцінку інформативності та вибір ознак при ідентифікації стану комп’ютерної системи. Для оцінки ефективності вибраних ознак було використано ансамблевий метод класифікації стану комп’ютерної системи на основі беггінгу та дерева рішень J48. Досліджено залежність точності класифікації стану комп’ютерної системи від обраних ознак та визначено набір атрибутів, які забезпечують максимальну точність класифікації стану комп’ютерної системи. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у аналізі подій операційної системи Windows, оцінці їх інформативності та вибору ознак при ідентифікації стану комп’ютерної системи.