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

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 19

Синтез оптимальных законов управления тяговым электроприводом методами дифференциальной геометрии и принципа максимума
(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2009) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич
Рассмотрен геометрический метод линеаризации обратной связью нелинейной математической модели тягового асинхронного электропривода дизель-поезда. С помощью последовательности инволютивных распределений получена линейная математическая модель электропривода в форме Бруновского. Сравнение процессов в исходной и линейной математических моделях асинхронного привода в разных режимах работы подтвердило правильность линеаризации обратной связью исходной модели и работоспособность модели объекта в форме Бруновского, которая использовалась для синтеза законов управления с помощью принципа максимума.
Новые алгоритмы обучения одно- и многомодульных дискретных нейронных сетей АРТ
(НТУ "ХПИ", 2008) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Поворознюк, Оксана Анатольевна
Проанализированы недостатки алгоритмов обучения существующих дискретных нейронных сетей адаптивной резонансной теории (АРТ). Предложены новые алгоритмы обучения одно- и многомодульных дискретных нейронных сетей на основе генетических алгоритмов и алгоритмов обучения нейронных сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов.
Моделирование цифровых устройств на основе многозначных алфавитов и К-значного дифференциального исчисления
(НТУ "ХПИ", 2008) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Леонов, Сергей Юрьевич
Показаны определенные противоречия между необходимостью более точного моделирования дискретных объектов и возможностью обеспечить это с помощью существующих и перспективных многозначных алфавитов. Выполнен сравнительный анализ моделирования цифровых устройств с помощью многозначных алфавитов и K-значных дифференциальных моделей и продемонстрировано преимущество этих моделей.
Применение нейронных сетей в задаче оптимального подбора лекарственных препаратов
(НТУ "ХПИ", 2008) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Поворознюк, О. А.
Рассмотрены особенности применения искусственных нейронных сетей при многокритериальном подборе лекарственных препаратов пациенту с установленным развернутым диагнозом при учете его индивидуальных особенностей. Предложена процедура формирования входных векторов и назначения фармакологических комплексов с использованием нейронных сетей.
Биотехническая система диагностики и лечебных мероприятий в дерматологии
(НТУ "ХПИ", 2009) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Поворознюк, О. А.
Разработана структура биотехнической системы, которая обеспечивает поддержку принятия решений на этапах диагностики и формирования медикаментозных лечебных мероприятий в дерматологии. Разработан метод формирования терапевтических комплексов (набора лекарственных препаратов) на основе искусственной нейронной сети с многокритериальной оценкой препаратов-аналогов. Выполнена тестовая проверка системы.
Дискретная нейронная сеть aдаптивной резонансной теории для решения задач подбора лекарственных препаратов
(НТУ "ХПИ", 2009) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Поворознюк, О. А.
Предложена дискретная нейронная сеть адаптивной резонансной теории для решения задач подбора лекарственных препаратов. Сеть позволяет определять как одно, так и большее число возможных решений (если они существуют). Предложены способы выделения единственного решения из множества полученных, в том числе, и лучших решений на основе информации экспертов.
Синтез регуляторов методом АКОР А. А. Красовского при нелинейно входящих управлениях и случайных возмущающих воздействиях
(НТУ "ХПИ", 2009) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Носков, Валентин Иванович; Мезенцев, Николай Викторович
Предлагается новая модификация метода аналитического конструирования регуляторов по критерию обобщенной работы А. А. Красовского для случая нелинейного вхождения управлений в систему уравнений, описывающую объект, а также при наличии случайных возмущающих воздействий.
Линеаризация математической модели привода методами дифференциальной геометрии
(НТУ "ХПИ", 2007) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич
Розглянуто геометричний метод лінеаризації зворотним зв'язком математичної моделі тягового асинхронного електропривода. Отримано математичну модель електропривода у формі Бруновського.
Вычислительная сеть для решения задач распознавания с несколькими решениями
(НТУ "ХПИ", 2007) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Хавина, Инна Петровна
Розробляється проблемно-орієнтована дискретна нейронна мережа адаптивної резонансної теорії для розв’язання задач розпізнавання з декількома рішеннями.
Специализированное вычислительное устройство для распознавания изображений
(НТУ "ХПИ", 2007) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Хавина, Инна Петровна
Розроблена искретна нейрона мережа адаптивної резонансної теорії, що дозволяє урахувати схожість чорно-білих зображень за усіма елементами зображень та визначати два або більш рівноцінних рішень у задачах розпізнавання.