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 - 3 з 3
  • Ескіз
    Публікація
    Нейронна мережа для пошуку функцій перетворення, що пов'язують змінні лінійних і нелінійних моделей в ГТУ
    (Одеська національна академія зв'язку імені О. С. Попова, 2019) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Леонов, Сергій Юрійович; Главчев, Дмитро Максимович
    Геометрична теорія управління (ГТУ) – один з перспективних методів при пошуку оптимальних управлінь технологічними процесами, так як вона дозволяє відмовитися від синтезу законів управління для нелінійних об'єктів і шляхом еквівалентних перетворень за допомогою зворотного зв'язку в просторі "вхід-стан" отримувати лінійні системи, для яких добре розроблені методи теорії управління. Після синтезу регуляторів або законів управління для лінійних систем здійснюється перехід в простір початкової нелінійної системи. Широкому застосуванню ГТУ заважають дві причини, перша з яких – трудомісткі аналітичні перетворення, пов'язані з обчисленням похідних Лі, визначенням інволютивними розподілів, обчисленням функцій перетворення, що зв'язують змінні лінійних і нелінійних моделей. Друга – помітні обмеження на праві частини звичайних диференціальних рівнянь, що описують об'єкт управління – праві частини рівнянь, як правило, не повинні містити більше одного-двох одночленів. Це пов'язано з тим, що для визначення функцій перетворення необхідно вирішувати систему рівнянь в приватних похідних при обмеженнях у вигляді диференціальних неравенств. Розв'язання цієї системи не викликає особливих труднощів при виконанні зазначених обмежень, але дуже ускладнюється при їх недотриманні. У зв'язку з цим необхідні нові конструктивні підходи для розв'язання вказаної системи рівнянь в приватних похідних.
  • Ескіз
    Публікація
    Розробка багатонаправленої асоціативної пам'яті на основі дискретних нейронних мереж адаптивної резонансної теорії
    (Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2016) Заковоротний, Олександр Юрійович
    Розроблено нову багатонаправлену нейронну мережу адаптивної резонансної теорії, яка реалізує принципи асоціативної пам'яті з можливістю відновлення по вхідній інформації множини асоціативних один одному і вхідними даними зображень. Нова нейронна мережа має властивості донавчання, стабільного і компактного зберігання запам’ятованої раніше інформації, що дозволяє цю мережу використовувати для розробки спеціалізованих баз знань, які використовують асоціативну інформацію.
  • Ескіз
    Публікація
    Розробка бази знань системи підтримки прийняття рішень машиністом на основі асоціативної пам’яті
    (Український державний університет залізничного транспорту, 2016) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Носков, Валентин Іванович; Блиндюк, Василь Степанович
    Розроблена архітектура та алгоритми функціонування нової нейронної мережі на основі дискретної двонаправленої асоціативної пам'яті, що може використовуватися в якості бази знань системи підтримки прийняття рішень машиністом. Нова нейромережева база знань здатна відновлювати по вхідному вектору, що подається на будь-який з її вхідних шарів нейронів, множину з N зображень, які асоціативні до вхідної інформації.