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

20183

Налаштування

Автор: search.filters.author.Кучук, Георгій АнатолійовичКлючові слова: search.filters.subject.патент

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Документ
    Система інтелектуального управління процесом розподілу ресурсів в хмарних обчислювальних середовищах
    (ДП "Український інститут інтелектуальної власності", 2018) Кучук, Георгій Анатолійович; Семенов, Сергій Геннадійович; Бульба, Сергій Сергійович; Лисиця, Дмитро Олександрович; Свістунов, Юрій Дмитрійович; Лимаренко, Вячеслав Володимирович; Резанов, Богдан Михайлович; Єфименко, Сергій Андрійович
    Система інтелектуального управління процесом розподілу ресурсів в хмарних обчислювальних середовищах включає послідовно з'єднані блок початкового виділення ресурсів екземпляру ОХ, блок прогнозування динамічних параметрів функціонування хостів (серверів) обчислювальної хмари (ОХ) і блок динамічного перерозподілу ресурсів між екземплярами ОХ, при цьому блок початкового виділення ресурсів екземпляру ОХ, що запускається, виконаний у вигляді обчислювача, що реалізує алгоритм вибору найкращого адекватного хосту для розміщення примірника в ОХ на основі аналізу ієрархій, блок прогнозування динамічних параметрів функціонування хостів (серверів) ОХ виконаний у вигляді обчислювача, що реалізує алгоритм аналізу і прогнозу навантаження ОХ за допомогою модифікованої моделі штучних нейронних мереж Елмана з вейвлет-функцією активації та навчанням за допомогою штучних імунних систем на основі історичних даних, сформованих при кластеризації методом нечітких с- середніх, при цьому блок прогнозування містить послідовно з'єднані блок нечіткої кластеризації, вхід якого з'єднаний з виходом блока початкового виділення ресурсів, блок нейромережевого прогнозування, вихід якого з'єднаний з входом блока динамічного перерозподілу ресурсів між екземплярами ОХ, і блок навчання нейромережі, з'єднаний з блоком нейромережевого прогнозу, а блок динамічного перерозподілу ресурсів між екземплярами ОХ виконаний у вигляді обчислювача, що реалізує алгоритм мінімізації нерівномірності використання навантаження на основі ситуаційного пошуку рішень. Додатково введено блок оптимізації на базі мурашиного алгоритму, що визначає найкоротшій шлях екземпляру ОХ до обчислювальних ресурсів і дає змогу збільшити пропускну можливість, а отже, пришвидшити передачу екземпляру ОХ для обчислення, блок розрахунку утилізації ресурсів U, котрий розраховує відсоток навантаження ресурсів в ОХ під час обчислення певного екземпляру, якщо рівень утилізації ресурсів ОХ близький до рівня 100 %, то обчислювальний екземпляр використовує ресурси ОХ ефективно, а також блок фінального розподілу ресурсів перерозподіляє ресурси між екземплярами ОХ з урахуванням знайденого шляху передачі, причому один вхід блока розрахунку утилізації ресурсів U з'єднаний з виходом блока динамічного перерозподілу ресурсів між екземплярами ОХ, другий - з'єднаний з виходом блока оптимізації на базі мурашиного алгоритму, а його вихід з'єднаний зі входом блока фінального динамічного розподілу ресурсів між екземплярами ОХ.
  • Ескіз
    Документ
    Спосіб формування топології мережі
    (ДП "Український інститут інтелектуальної власності", 2018) Кучук, Ніна Георгіївна; Шишацький, Андрій Володимирович; Кучук, Георгій Анатолійович; Зубрицький, Григорій Миколайович; Прокопенко, Євген Миколайович; Сальнікова, Ольга Федорівна; Животовський, Руслан Миколайович
    Спосіб формування топології мережі полягає у тому, що інформаційна система проводить ініціалізацію початкової топології мережі, під час якої відбувається формування початкової популяції структур-хромосом; після чого відбувається схрещування та формування популяції хромосом-нащадків; далі мутація, формування популяції хромосом-мутантів; відбувається розпізнавання варіанту навантаження, з її оцінкою; відбір кращих хромосом з популяції та формування наступного покоління, після чого інформаційною системою проводиться визначення раціональної топології з множини варіантів. Інформаційна система на етапі розпізнавання варіанту навантаження додаткового проводить оцінювання якості каналів мережі на кожному вузлі мережі за критерієм мінімуму ймовірності бітової помилки за допомогою порівняння отриманих значень з еталонними.
  • Ескіз
    Документ
    Спосіб вибору топології мережі
    (ДП "Український інститут інтелектуальної власності", 2018) Кучук, Ніна Георгіївна; Шишацький, Андрій Володимирович; Кучук, Георгій Анатолійович
    Спосіб вибору топології мережі полягає у тому, що інформаційною системою проводять ініціалізацію, під час якої відбувається формування початкової популяції структур-хромосом; після чого відбувається схрещування та формування популяції хромосом-нащадків; далі мутація, формування популяції хромосом-мутантів; відбувається розпізнавання варіанта навантаження, з її оцінкою; відбір кращих хромосом з популяції та формування наступного покоління після чого інформаційною системою проводиться визначення раціональної топології з множини варіантів. Інформаційною системою на етапі розпізнавання варіанта навантаження, з її оцінкою проводять корегування розпізнаючих еталонів шляхом підбору вагових коефіцієнтів продукційних правил, визначають характеристику навантаження мережі, при яких помилка між еталонним та експериментальним рішеннями буде мінімальною.