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 29

Machine learning
(National technical university "Kharkiv polytechnic institute", 2024) Gavrylenko, Svitlana
The workshops guide contains the necessary material for performing workshops: options for tasks, examples of program texts and report. Intended for students of computer majors at higher educational institutions.
Methodical guidelines for the implementation of the course project from the course "Compiler Design Theory"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Gavrylenko, Svitlana; Chelak, Viktor
Researchers studying the appearance of intelligence on our planet believe that the appearance of language played a decisive role in its development, which allowed not only to express and store knowledge, but also to exchange it. With the creation of computers, there was a need to communicate with such devices, as it turned out to be necessary to give them orders, tasks, and a description of the work that they should perform. For this purpose, special languages began to be developed, which came to be called artificial, in contrast to the natural languages of human communication. Artificial languages should be, on the one hand, convenient and understandable for humans, and on the other hand, they should be perceived by devices. The combination of these requirements in one language turned out to be a difficult task, so there were tools for converting texts from a language understandable to a person to the language of a device. Such tools are called translators. The translator can be of the interpreting or compiling type. In the first case, it is called an interpreter of the input language, and in the second - a compiler. The interpreter sequentially reads the input language propositions, analyzes them and immediately executes them, while the compiler does not execute the language propositions, but builds a program that can later be run to obtain the result. The input of the compiler is a text written in an input language understood by a person, and the result of the compiler's work is a text in a language understood by the device. These methodological instructions consider the construction of a syntactic LR parser, which is one of the stages of the compiler. It is at the stage of syntactic analysis that the largest number of errors in the text of the program is revealed.
Compiler design theory
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Gavrylenko, Svitlana; Petrovska, Inna; Hornostal, Oleksii
The workshops guide contains the necessary material for performing workshops: options for tasks, examples of program texts and report. Intended for students of computer majors at higher educational institutions.
Development of method for identification the computer system state based on the decision tree with multidimensional nodes
(Запорізький національний технічний університет, 2022) Gavrylenko, Svitlana; Chelak, V. V.; Semenov, S. G.
Context. The problem of identifying the state of a computer system is considered. The object of the research is the process of computer system state identification. The subject of the research is the methods of constructing solutions for computer system state identification. Objective. The purpose of the work is to develop a method for decision trees learning for computer system state identification. Method. A new method for constructing a decision tree is proposed, combining the classical model for constructing a decision tree and the density-based spatial clustering method (DBSCAN). The simulation results showed that the proposed method makes it possible to reduce the number of branches in the decision tree, which will increase the efficiency of identifying the state of the computer system. Belonging to hyperspheres is used as a criterion for decision-making, which enables to increase the identification accuracy due to the nonlinearity of the partition plane and to perform a more optimal adjustment of the classifier. The method is especially effective in the presence of initial data with high correlation coefficients, since it combines them into one or more multivariate criteria. An assessment of the accuracy and efficiency of the developed method for identifying the state of a computer system is carried out. Results. The developed method is implemented in software and researched in solving the problem of identifying the state of the functioning of a computer system. Conclusions. The carried out experiments have confirmed the efficiency of the proposed method, which makes it possible to recommend it for practical use in order to improve the accuracy of identifying the state of a computer system. Prospects for further research may consist in the development of an ensemble of decision trees.
Approximating computer system operation technologies under external action through the Brusselator model with perturbation in the form of dynamic chaos
(Transilvania University of Brasov, Romania, 2015) Semenov, S. G.; Gavrylenko, Svitlana
In this article, the research of the Brusselator mathematical model and its implementation in the form of the chaotic attractor is described. The hypothesis about the possibility of approximating computer system operation technologies under external action through the Brusselator model with perturbation in the form of dynamic chaos is presented and then proven through mathematical simulation. Special system and mathematical software was developed for this experimental research. The results received were evaluated and their reliability was proven by testing the data through simulation.
Method of Identifying the State of Computer System under the Condition of Fuzzy Source Data
(2020) Gavrylenko, Svitlana; Chelak, Viktor; Kazarinov, Michael
The purpose of this work is developing a method for identifying the abnormal state of a computer system based on the Bayes' Fuzzy classifier. It allowed us to create a Fuzzy expert identification system with an unlimited number of controlled indicators that belong to a finite interval. Estimation of informativeness of such indicators does not depend on the type of indicator’s functions and on the rule of their usage in the calculated formula. Introduced criterion allowed to estimate indices of the functioning of computer systems presented indistinctly. The quality of classification was evaluated based on ROC analysis. It was found that the method based on Bayes' Fuzzy expert system is qualitative, and its classification speed is almost independent of quantity indicators. Comparative evaluation of Bayes' Fuzzy classifier with Fuzzy clustering classifier and Fuzzy discriminant classifier are performed. In order to regulate the level of false-positive and false-negative classification, recommendations have been developed to manage the level of sensitivity and specificity of a Fuzzy expert system based on the Bayes classifier.
Development of the disable software reporting system on the basis of the neural network
(2018) Gavrylenko, Svitlana; Babenko, O.; Ignatova, E.
The PE structure of malicious and secure software is analyzed, features are highlighted, binary sign vectors are obtained and used as inputs for training the neural network. A software model for detecting malware based on the ART-1 neural network was developed, optimal similarity coefficients were found, and testing was performed. The obtained research results showed the possibility of using the developed system of identifying malicious software in computer systems protection systems.
Development of Computer State Identification Method Based on Boosting Ensemble
(2021) Chelak, Viktor; Gavrylenko, Svitlana
This work is about developing a modification of boosting method by using a special preprocessing procedure to improve the accuracy of computer system state identification. The aim of the research is to develop method for detection computer threats, malware, etc. Experimental research have confirmed the effectiveness of the proposed method, which makes it possible to recommend it for practical use in order to improve the accuracy of identifying the state of the computer system. Prospects for further research may be to develop an ensemble of fuzzy decision trees based on the proposed method, optimizing their software implementation.
Identification of the state of an object under conditions of fuzzy input data
(ПП "Технологічний Центр", 2019) Semenov, Serhii. G.; Sira, Oksana; Gavrylenko, Svitlana; Kuchuk, Nina G.
Проведена модернізація методів ідентифікації стану об'єктів в умовах нечітких вхідних даних, описаних своїми функціями належності. Обраний напрямок вдосконалення традиційних методів пов'язаний із принциповими особливостями вирішення цього завдання в реальних умовах малої вибірки вхідних даних. У цих умовах для розв’язання задачі ідентифікації стану доцільно перейти до менш вибагливої в інформаційному відношенні технології опису вихідних даних, заснованої на математичному апараті нечіткої математики. Цей перехід зажадав розробки нових формальних методів вирішення конкретних завдань. При цьому для багатовимірного дискримінантного аналізу розроблено методику розв’язання нечіткої системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Для вирішення завдання кластеризації запропонована спеціальна процедура порівняння нечітких відстаней між об'єктами кластеризації і центрами групування. Обраний напрямок вдосконалення традиційного методу регресійного аналізу визначено неможливістю використання класичного методу найменших квадратів в умовах, коли всі змінні описані нечітко. Ця обставина привела до необхідності побудови спеціальної двохкрокової процедури вирішення завдання. При цьому реалізується мінімізація лінійної комбінації міри видалення шуканого рішення від модального і міри компактності функції приналежності пояснювальної змінної. Технологія нечіткого регресійного аналізу реалізована в важливому для практики випадку, коли вихідні нечіткі дані описані загальними функціями приналежності (L-R) типу. При цьому отримано аналітичний розв'язок задачі у вигляді розрахункових формул. В результаті обговорення показано, що модернізація класичних методів рішення задачі ідентифікації стану з урахуванням нечіткого характеру представлення вихідних даних дозволила проводити ідентифікацію об'єктів в реальних умовах малої вибірки нечітких вихідних даних.
Development and comparative analysis of computer system state identification methods based on ensemble algorithms
(Інжиніринг, 2020) Gavrylenko, Svitlana; Sheverdin, Illia
The scientific novelty of the results obtained consists in creating ensemble methods for classifying the state of a computer system without a teacher and with a teacher. The method based on the "Isolation Forest" algorithm can be used as an express method for analyzing a computer system state. This will allow not only to identify the state of a computer system state, but also to highlight the name of the abnormal processes. This method can also be used to generate labeled data and use it as the source data of the ensemble algorithm with a teacher. The algorithm with a teacher built according to the C4.5 algorithm is more accurate and can be used to refine the result of identifying a computer system state using the method based on the "Isolation Forest" algorithm.