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

20201

Налаштування

Автор: search.filters.author.Kazarinov, MichaelКлючові слова: search.filters.subject.anomalous state

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    The ensemble method development of classification of the computer system state based on decisions trees
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Gavrylenko, Svitlana; Sheverdin, Illia; Kazarinov, Michael
    The subject of this article is exploration of methods for identifying the status of a computer system.The purpose of the article is development of a method for classifying a computer system anomalous state based on ensemble methods. Task: To investigate the usage of algorithms for building decision trees: REPTree, Random Tree, J48, HoeffdingTree, DecisionStump and bagging and boosting decision tree ensembles to identify a computer system anomalous state by analyzing operating system events. The methods used are artificial intelligence, machine learning and ensemble classification methods. The following results were obtained: the methods of identifying the computer systems anomalous state based on ensemble methods were investigated, namely, bagging, boosting, and classifiers: REPTree, Random Tree, J48, HoeffdingTree, DecisionStump to identify a computer system anomalous state. The different classifiers set and classifiers ensembles were developed. Training and cross-validation on each algorithm was performed. The developed classifiers performance has been evaluated. The research suggests an ensemble method ofa computer system state classifying based on the J48 decision tree algorithm. Conclusions.The scientific novelty of the obtained results consists in creating an ensemble method for classifying the state of a computer system based on a decision tree, which makes it possible to increase the reliability and speed of classification.