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

DOI: search.filters.doi.doi.org/10.20998/2522-9052.2020.4.07

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Построение системы поддержки принятия решений на основе нечетких данных
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Левашенко, Виталий Григорьевич; Ляшенко, Алексей Сергеевич; Кучук, Георгий Анатольевич
    Разработка инструментария оценки принимаемых решений является актуальной и востребованной задачей на современном этапе развития информационных технологий. Таким инструментарием являются, например, системы поддержки принятия решений (СППР). В работе предлагается математический аппарат построения СППР. Построение СППР предполагает анализ имеющихся результатов наблюдений или измерений и выработкустратегии проверок исходных параметров в виде дерева нечетких решений или продукционных правил. Основу предлагаемого аппарата составляют суммарные информационные оценки (информация и энтропия) для нечетких наборов данных. Использование нечетких данных наиболее полно соответствует человеческой природе, поскольку на практике люди часто применяют субъективные ощущения и априорные знания, чем точные вероятностные критерии. Поэтому, используя нечеткую логику и рассматривая степень возможности как нечеткую меру, эксперты имеют возможность описывать реальные данные с достаточной точностью. Исследована взаимосвязь предложенных суммарных информационных оценок. В работе приведены примеры, демонстрирующие использование предлагаемого математического аппарата на практической задаче. В дальнейшей работе, авторы планируют привести результаты экспериментальных исследований предлагаемого подхода и его сопоставление с иными известными методами и алгоритмами. Указанное сопоставление представляется для широкого круга формализованных данных, хранящихся в известном репозитории UCI Machine Learning Repository. В качестве сопоставляемых методов и алгоритмов планируется выбрать иные алгоритмы построения деревьев нечетких решений, алгоритмы Байесовской классификации, построения деревьев решений C4.5, CART и метод ближайших соседей.