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 - 6 з 6

Intelligent automated computer systems
(Informacijas Sistemu Menedžmenta Augstskola, 2021) Zakovorotniy, Alexandr; Kharchenko, Artem
Fuzzy logic and neural network methods are currently used to solve problems related to process modeling in the conditions of uncertainty or insufficient input data. Neural networks allow not only to model processes as close as possible to real ones, but also to forecast the values of technical parameters. The reliability of a computer system depends on the right choice of the input parameters and the accuracy of calculations. This work is devoted to the issue of developing the automated computer system, taking into account the dynamics of railway vehicles.
Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерної системи на основі нечітких дерев рішень
(Національний університет "Полтавська політехніка ім. Юрія Кондратюка", 2023) Гавриленко, Світлана Юріївна; Челак, Віктор Володимирович
Предметом дослідження є методи та засоби ідентифікації стану комп'ютерної системи. Метою статті є підвищення якості класифікації даних за рахунок розробки методу ідентифікації стану комп’ютерної системи. Завдання: дослідити методи ідентифікації стану комп’ютерної системи та розробити метод класифікації стану комп'ютерної системи з метою захисту даних. Використовуваними методами є: методи штучного інтелекту, машинного навчання. Отримано такі результати: досліджено методи ідентифікації стану комп’ютерної системи KNN (k-nearest neighbors), метод опорних векторів (SVM), нейронні мережі, дерева рішень. Запропоновано метод ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі нечітких дерев рішень, який відрізняється від відомих методів побудови наявністю спеціальної процедури фазифікації атрибутів вихідних даних та побудови функції приналежності. Розроблено програмне забезпечення, в якому реалізовано та досліджено запропонований метод вирішення задачі ідентифікації стану комп'ютерної системи. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у дослідженні методів ідентифікації стану комп'ютерної системи, розробці методу на основі нечітких дерев рішень, оцінці якості моделі на етапі навчання та тестування, виконання порівняльного аналізу.
The software security decision support method development
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Liqiang, Zhang; Miroshnichenko, Nataliia
The actuality of the power to improve the accuracy of the results was determined in order to make a decision about the process of testing the software security. An analysis of the methods of support for making a decision was carried out. The necessity and feasibility of improving the accuracy of the results was determined in case of further software security inconsistencies in the minds of the fuzziness of input and intermediate data. With this method, on the basis of the mathematical apparatus of fuzzy logic, the method of support for making a decision about the security of software security has been developed. The main feature of this method is the synthesis of an improved method of generating the initial vibration in the process of starting a piece of neural string. Within the framework of the model, the next stages of follow-up are reached. For the mathematical formalization of the process of accepting the decision and designation of the input data, the model of forming the vector in the input data was developed. Depending on this model for shaping the input data, an anonymous sign of potential inconsistencies and undeclared possibilities of the PP is valid until the data of PVS-Studio Analysis Results. To improve the accuracy of the classification of data collected, the method of creating a piece of neural array has been improved, which is modified by the method of generating a sample, which is being developed. This generation method includes three equal generations: generation of the initial vibration, generation of the initial butt and generation of a specific value of the safety characteristic. This made it possible to increase the accuracy of classification and acceptance of the solution by 1.6 times for positive elements in the selection by 1.2 times for negative elements in the selection. To confirm the effectiveness of the development of the method of support for the decision on how to ensure software security, a ROC-analysis was carried out over the course of the above procedures. The results of the experiment confirmed the hypothesis about the efficiency of the divided method of support to make a decision about the security of PZ up to 1.2 times equal to the methods, which are based on the position of discriminant and cluster analysis.
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.
Способ обнаружения и защиты от боксования дизель-поезда на основе нечёткой логики
(Полтавський національний технічний університет ім. Юрія Кондратюка, 2017) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Носков, Валентин Иванович; Мезенцев, Николай Викторович; Гейко, Геннадий Викторович
Предлагается способ обнаружения и защиты от боксования тягового асинхронного привода дизель-поезда на основе нечёткой логики. Выполнена доработка математической модели тягового асинхронного привода, описана работа системы обнаружения и защиты от боксованияи приводятся результаты моде-лирования.
Ідентифікація моделі медичної системи на базі нечіткої логіки
(НТУ "ХПІ", 2013) Телішевська, А. В.; Поворознюк, Анатолій Іванович
В роботі розглядається формалізація вхідної інформації при діагностиці неврологічних захворювань. Проаналізовано можливість застосування методів нечіткої логіки і штучних нейронних мереж. Виконана структурна та параметрична ідентифікація моделі медичної системи на базі нечіткої логіки для побудови комп’ютерної системи підтримки прийняття рішення при діагностиці неврологічних захворювань