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 - 5 з 5

Моделювання інформаційної системи e-learning з використанням генетичних алгоритмів
(ФОП Петров В. В., 2018) Шматков, С. І.; Кучук, Ніна Георгіївна; Донець, В. В.
В статті розглядається модель інформаційної системи e-learning. Мета статті – розробка моделі інформаційної системи e-learning, в якій для пошуку оптимальної структури буде використано апарат генетичних алгоритмів. Базою для створення програмної моделі є математична модель інформаційних взаємозв’язків системи електронного навчання, розгорнутої на гіперконвергентному сервері. Результати. Представлено розроблений програмний комплекс із поясненням запуску при наявності виконавчого файлу. Наведено інтерфейс використання програми відповідними зображеннями. Також надано типовий алгоритм використання програми із вводом початкових даних, збереженням їх у базы даних. Для синтезу інформаційної системи e-learning було досліджено переваги та недоліки генетичного алгоритму. В результаті виведені переваги та недоліки притаманні створеному алгоритму, які також притаманні генетичним алгоритмам взагалі. Висновки. Розроблена програма дозволить підвисити ефективність використання базової гіперконвергентної мережі, а, отже, і підвисити якість функціонування системи e-learning в цілому. Це є необхідною складовою створення такої системи в умовах обмеженого бюджету університету.
Методика синтезу раціональної топології безпровідних самоорганізуючих мереж спеціального призначення з використанням генетичного алгоритму
(ФОП Петров В. В., 2017) Шишацький, А. В.; Кучук, Ніна Георгіївна; Прокопенко, Є. М.
В роботі запропонована методика синтезу раціональної топології безпровідних самоорганізуючих мереж спеціального призначення з використанням генетичного алгоритму. Зазначена методика дозволяє значно зменшити час прийняття рішення на визначення раціональної топології безпровідних самоорганізуючих мереж та дозволяє враховувати варіанти ведення радіоелектронного подавлення.
Идентификация параметров асинхронного привода с использованием генетического алгоритма
(Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, 2014) Мезенцев, Николай Викторович; Гейко, Геннадий Викторович
Качественное управление системой асинхронного электропривода предполагает знание точного значения его параметров. Однако часть параметров (это относится в основном к роторной оси) напрямую получить нельзя. В статье описан математический алгоритм, с помощью которого можно выполнять оценку физических параметров тягового асинхронного электродвигателя путем измерения значений токов и напряжений статорной обмотки двигателя, а также частоты вращения ротора. В основание алгоритма положена математическая модель тягового асинхронного привода с учетом ограничений, представленная в неподвижных осях (α, β, 0). Приведено получение математической модели тягового привода, в которой исключены неподдающиеся прямому измерению величины. Определение части параметров электродвигателя реализовано с использованием метода наименьших квадратов. Для нахождения оставшихся параметров предложено использовать генетический алгоритм. Данный подход может быть использован для построения наблюдателя с целью коррекции существующих законов управления в системе управления движением тягового подвижного состава.
Development of software of e-learning information system synthesis modeling process
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Donets, V.; Kuchuk, N. G.; Shmatkov, S.
The article reflects the results of the study of the created model of the information structure of the system of support. The model allowed to carry out the process of modeling the synthesis of the information system e-learning. A program with a graphical user interface for the synthesis model of the e-learning information system was used for modeling. The program uses the parameters of the hyper convergent base network and the e-learning system as the input. The result of the synthesis is the optimal placement of users, applications and data blocks by the nodes of the base network. This takes into account the capacity of the system's transactions. This optimizes the capacity of nodes. As a result, the effiency support of the e-learning system is increasing. The structure of the hyperconvergent base network e-learning support network is considered as the main factor that affects the quality of the system's requests. Therefore, it is important to analyze the structure when choosing options for building a hyperconvergent base network and its management. The main purpose of the structure analysis is to determine the parameters of the data streams in the network communication channels. The obtained results are necessary for an adequate estimation of network channels and nodes capacity. Data streams form e-learning tasks, which use applications that launch on network nodes and generate network traffic.
Новые алгоритмы обучения одно- и многомодульных дискретных нейронных сетей АРТ
(НТУ "ХПИ", 2008) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Поворознюк, Оксана Анатольевна
Проанализированы недостатки алгоритмов обучения существующих дискретных нейронных сетей адаптивной резонансной теории (АРТ). Предложены новые алгоритмы обучения одно- и многомодульных дискретных нейронных сетей на основе генетических алгоритмов и алгоритмов обучения нейронных сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов.