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 11

Analysis Of Modeling Methods Of Computer Engineering Digital Devices
(Ninety Nine Publication, 2021) Dmitrienko, V. D.; Zakovorotnyi, A. Yu. ; Leonov, S. Yu.
When designing new digital instruments and devices, there are a vast variety of reasons why the finally designed devices will malfunction. To decrease the number of such failures and to increase design accuracy, various methods and systems for modeling digital devices are used. In these systems, various methods for describing signals in models of designed devices can be used. In this case, three-valued, four-valued, ..., nine-valued, thirteen-valued, as well as analog signal descriptions can be applied. Increasing signal and element models complexity in digital devices allows designing more accurate models. However, when modeling digital devices, multi-valued alphabets do not allow to increase the accuracy of modeling and research of dynamic processes in devices. This is due to the impossibility of taking into account processes and interference caused by both stray capacitances and inductances between separate components of the devices and conductors connecting them, as well as dynamic processes, caused by external electromagnetic fields affecting the device designed. Describing such processes using continuous or K-valued differential equations improves the accuracy of digital devices modeling. Nevertheless, the problems of automated testing of these devices and the automation of determining their performance remain unsolved. For automated recognition of failures in the designed digital devices, neural networks, in particular, adaptive resonant theory (ART) neural networks, can be applied, since they have an important property, the ability to retrain when additional information about failures occurs. However, neural networks also have an essential drawback: they do not allow getting more than one solution, although with K-valued differential calculus of digital devices, this can occur quite often, which makes it possible to recognize failures that can be attributed simultaneously to two or more different classes of errors, and, therefore, to recognize failures, which can be simultaneously assigned to two or more different classes, and consequently, get more accurate results. In this regard, it is necessary to develop neural networks that could recognize two or more possible solutions (or types of failures). This would expand the field of failures automated detection in the designed digital devices and determine the performance accuracy. Figs.: 3. Refs: 12 titles.
Нейронные сети, учитывающие физические явления, сопровождающие процесс резания
(National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", 2020) Равская, Н. С.; Клочко, Александр Александрович; Заковоротный, Александр Юрьевич; Корбут, Евгений Валентинович; Родин, Р. П.
У статті розглядаються питання застосування штучних нейронних мереж для управління процесом різання. Розглянуто питання підвищення точності управління системи і необхідність створення ШНС на основі явищ, що супроводжують процес різання. Створення таких ШНС є актуальною проблемою і має велике практичне значення. У статті показано, що не дивлячись на те, що метод штучних нейронних мереж дозволяє вирішувати завдання класифікації образів, часто вже не формалізуються або важко формалізуються, але цей метод не застосуємо для отримання моделей процесу різання з метою прогнозування явищ його супроводжуючих і оптимізацію умов проведення його. Для вирішення подібних завдань доцільно застосовувати МГУА.
Програмні компоненти бортової комп'ютерної системи дизель-потяга
(Полтавський національний технічний університет імені Юрія Кондратюка, 2019) Главчев, Дмитро Максимович
При вирішенні завдань в рамках геометричної теорії управління виникають проблеми, пов'язані зі складністю виконання розрахунку похідних Лі, перевірки розподілень на інволютивність, пошуку функцій перетворення, які пов’язують змінні та рівняння лінійної та нелінійної моделей. При виконанні цих операцій людиною виникає потреба у виконанні занадто об’ємних аналітичних розрахунків які можуть стати причиною відмови від застосування геометричної теорії управління. Вирішити цю проблему можна за допомогою використання спеціалізованого програмного забезпечення, що розглядається як програмне забезпечення для бортової комп’ютерної системи дизель-потяга, яке здатне автоматизувати необхідні розрахунки, чим істотно скоротити час виконання лінеаризації та пошуку функцій перетворення для математичних моделей за рахунок використання потужностей комп’ютерної техніки та нейронних мереж
Modern high-resolution satellite image processing overview
(Петров В. В., 2020) Yaloveha, V.; Hlavcheva, D.; Podorozhniak, A.
CNN hyperparameters optimization applied to eurosat dataset
(Тарасенко В. П., 2021) Podorozhniak, A. A.; Yaloveha, V. A.; Hlavcheva, D. M.
Використання асоціативної пам'яті при проектуванні технологічного процесу
(ФОП Петров В. В., 2019) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій Юрійович; Бречко, Вероніка Олександрівна
При проектуванні технологічних процесів механообробки використовується банк даних, в якому необхідно знайти потрібну інформацію та скомпонувати її в залежності від задачі. При цьому виникає необхідність побудови багаторівневої структури обробки даних. Також необхідно забезпечити швидкий пошук необхідної інформації, яка знаходиться в банку даних. Вирішити цю проблему можна за допомогою асоціативної пам'яті, застосувати яку можна як при пошуку інформації, так і при подальшому збереженні отриманого технологічного процесу. Метою роботи є розробка нейронних мереж асоціативної пам'яті для проектування і зберігання технологічних процесів для високоточних і унікальних деталей. Результати. За допомогою запропонованих нейронних мереж асоціативної пам'яті розроблено технологічний процес для виробництва конкретної деталі. Алгоритм навчання окремих модулів багатошарової мережі являє собою процес визначення навчального набору зображень і побудови матриць вагів зв’язків між вхідним і вихідними шарами нейронів. При використанні асоціативної пам'яті збільшується швидкість роботи з даними за рахунок паралельної обробки інформації. Математичне моделювання технологічного процесу виробництва деталі підтвердило правильність теоретичних положень. Висновки. Розроблені нейронні мережі для проектування і зберігання технологічних процесів для виробництва високоточних деталей.
The method of improving the efficiency of routes selection in networks of connection with the possibility of self-organization
(2019) Kuchuk, N. G.; Mohammed, A.; Shyshatskyi, A.; Nalapko, O.
One of the directions improving the efficiency of communication networks with the ability to self-organization is the choice of rational route information transmission from sender to recipient. In the course of the analysis it was established that the existing scientific approaches for forecasting the state of the routes have high computational complexity, which prevents them from predicting the state of the transmission routes in real time. Therefore, the authors of this research conducted a methodology for forecasting the time overload of data transmission routes in mobile radio networks of radio networks with the possibility of self-organization. As the basic mathematical device, the neural network of Elman was used based on the calculation of the network neuron potential. The essence of the proposed method is to decide on the search for new routes based on the predicted time of overloading data transmission routes in mobile radio networks with the possibility of self-organization. The proposed method allows to predict the time of overloading of data transmission routes in mobile radio networks with the possibility of self-organization by reducing the computational complexity of the neural network and application of the algorithm for training the neural network. It is advisable to use the proposed methodology in radio communication with programmable architecture by developing appropriate software, which will increase the efficiency of choosing a route of data transmission in radio communication networks with the ability to self-organize.
Recognition of road objects as a means of solving the problem of inattention on the road
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Titov, Georgiy; Rozsokha, Sergii
The subject of the article is the problem of inattention on the road and its root cause. The topic of this article is methods for recognizing objects on the road in real-time. The tasks of this article are to investigate the statistics of the causes of road accidents, to analyze the capabilities of modern methods of object recognition and computer vision, and to analyze the possibility of integrating these methods and models into the smartphone application. The end goal of research and analysis is to try to develop software that can help visually impaired and inattentive drivers, as well as reduce the potential number of road accidents. In this article used next methods: contour analysis methods with Fourier transforms and convolutional neural network design and training methods. The results of the analysis of road accidents causes showed that the main problem on the road - is the inattention of drivers. The analysis of models, methods and possibilities of their integration showed that modern methods of object recognition are capable of solving the task, but there are many factors that affect the accuracy of these methods. Recognition accuracy is also highly dependent on the smartphone and its processing power, camera, etc. Conclusion. Achieving the goal is possible, but modern algorithms and smartphones can solve it only partially. Also, we do not really know if it potential developed app will help driver and would not confuse them more on the road.
Effectiveness of artillery systems
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Aliev, A. A.; Bayramov, A. A.; Sabziev, E. N.
The essence of the problem of artillery system effectiveness factors determination has been disclosed in the paper. On the base of the hypothesis of presentation possibility of effectiveness factors of artillery systems as linear combination of performance characteristics, the method of effectiveness factors calculation for the new artillery systems of the same category it has been offered. By this model using the effectiveness factors for the several artillery systems have been calculated, by compare of obtained data with their effectiveness factors, the adequacy of constructed mathematical model has been shown. At the same, with purpose of investigation of the "discrepancy" between the linear combination coefficients and the influence feature on effectiveness factor of relevant performance characteristic, the correlation between performance characteristics and the correlation between each performance characteristic and performance characteristic have been investigated, also Pirson’s linear correlations coefficients have been calculated. The efficiency coefficient dependence on battle characteristics (artillery firepower, mobility, durability and applicability) and on the performance characteristicshas been modelled. The "discrepancy" in the signs and the values of the performance characteristics coefficients has been explained by various impacts on the combat characteristics of artillery sets.
Methodological approach to predicting producer prices for petroleum products
(Чернігівський національний технологічний університет, 2018) Posokhov, Igor Mikhailovich; Horenko, Nadezhda Oleksiivna; Chelak, Viktor
Urgency of the research. Every day, scientists solve problems in economics. To find, which action leads to the expected result with the smallest losses and risks, it’s necessary to predict the further development of events. Target setting. The most widespread problem is the allocation of resources. To make proper calculations and right decisions of distribution, the science of economic theory exists. Actual scientific researches and issues analysis. The studies of Khaikin S. and Callan R. are the most famous among the studies of foreign authors. Yakhyaeva G. E. investigated the theory of neural networks. Matviychuk A. V. suggested a methodical approach to forecasting financial time series with the use of neural networks. Uninvestigated parts of general matters defining. At the moment about 200 methods of estimation are being used, but in practice only a few of them are used. The research objective. The study of each criterion takes a lot of time on preparation of data for the study and careful verification of the original data. For this, it is necessary to choose the correct methodology for developing a forecast to identify the problems to be solved. The statement of basic materials. In this article, the stages of research and prediction are considered of wholesale prices for petroleum products, a methodological approach is proposed in order to evaluate the accuracy of forecasting using neural networks, based on an algorithm with linear partial descriptions of the method of group accounting of the argument. Conclusions. The proposed methodological approach to estimating the accuracy of forecasting using neural networks shows that neural networks allow us to obtain reliable predictions. However, the data on which the training took place had a high degree of similarity among itself, therefore the proposed methodological approach on the one hand does not pretend to be "universal" in forecasting for different sectors of the Ukrainian economy, since different industries have their own characteristics. On the other hand, it can become universal and will allow us to obtain reliable forecasts when taking into account modern features of the development of the Ukrainian economy.