Вісник № 42
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/40622
Переглянути
Документ Cognitive tensor model of a system based on Von Neumann classes(НТУ "ХПІ", 2018) Tikhonov, V. I.; Tikhonova, O. V.The paper focuses issues of tensor calculus study in technical universities. To promote a holistic insight on tensors by undergraduates, there proposed a cognitive tensor model of a physical system on the base of hierarchical John Von Neumann classes.Документ Аналіз ефективності навчання CNN за принципом "вчитель-учень" з використанням непідготовленого image-dataset(НТУ "ХПІ", 2018) Зубарєв, Д. О.; Скарга-Бандурова, І. С.Штучні нейронні мережі з кожним роком розширюють спектр існуючих та потенційних сфер використання. Якість навчання штучних нейронних мереж є основою якості їх подальшого функціонування. Стаття присвячена аналізу ефективності навчання штучних нейронних мереж класу CNN для розпізнавання непідготовленого набору зображень (Image-Dataset) за принципом "вчитель-учень", де у ролі вчителя виступає попередньо навчена діюча штучна нейронна мережа CNN-1, що завдає алгоритм навчання, а учнем є непідготовлена штучна нейронна система CNN-2. Доведено, що CNN-1 є більш ефективною для пошуку великого спектра об'єктів на зображеннях, а CNN-2 найкраще працює для вузько направлених надточних пошуків завданих об'єктів.Документ Варіаційні методи оцінки руху в задачах комп'ютерного зору(НТУ "ХПІ", 2018) Мороз, В. В.; Кондратюк, А. В.Розглянуто модель оптичного потоку для оцінки видимого руху. Наведено знаходження рівняння оптичного потоку шляхом розкладання у ряд Тейлора неперервної функції інтенсивності зображення. Проаналізовані основні проблеми розрахунку оптичного потоку та основні варіаційні методи оцінки оптичного потоку, що базуються на методі регуляризації Тихонова та Арсеніна для вирішення некоректно поставлених задач.Документ Вычислительные методы построения моделей Вольтерра нелинейных динамических систем в частотной области(НТУ "ХПІ", 2018) Павленко, В. Д.; Павленко, С. В.; Ломовой, В. И.Исследуется точность и вычислительная устойчивость методов детерминированной идентификации нелинейных динамических систем в виде многомерных АЧХ и ФЧХ. Рассматриваются аппроксимационный и интерполяционный методы идентификации с использованием в качестве тестовых полигармонических сигналов. Вычислительная устойчивость процедуры идентификации обеспечивается применением метода регуляризации некорректных задач. Для сглаживания оценок получаемых характеристик используется вейвлет-фильтрация.Документ Исследование метода поиска функций преобразования нелинейных систем к эквивалентным линейным в геометрической теории управления(НТУ "ХПІ", 2018) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Заковоротный, Александр Юрьевич; Мезенцев, Николай Викторович; Главчев, Дмитрий МаксимовичОдин из факторов, мешающих расширению области применения геометрической теории управления, это необходимость для определения функций преобразования, связывающих переменные линейных и нелинейных моделей, решать систему дифференциальных уравнений в частных производных при ограничениях в виде дифференциальных неравенств. Решение этой системы уравнений в общем случае не является тривиальной задачей. В статье исследуется влияние вида правых частей системы обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающих нелинейный объект, на сложность определения функций преобразования.Документ Когнитивная Smart-технология дистанционного обучения современному оборудованию промышленной автоматизации(НТУ "ХПІ", 2018) Самигулина, Г. А.; Лукманова, Ж. С.Статья посвящена современным направлениям дистанционного обучения инженерным специальностям для людей с ослабленным зрением. Разработана когнитивная Smart-технология для персонализированного качественного обучения в лабораториях коллективного пользования современному промышленному оборудованию фирмы Ноneywell (с использованием платформы Experion PKS) применяемому в нефтегазовой отрасли с учетом психофизических характеристик обучающегося и особенностей зрения.Документ Комплексний підхід до обробки різнорідних медичних даних з відсутніми значеннями(НТУ "ХПІ", 2018) Білобородова, Т. О.; Скарга-Бандурова, І. С.Показана необхідність врахування змішаних наборів даних з відсутніми значеннями. Запропоновано узагальнений підхід до обробки різнорідних медичних даних з урахуванням типу даних, механізму їх відсутності. Проведене опрацювання трьох різних наборів даних з використанням запропонованого підходу та контрольної моделі. Надано порівняння ефективності опрацювання даних.Документ Модель обробки потокових даних для розпізнавання окремих одиниць жестової мови(НТУ "ХПІ", 2018) Сіряк, Р. В.; Скарга-Бандурова, І. С.У статті розглянута задача розпізнавання окремих жестів рук, отриманих з вебкамери. Запропоновано модель обробки потокових даних та розпізнавання жестів на відеозображеннях у вигляді 10-шарової згорткової нейронної мережі. За результатами оцінки якості моделі, отримана точність на тестовій множині склала 96%, значення функції втрати – 0.02. Результати перевірки показали, що модель є стійкою до відносно широких кутів обертання рук і є незалежною від освітлення, завдяки використанню контурів.Документ Налаштування моделі прогнозування часу прибуття громадського транспорту на зупинки міста(НТУ "ХПІ", 2018) Деркач, М. В.; Скарга-Бандурова, І. С.; Хишев, В. О.Стаття присвячена питанню створення ІоТ-системи для прогнозування та інформування пасажирів про час прибуття транспортних засобів на зупинки міста. Розробка являє собою інтеграцію обчислювальних і комунікаційних систем, спрямованих на полегшення взаємодії між фізичними об'єктами через мережу Інтернет. Наведена базова модель для прогнозування часу прибуття транспортного засобу вздовж маршруту та варіант її настроювання для покращення прогнозу. Наведено результати порівняння практичного застосування моделей в режимі реального часу для тролейбусного парку міста Сєвєродонецьк. Визначено загальне відхилення розрахунків прогнозу від дійсного часу прибуття тролейбуса на контрольні точки (зупинки).Документ Некоторые свойства ковариантного функтора P: Comp → Comp вероятностных мер, действующего на категории стратифицируемых пространств(НТУ "ХПІ", 2018) Рахматуллаев, А. Х.; Хидоятова, М. А.В данной статье изучены геометрические и топологические свойство функтора P вероятностных мер в категории стратифицируемых пространств и непрерывных отображений в себя. Доказывается, что пространство P(X) вероятностных мер является AE(S) пространством. Доказано, что функция обладает свойствами гиперсвязности и гипергеодезичности, эквисвязности.Документ О выборе параметров минимаксного плана последовательного приёмочного контроля(НТУ "ХПІ", 2018) Вахобов, В. В.Оценка качества готовой промышленной или сельскохозяйственной продукции, например, длина или диаметр изготовленной детали, всхожесть зерна, длина волокна хлопка и другие факторы исследования проводятся методами статистического приемочного контроля (СПК). СПК дает возможность, с одной стороны, осуществить текущий контроль производственного процесса, своевременно предотвращая выпуск некачественных изделий, с другой стороны, позволяет с наименьшими затратами проводить приемку выпускаемой готовой продукции. Последнее достигается с помощью выбора планов СПК. В данной работе рассматривается вопрос о выборе параметров последовательного контроля, минимизирующего максимальные потери.Документ Об одной краевой задаче для уравнения смешанного типа второго рода(НТУ "ХПІ", 2018) Абдуллаев, А. А.; Сафарбаева, Н. М.Стационарные процессы различной физической природы (колебания, теплопроводность, диффузия, электростатика и т. д.) описываются уравнениями эллиптического типа. В частности, в некоторых моделях, таких, как гидро- и газовой динамики рассматриваются эллиптические уравнения. В данной работе изучается нелокальная краевая задача с условием Пуанкаре для уравнения эллиптико-гиперболического типа второго рода, т. е. для уравнения, где линия вырождения является характеристикой.Документ Основные структуры данных на базе ассоциативных нейронных сетей(НТУ "ХПІ", 2018) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Леонов, Сергей Юрьевич; Бречко, Вероника АлександровнаБез основных структур данных: списков, магазинов, очередей, деревьев и т. д., невозможна разработка эффективных алгоритмов. Однако при моделировании ряда технологических процессов (например, при лезвийной обработке металлов) обычные структуры данных недостаточно соответствуют этим процессам и поэтому становятся неэффективными. В связи с этим предлагается новая структура данных на основе ассоциативных нейронных сетей, позволяющая более эффективно моделировать технологические процессы лезвийной обработки металлов.Документ Разработка системы фиксации аномальных состояний компьютера(НТУ "ХПІ", 2018) Гавриленко, Светлана Юрьевна; Челак, Виктор Владимирович; Давыдов, Вячеслав ВадимовичПредложена система фиксации аномальных состояний компьютера на базе нечеткой логики. В качестве входных данных модели использованы шаблоны нормального состояния компьютерной системы, базирующиеся на контрольных картах, BDS-статистике, показателе Херста и качественных метриках. Выполнена оптимизация системы и проведено ее тестирование, которое показало, что вероятность обнаружения аномальной работы компьютерной системы с учетом ложных срабатываний достигает 96,5%. Результаты исследований показали возможность использования разработанного модуля в эвристических анализаторах систем обнаружения вторжений.Документ Розробка алгоритму структурної ідентифікації технології виробництва кальцинованої соди(НТУ "ХПІ", 2018) Бобух, Анатолій Олексійович; Переверзєва, Алевтина МиколаївнаВ результаті досліджень розроблено алгоритм структурної ідентифікації на базі методу покрокової регресії, який є економічним з точки зору необхідного для його реалізації числа операцій, сприяє значному підвищенню енергозбереження з поліпшенням якості управління за рахунок отримання адекватного математичного опису технологій при розробці та впровадженні комп'ютерно-інформаційної технології виробництва кальцинованої соди аміачним способом.Документ Розробка моделі аналізу складних даних на основі класифікації machine learning(НТУ "ХПІ", 2018) Тітова, А. Ю.; Іванов, Д. Є.Виконано аналіз методів класифікації machine learning та визначені етапи обробки складних даних на основі бінарної класифікації. Розроблено модель аналізу складних даних на основі класифікації machine learning та проведено перевірку її адекватності з використанням різних засобів оцінки. Виконана класифікація даних на відповідність двом класам: корисної інформації та спаму.Документ Снижение размерности данных на основе разбиения пространства на регулярную сетку(НТУ "ХПІ", 2018) Дашкевич, Андрей АлександровичПредлагается подход к решению задачи классификации точечных множеств на основе снижения размерности данных и разбиения пространства на регулярную сетку. Вводится понятие гиперкуба как способ представления точечных множеств. Предложен подход к снижению размерности на основе сигнатуры точечного множества. Разработанный метод даёт возможность исключить из дальнейшей классификации множество координатных осей при повышении точности классификации и уменьшении количества необходимых вычислений. Проведённые эксперименты показали работоспособность подхода на данных больших размерностей. Преимуществом подхода является быстрое определение избыточных координатных осей для произвольного набора исходных классов.Документ Численное моделирование колебаний трубы с потоком жидкости(НТУ "ХПІ", 2018) Худаяров, Б. А.; Тураев, Ф. Ж.; Комилова, Х. М.В работе рассмотрена математическая модель и вычислительный метод определения колебаний прямого участка вязкоупругой трубы с потоком жидкости. При исследовании колебаний трубопроводов с протекающей внутри газо-жидкостью используется модель в виде цилиндрических оболочек и двухпараметрическая модель вязкоупругого основания Пастернака. Для описания вязкоупругих свойств использована наследственная теория вязкоупругости Больцмана-Вольтерра. Численно исследованы влияния параметров оснований Пастернака, влияние сингулярности в ядрах наследственности и геометрических параметров трубопровода на колебания конструкций, обладающих вязкоупругими свойствами.