05.13.06 "Інформаційні технології"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/17403

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 9 з 9

Інформаційно-екстремальна інтелектуальна технологія діагностування емоційно-психічного стану людини
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Прилепа, Дмитро Вікторович
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології (12 – Інформаційні технології). – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інсти-тут», Харків, 2023. Дисертаційна робота присвячена підвищення функціональної ефективності здатної до машинного навчання системи підтримки прийняття діагностич-них рішень для визначення ЕПС людини за зображенням її обличчям, що дозволить збільшити точність і оперативність оцінювання поточного рівня стійкості та впливу стресу, втоми та різних збурюючих факторів на професійну діяльність людини. У дисертаційній роботі було поставлено та успішно вирішено важливе науково-прикладне завдання, яке полягає в розробці здатної навчатися інформаційної інтелектуальної технології інформаційного синтезу, з метою діагностування емоційно-психічного стану людини на основі аналізу зображення її обличчя. Водночас дослідження в рамках цієї роботи здійснені в контексті інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних. На основі запропонованих та розроблених моделей, методів та алгоритмів створено комплекс інструментальних засобів для інформаційного синтезу системи підтримки прийняття діагностичних рішень при визначенні емоційно-психічного стану людини за зображенням її обличчям, який включає модулі формування вхідного математичного опису системи, алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання і побудовані за результатам машинного навчання контейнери класів розпізнавання, які дозволяють підвищити точність і оперативність машинного оцінювання поточного рівня емоційної стійкості.
Методи інтелектуальної обробки просторових даних в геоінформаційних системах екологічного моніторингу
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Дудінова, Ольга Богданівна
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2021 р. У дисертаційній роботі запропоновано вирішення актуальної науково-практичної задачі розробки методів інтелектуальної обробки просторових даних в геоінформаційних системах екологічного моніторингу, які дозволяють підвищити якість формування ландшафтних цифрових зображень для подальшого аналізу стану зон моніторингу. В роботі запропоновано: метод категорійної класифікації об’єктів в задачах комп’ютерного аналізу аерознімків; метод нейромережевої обробки зашумлених цифрових зображень, які можуть містити викривлені фрагменти, заснований на використанні нейроеволюційної моделі шумопригнічуючих автоенкодерів; метод сегментації та виділення контурів просторових цифрових зображень, заснований на використанні марковських моделей, який дозволяє враховувати характер околу аналізованого пікселя і задавати залежність між класами сусідніх пікселів; метод нейромережевої обробки зашумлених картографічних даних ГІС, який передбачає реалізацію на паралельних обчислювальних структурах процедур попередньої фільтрації напівтонових просторових зображень та завадостійкого детектування контурів об’єктів зображень; метод корекції кольорових картографічних зображень з метою поліпшення їх якості, яке здійснюється за допомогою гамма-корекції; метод стиснення растрових даних, де використовується комбіноване застосування генетичної оптимізації та фрактальних методів компресії просторових зображень. Практичними результатами використання проведених досліджень є алгоритми, прикладні програми та інформаційна технологія, що реалізують розроблені методи інтелектуальної обробки цифрових зображень в ГІС екологічного моніторингу.
Моделі, методи та інформаційні технології інтелектуального аналізу бізнес-процесів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Манєва, Росіца Іліянова
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2021. У дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-практична задача створення інформаційної технології інтелектуального аналізу бізнес-процесів в умовах неконтрольованих змін зовнішнього середовища. Проведено аналіз систем підтримки прийняття рішень при формуванні організаційної структури робіт, досліджено особливості електронного бізнесу, який характеризується розподіленою системою замовників та виконавців, які спілкуються за допомогою віртуальних каналів, що обумовлює специфіку вирішення задачі. Запропоновано комплексний підхід до аналізу бізнес-процесів на основі багатоагентної моделі. Розроблено метод формування організаційної структури робіт в умовах неконтрольованих змін зовнішнього середовища за рахунок реалізації ситуативно-сценарного підходу та формалізації інтелектуальних процесів прийняття рішень. Проведено аналіз особливостей проектування багатоагентних програмних систем. Розроблено інформаційну технологію інтелектуального аналізу бізнес-процесів за рахунок використання імітаційної багатоагентної моделі та методу відображення поточного стану ситуації у продукційній базі знань, що дозволяє забезпечити ефективність функціонування підприємства в умовах динамічного зовнішнього середовища. Розроблено прототип агентної платформи, заснованої на використанні формальних методів для проектування багатопотокових систем. Проведено апробацію розроблених моделей, підходів та інформаційної технології.
Методологічні основи створення інтелектуальної інформаційної технології моніторингу актуальних даних в системах управління
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Чередніченко, Ольга Юріївна
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" Міністерства освіти і науки України, Харків, 2021 р. Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної проблеми розробки методів, моделей та інформаційної технології моніторингу актуальних даних в системах управління, які на основі синергії інформації із внутрішніх та зовнішніх джерел даних дозволяють оцінити результативність управління в складних соціотехнічних системах та забезпечити повноту та достовірність даних. Проведено аналіз існуючих підходів, методів, моделей та інформаційних технологій управління в розподілених організаційних структурах та динамічних середовищах, який показав необхідність удосконалення методологічних основ моніторингу актуальних даних. Розроблено методологічні основи створення інтелектуальної інформаційної технології моніторингу актуальних даних як системи методів та моделей розв’язання комплексу задач на етапах пошуку, збору та видобування актуальних даних у розподіленому інформаційному просторі для вирішення задач управління в соціотехнічних системах. Розроблено нову концепцію управління соціотехнічними системами на основі інтеграції внутрішньої та зовнішньої інформації, що дає новий синергетичний ефект та дозволяє використовувати корисність отриманої інформації для своєчасного виконання завдань управління. Запропоновано узагальнену структуру розподіленої системи моніторингу актуальних даних та розроблено категорну модель інтелектуальної обробки фактографічних ресурсів. Розроблено комплексний підхід до онтологічного опису процесів пошуку, збору та оцінювання актуальних даних з використанням комплексу еталонних багатошарових агентних моделей, що дозволяє підвищити ефективність управління. Удосконалено концептуальну модель веб-моніторингу, що розглядає веб-простір як зовнішнє джерело даних на відміну від існуючих підходів, заснованих на аналізі офіційної статистики з внутрішніх джерел. Отримав подальший розвиток метод збору та ідентифікації інформації для підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності за рахунок формалізації інтелектуальних процесів сприйняття інформації на основі використання апарату алгебри скінченних предикатів та комплексу еталонних моделей для збору даних із зовнішніх джерел. Запропоновано формальну архітектуру агента, яка передбачає подання функції агента на основі його ментальної моделі, заданої компаратором, що дозволяє вирішувати інтелектуальні задачі та є основою для реалізації моніторингу. Розроблено модель подання онтологічних знань на основі ідентифікації фактографічної інформації, яка дозволяє за рахунок використання інструментів алгебри скінченних предикатів і методів теорії інтелекту знизити залежність від суб’єктивізму експертних оцінок при вирішенні завдань управління. Розроблено інформаційну технологію моніторингу актуальних даних у розподіленому інформаційному просторі для виконання завдань управління шляхом використання багатоагентної архітектури, що, на відміну від існуючих, дає можливість комплексного вирішення задачі моніторингу та дозволяє обґрунтовано приймати управлінські рішення.
Інформаційна технологія класифікації впорядкованих масивів даних із фрактальними властивостями методами машинного навчання
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Булах, Віталій Анатолійович
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2021 р. Дисертацію присвячено розробці інформаційної технології класифікації упорядкованих масивів даних (УМД), які мають фрактальні властивості, з використанням методів машинного навчання. В роботі програмно реалізовано методи генерації УМД з мультифрактальними властивостями різних типів. Здійснено чисельні експерименти, при виконанні яких проводилася класифікація різних типів упорядкованих даних, множина УМД розбивалась на класи за їхніми фрактальними властивостями. Як класифікатори застосовано ансамблеві методи дерев рішень та нейронні мережі, у якості ознак при класифікації використовувалися статистичні, фрактальні та рекурентні характеристики УМД. Дослідження показали, що діапазон мультифрактальних і самоподібних властивостей масивів даних відіграє важливе значення для вибору класифікатора і набору ознак, та, відповідно, точності класифікації. Якщо впорядковані дані характеризуються сильно вираженими мультифрактальними характеристиками, в більшості випадків достатньо використовувати значення УМД як ознаки при класифікації з використанням ансамблевих методів дерев рішень; також вони ефективно класифікуються за фрактальними характеристиками. Якщо УМД має монофрактальні властивості, то такі дані доцільно класифікувати з використанням рекурентних та фрактальних характеристик за допомогою нейронних мереж. Найбільш складним випадком є класифікація УМД, які мають слабо виражену мультифрактальність та слабку автокореляційну залежність. У цьому випадку пропонується застосувати ансамбль з використанням як окремих класифікаторів нейронних мереж та випадкового лісу, де в якості ознак використовуються фрактальні та рекурентні характеристики УМД. Розроблена технологія дозволяє використовувати її для обчислення показника Херста за часовими рядами та дозволяє зменшити довірчий інтервал оцінки показника Херста в декілька разів. Запропонована інформаційна технологія аналізує вхідний потік інформації та обирає набір характеристик класифікатора для максимізації точності класифікації УМД. Таким чином, інформаційна технологія дозволяє класифікувати дані з різними фрактальними властивостями, що дозволяє використовувати її для класифікації упорядкованих масивів даних різноманітної природи, наприклад, для виявлення DDoS-атак в інфокомунікаційних даних, уточнення діагнозу за записами електроенцефалограми та електрокардіографії, класифікації сейсмічних подій за сейсмограмами тощо.
Методологічні основи та інформаційні технології забезпечення гарантоздатності інформаційно-керуючих систем з багатоцільовим обслуговуванням
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Поночовний, Юрій Леонідович
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" Міністерства освіти і науки України, Харків, 2021 р. Дисертацію присвячено розв’язанню протиріччя між вимогами до забезпечення гарантоздатності, точності її оцінювання для обслуговуваних або частково обслуговуваних інформаційно-керуючих систем (ІКС) в умовах їх еволюції внаслідок зміни цілей і параметрів фізичного та інформаційного середовища, виникнення неспецифікованих відмов через програмно-апаратні дефекти і атаки на вразливості, з одного боку, і недосконалістю існуючого науково-методологічного інструментарію, відсутністю моделей, методів і засобів інформаційних технологій, які дозволили розробити і вибрати відповідні стратегії обслуговування та їх параметри за показниками готовності, безвідмовності, безпечності та гарантоздатності в цілому. Основними результатами дослідження є: методологічні основи, концепція та принципи забезпечення гарантоздатності обслуговуваних ІКС; моделі стратегій багатоцільового обслуговування ІКС; метод визначення параметрів гарантоздатних ІКС; системну модель процедур багатоцільового обслуговування, яка описує множину станів і взаємозв’язки між процесами тестування, онлайн-верифікації та оновлення в рамках базових фрагментів та зв’язки між ними, формує множину багатофрагментних моделей ІКС з оновлюваним програмним забезпеченням; багатофрагментні моделі оцінювання готовності ІКС за умов виникнення неспецифікованих відмов, атак на вразливості та зміни параметрів середовища шляхом врахування процедур патчеризації, онлайн-верифікації та профілактичного тестування; мультифазну модель оцінювання гарантоздатності ІКС, яка враховує різні стратегії обслуговування з детермінованими періодами і випадковою тривалістю обслуговування; імітаційні моделі оцінювання гарантоздатності ІКС з використанням запропонованих процедур статистичного оцінювання розподілу результуючих показників; метод вибору параметрів процедур обслуговування для забезпечення гарантоздатності ІКС, що враховує різні варіанти проведення процедур багатоцільового обслуговування з усуненням дефектів і вразливостей. Використання результатів досліджень підтверджується актами впровадження розроблених методів в навчальний процес закладів вищої освіти України й на підприємствах. Отримані результати забезпечили підвищення точності оцінювання гарантоздатності, дозволили покращити значення її показників при виборі процедур багатоцільового обслуговування і забезпечити надійність, готовність, доступність та функційну безпечність критичних ІКС.
Моделі, методи та інформаційна технологія синтезу організаційної структури системи управління логістикою дистрибуції
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Годлевський, Ігор Михайлович
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2021. У дисертаційній роботі вирішено важливу науково-практичну задачу підвищення ефективності функціонування організаційної структури системи управління (ОССУ) логістикою дистрибуції шляхом пошуку конструктивного рішення багатокритеріальної задачі оптимізації. Виконано огляд та аналіз існуючих підходів до син-тезу ОССУ логістикою дистрибуції. З урахуванням наведених проблем поставлено задачу дослідження. Розроблено метод багатокритеріального синтезу конфігурації логістичного каналу дистрибуції, стійкої до надзвичайних ситуацій, і на її основі за-пропонована технологія формування варіантів ОССУ логістикою дистрибуції, які базуються на ієрархічних трирівневих моделях. Розроблено метод пошуку конструктивного рішення багатокритеріальної задачі оптимізації ієрархічної ОССУ на основі міжфункціональної та міжорганізаційної координації. На основі розроблених методів та моделей реалізовано інформаційну технологію системи підтримки прийняття рішень. Результати дослідження впроваджені в: фірмі-розробнику програмного забезпечення "Telesens" (м. Харків); логістичній компанії "Кюне-Нагель" (м. Київ); навчальному процесі кафедр системного аналізу та інформаційно-аналітичних технологій і програмної інженерії та інформаційних технологій управління НТУ "ХПІ".
Моделі, методи та інформаційна технологія функціонального діагностування багатоканатної шахтної підйомної машини
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Зимовець, Вікторія Ігорівна
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2020. Дисертаційна робота присвячена підвищенню функціональної ефективності системи функціонального діагностування багатоканатної шахтної підйомної машини шляхом створення інформаційної технології машинного навчання. У роботі поставлене та вирішене актуальне науково-прикладне завдання розроблення інформаційної інтелектуальної технології інформаційного синтезу здатної навчатися системи функціонального діагностування багатоканатної шахтної підйомної машини за умови неповної визначеності даних в рамках інформацій-но-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання запропоновано модифіковану міру Куль-бака у вигляді функціоналу від точнісних характеристик класифікаційних рішень. На основі запропонованих та розроблених категорійних моделей, методів та алгоритмів створено комплекс інструментальних засобів для інформаційного синтезу системи функціонального діагностування багатоканатної шахтної підйомної машини, який включає модулі формування вхідного математичного опису системи, бази даних і знань, алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання і побудовані за результатам машинного навчання вирішальні правила, які дозволяють при функціонуванні системи в робочому режимі приймати високодостовірні оперативні діагностичні рішення.
Методи, моделі та інформаційна технологія оптимізації управління складними динамічними системами (на прикладі енергоблоку АЕС)
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Нікуліна, Олена Миколаївна
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» Міністерства освіти і науки України, Харків, 2019 р. Дисертацію присвячено розробці й обґрунтуванню методів, моделей та інформаційної технології оптимізації управління складними динамічними системами та їх дослідження для на прикладі енергоблоку АЕС. Проведено аналіз сучасних інформаційних технологій управління склад- ними динамічними системами. Розроблено наукові та методологічні основи створення та застосування інформаційної технології для управління складними динамічними системами. Запропоновано загальні моделі динамічних систем з відносними змінними стану, на основі яких побудовано нелінійні математичні моделі для об’єктів управління енергоблоку АЕС як складних динамічних систем. Удосконалено методи аналізу математичних моделей складних динамічних систем та виконано аналіз процесів в нелінійних моделях основних елементів енергоблоку АЕС. Узагальнено моделі інформаційно-управляючих систем для ідентифікації параметрів систем, а також для оптимізації параметрів регуляторів. Розроблено критерії оцінювання якості математичних моделей складних динамічних систем та виконано ідентифікацію параметрів моделей за експериментальними процесами в елементах енергоблоку АЕС. Розроблено інформаційну технологію оптимізації управління складними динамічними системами та приведено приклади її використання для оптимізації інформаційних управляючих систем енергоблоку АЕС. Результати досліджень дозволяють підвищити якість проектування систем управління складними динамічними об’єктами, підвищити ступінь наукової обґрунтованості технічних проектів з удосконалення систем управління енергоблоків АЕС.