Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Виконання основних арифметичних дій з комплексними числами, які представлено в інтервальній гіперболічній формі(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Гадецька, Світлана Вікторівна; Дубницький, Валерій Юрійович; Кушнерук, Юрій Іонович; Ходирєв, Олександр ІвановичМета роботи. Розробка способів виконання основних арифметичних дій з інтервальними комплексними числами, які представлено в гіперболічній формі, їх модуля і аргументу. Результати. В роботі розглянуто метод розширення інтервальних чисел, визначених в гіперболічній формі (гіперболічних інтервальних чисел) на поле комплексних чисел. Для цього дійсну та уявну частини комплексного числа подають у формі гіперболічного інтервального числа. Встановлено зв'язки між поданням інтервальних чисел у класичній формі, системі ЦЕНТР-РАДІУС та гіперболічній формі. Запропоновано методи виконання основних арифметичних дій з гіперболічними омплексними числами, а саме: додавання, віднімання, множення та ділення. Запропоновано метод піднесення в цілочисельний додатний степінь комплексного інтервального числа, визначеного в гіперболічній формі. Запропоновано методи обчислення модулю та аргументу комплексного числа, визначеного в гіперболічній формі. Запропоновано метод визначення кореня ступеня n з інтервального комплексного числа, представленого в гіперболічній формі. Використовуючи зв'язки між гіперболічними та тригонометричними функціями запропоновано форму подання інтервального числа в тригонометричній формі. Встановлено, що найбільш доцільно виконувати дії додавання та віднімання з комплексними інтервальними числами, які мають класичну форму, або визначені в системі ЦЕНТР-РАДІУС. Операції множення, ділення та піднесення в цілочисельний степінь найбільш доцільно виконувати з комплексними інтервальними числами, які визначено в гіперболічній формі. Операцію обчислення кореня ступеня n з інтервального комплексного числа, представленого в гіперболічній формі, найбільш доцільно виконувати з сумісним використанням подання інтервального числа в системі ЦЕНТР-РАДІУС та в гіперболічній формі.Документ Дослідження результативності класифікаторів зображень за статистичними розподілами для компонентів структурного опису(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Гороховатський, Володимир Олексійович; Гадецька, Світлана Вікторівна; Жадан, Олексій Віталійович; Хвостенко, Олександр ОлександровичПредметом досліджень є моделі для побудови класифікаторів зображень у просторі описів як множини дескрипторів ключових точок при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є створення та вивчення властивостей класифікатора зображень на підґрунті побудови ансамблю розподілів для компонентів структурного опису із використанням різноманітних моделей прийняття класифікаційних рішень, що забезпечує результативну класифікацію. Завдання: побудова моделей класифікації у синтезованому просторі образів ймовірнісних розподілів, аналіз параметрів, що впливають на їх ефективність, експериментальне оцінювання результативності класифікаторів засобами програмного моделювання за наслідками оброблення експериментальної бази зображень. Застосованими методами є: детектор ORB для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, математична статистика, засоби визначення релевантності для множин векторів даних, програмне моделювання. Отримані результати: Розроблений метод класифікації підтверджує свою працездатність та ефективність для класифікації зображень. Результативність методу може бути посилена введенням різноманіття видів метрик та мір подібності між центрами та дескрипторами, вибором способу формування центрів для еталонних описів, введенням логічного оброблення та стиснення структурного опису. Найкращі результати класифікації показала модель з використанням найбільш вагомого класу за вектором розподілів для кожного дескриптора, що відповідає параметру моди. Використання концентрованої частки даних опису дає можливість покращити його розрізнення з іншими описами. Застосування медіани як центру опису має перевагу над середнім значенням. Висновки. Наукова новизна – розроблення ефективного методу класифікації зображень на основі впровадження системи ймовірнісних розподілів для компонентів даних, що сприяє поглибленому аналізу у просторі даних та підвищує результативність класифікації. Класифікатор реалізовано у варіантах зіставлення інтегрального подання розподілів за класами і на підставі аналізу моди для розподілів окремих компонент. Практична значущість роботи – побудова моделей класифікації у видозміненому просторі даних, підтвердження працездатності запропонованих модифікацій аналізу даних на прикладах зображень, розроблення програмних моделей для впровадження запропонованих методів класифікації у системах комп’ютерного зору.Документ Спеціалізований програмний калькулятор для оцінки клінічної інформативності лабораторних тестів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Гадецька, Світлана Вікторівна; Дубницький, Валерій Юрійович; Ходирєв, Олександр ІвановичМета роботи – розробити спеціалізований програмний калькулятор для оцінки клінічної інформативності лабораторних тестів. Методичною основою для розробки калькулятора обрано один з методів доказової медицини – аналіз чотириклітинних таблиць. Калькулятор надає медичним працівникам інструмент оцінки критеріїв діагностичної цінності лабораторного тесту на базі офісного пакету MS Office будь-яких версій без обмежень. Розроблено інструкції користувачам, які мають мінімальні уявлення про MS Excel, самостійно створити відповідний калькулятор. Спеціалізований програмний калькулятор має два блоки, які можуть працювати в будь якому порядку за вибором користувача. Розроблено блок аналізу чотириклітинної таблиці, який на основі критерію χ2 визначає статистичну значущість оцінки діагностичної якості тесту. Розроблено блок визначення показників клінічної інформативності тесту таких, як: апріорна ймовірність захворювання; клінічна чутливість; клінічна специфічність; передбачувана цінність позитивного результату; передбачувана цінність негативного результату; діагностична ефективність; відношення правдоподібності позитивного результату; відношення правдоподібності негативного результату. Заключні висновки та професійну інтерпретація результатів обчислень покладається на фахівців у сфері медико-біологічних досліджень.