Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
20 результатів
Результати пошуку
Документ Вступ у математичні методи у наукових дослідженнях(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій ЮрійовичУ навчальному посібнику наведено основні поняття математичного апарату абстрактної алгебри, що дозволяє за допомогою теорії груп, кілець, універсальних алгебр і категорій переносити ефективні методи і алгоритми з одних областей досліджень в інші і використовувати їх для вирішення різноманітних завдань реального світу. Теоретичний матеріал проілюстрований прикладами, кожен розділ має контрольні питання і індивідуальні завдання для студентів. Призначено для студентів денної та заочної форм навчання за напрямками "Комп‘ютерна інженерія" и "Комп‘ютерні науки".Документ Автоматизоване проєктування пристроїв в комп'ютерних системах(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Леонов, Сергій Юрійович; Гладких, Тетяна ВалентинівнаНавчальний посібник містить теоретичний і практичний матеріал, пов’язаний із забезпеченням систем автоматизованого проєктування, який необхідний кваліфікованим користувачам САПР у різних галузях техніки. Наведено основні відомості про склад і принципи функціонування систем автоматизованого проєктування обчислювальної техніки. Описано методи моделювання апаратури, що проєктується, на різних етапах автоматизованого проєктування – від структурного до конструкторського. Для студентів спеціальності «Комп’ютерна інженерія».Публікація Нейронні мережі: від найпростіших моделей біологічних систем до систем штучного інтелекту(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій Юрійович; Заковоротний, Олександр ЮрійовичУ посібнику викладено основи архітектур та принципи роботи, що найчастіше застосовуються при вирішенні різних завдань нейронних мереж: перцептронів, мереж Хопфілда, Хеммінга, Кохонена, адаптивної резонансної теорії, асоціативної пам'яті тощо. Текст супроводжується великою кількістю прикладів. Посібник розрахований на студентів, викладачів та фахівців у галузі обчислювальної техніки, а також наукових та практичних працівників, які займаються вирішенням завдань прогнозування, розпізнавання образів та управління.Документ Технологія автоматизованого проєктування комп'ютерних систем та їх складових(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Леонов, Сергій Юрійович; Гейко, Геннадій ВікторовичНавчальний посібник включає теоретичний і практичний матеріал, пов’язаний із забезпеченням систем автоматизованого проєктування. Наведено основні відомості про склад і принципи функціонування систем автоматизованого проєктування обчислювальної техніки. Описано повний цикл проєктування складних ієрархічних пристроїв – від функціонального моделювання та верифікації до конструкторського проєктування та отримання друкованих плат. Для студентів спеціальності «Комп’ютерна інженерія» та інших технічних спеціальностей.Документ Дослідження засобів Continuous Integration для побудови процесу розробки програмного забезпечення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Мнушка, О. В.; Савченко, Володимир Миколайович; Леонов, Сергій ЮрійовичПублікація Нейронна мережа для пошуку функцій перетворення, що пов'язують змінні лінійних і нелінійних моделей в ГТУ(Одеська національна академія зв'язку імені О. С. Попова, 2019) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Леонов, Сергій Юрійович; Главчев, Дмитро МаксимовичГеометрична теорія управління (ГТУ) – один з перспективних методів при пошуку оптимальних управлінь технологічними процесами, так як вона дозволяє відмовитися від синтезу законів управління для нелінійних об'єктів і шляхом еквівалентних перетворень за допомогою зворотного зв'язку в просторі "вхід-стан" отримувати лінійні системи, для яких добре розроблені методи теорії управління. Після синтезу регуляторів або законів управління для лінійних систем здійснюється перехід в простір початкової нелінійної системи. Широкому застосуванню ГТУ заважають дві причини, перша з яких – трудомісткі аналітичні перетворення, пов'язані з обчисленням похідних Лі, визначенням інволютивними розподілів, обчисленням функцій перетворення, що зв'язують змінні лінійних і нелінійних моделей. Друга – помітні обмеження на праві частини звичайних диференціальних рівнянь, що описують об'єкт управління – праві частини рівнянь, як правило, не повинні містити більше одного-двох одночленів. Це пов'язано з тим, що для визначення функцій перетворення необхідно вирішувати систему рівнянь в приватних похідних при обмеженнях у вигляді диференціальних неравенств. Розв'язання цієї системи не викликає особливих труднощів при виконанні зазначених обмежень, але дуже ускладнюється при їх недотриманні. У зв'язку з цим необхідні нові конструктивні підходи для розв'язання вказаної системи рівнянь в приватних похідних.Публікація Застосування ГТУ до систем управління з різномасштабними швидкостями зміни змінних(Тарасенко В. П., 2022) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Леонов, Сергій Юрійович; Мезенцев, Микола ВікторовичПублікація Застосування багатозначних логік при синтезі систем розпізнавання об'єктів з якісними признаками(Тарасенко В. П, 2022) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Леонов, Сергій ЮрійовичДокумент Про підвищення достовірності функціонування сучасних комп'ютерів при обробці дискретної інформації(Тарасенко В. П, 2022) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Леонов, Сергій Юрійович; Мезенцев, Микола ВікторовичДокумент Використання асоціативної пам'яті при проектуванні технологічного процесу(ФОП Петров В. В., 2019) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій Юрійович; Бречко, Вероніка ОлександрівнаПри 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.