Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
19 результатів
Результати пошуку
Документ Збір та видобування інформації шляхом побудови мультиагентної системи(ТОВ "Планета-Прінт", 2021) Янголенко, Ольга Василівна; Матвеєв, О.; Острогляд, В. В.; Корсун, І. А.Документ Моделі формування рекомендацій у інтелектуальних системах електронної комерції(Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, 2020) Череднічеко, Ольга Юріївна; Янголенко, Ольга Василівна; Іващенко, Оксана Віталіївна; Матвєєв, Олександр МиколайовичРезультати роботи пошукових та фільтраційних механізмів сучасних систем електронної комерції не завжди задовольняють вимоги користувачів, що проявляється у неточних та неповних рекомендаціях товарів за пошуковим запитом. Удосконалення якості рекомендацій для покупців онлайн торгівельних платформ є актуальною задачею. Дана робота наводить моделі формування рекомендацій на основі методів кластерного аналізу, які дозволяють згрупувати схожі товари та схожих клієнтів за їхніми характеристиками. Наведені результати експерименту щодо формування рекомендацій придбання рюкзаків для покупців онлайн магазину спортивного обладнання.Документ Оцінка ключових показників ефективності та якості на основі інформаційної системи моніторингу та вимірювання(Цифрова друкарня № 1, 2016) Чередніченко, Ольга Юріївна; Янголенко, Ольга ВасилівнаДокумент Інструментальні засоби розробки агентної системи обробки бізнес-інформації(Цифрова друкарня № 1, 2016) Гонтар, Юлія Миколаївна; Чередніченко, Ольга Юріївна; Янголенко, Ольга Василівна; Антоненко, Марина АнатоліївнаПублікація Аналіз та моделювання проблемно-орієнтованих програмних систем(2019) Гамаюн, Ігор Петрович; Чередніченко, Ольга Юріївна; Єршова, Світлана Іванівна; Копп, Андрій Михайлович; Лютенко, Ірина Вікторівна; Мельник, Каріна Володимирівна; Янголенко, Ольга ВасилівнаРозглянуто основні питання, пов'язані з моделювання проблемно-орієнтованих програмних систем. Докладно розглянуті питання статистичного та імітаційного моделювання, наведені приклади розв'язання задач. Призначено для студентів спеціальності "Комп'ютерні науки" та "Інженерія програмного забезпечення".Документ Розробка програмних компонентів інформаційної системи екстракції фактографічних даних з веб-ресурсів(Херсонський національний технічний університет, 2018) Дорошенко, Анна Юріївна; Шаронова, Наталія Валеріївна; Єна Богдан Олександрович; Янголенко, Ольга ВасилівнаДокумент Дослідження сумісного використання математичної морфології та згорткових нейронних мереж для вирішення задачі розпізнавання цінників(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Ковтуненко, Андрій Романович; Яковлева, Олена Володимирівна; Любченко, Валентин Анатолійович; Янголенко, Ольга ВасилівнаРобота присвячена вирішенню задачі розпізнавання зображень, що містять інформацію символьного типу, штрих коди, логотипи, або інші знаки. Прикладом таких зображень є цінники в торговельних центрах, флаєра, запрошення, білети на різні заходи. Інформація на таких зображеннях має різний тип і її розпізнавання потребує відмінних підходів. В роботі розглядалось питання розпізнавання цінників в торговельних мережах. Для розпізнавання елементів зображення суттєву роль відіграє точність їх детектування. Було досліджено поєднання класичних методів аналізу зображень та нейромережевого підходу. Особливу увагу було приділено дослідженню у порівняльному аспекті детектування об’єктів методами морфології та шляхом обробки згортковою нейронною мережею. Дослідження показали, що морфологія дає значно нижчу якість детектування ніж нейронна мережа, але у декілька разів перевищує її у швидкодії. Оскільки швидкодія має велике значення для реалізації алгоритмів на мобільних пристроях, до морфології була додана обробка додатковими фільтрами та нормалізація геометричних спотворень, що суттєво поліпшило точність детектування та подальшого розпізнавання. За результатами досліджень питань детектування та розпізнавання штрих коду і символьної інформації, що присутня на цінниках, зроблено висновки щодо обрання підходів та технологій для вирішення цих задач, розроблено алгоритм та на його основі застосунок для розпізнавання цінників різних торговельних мереж. Також була розроблена мобільна версія застосунку. Алгоритм побудовано таким чином, що першим кроком є детектування опорного елементу, наприклад, штрих коду, далі відносно опорного елементу відбувається детектування інших елементів цінника. Штрих код детектується за допомогою математичної морфології та методів математичної статистики, яка використовується для підвищення точності алгоритму, або за допомогою згорткових нейронних мереж. Для детектування ціни та назви товару використовується згорткова нейронна мережа CRAFT, що вміє обробляти зображеннями низької якості. Знайдені назва та ціна нормалізуються для усунення геометричних спотворень та передаються для розпізнавання бібліотеці Tesseract. Ця бібліотека працює з багатьма мовами та знаходиться у відкритому доступі. Застосунок для розпізнавання цінників був створений мовою С++ з використанням бібліотек OpenCV, ZXing, Libtorch, Tesseract.Документ Розробка розподіленої системи обробки бізнес-інформації з використанням агентного підходу(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2016) Гонтар, Юлія Миколаївна; Чередніченко, Ольга Юріївна; Янголенко, Ольга Василівна; Вовк, Марина АнатоліївнаВ статті розглянуто питання проектування інформаційної системи для обробки інформації, на якій базуються бізнес-процеси підприємства. Виходячи із великих обсягів даних, які необхідно аналізувати, та зважаючи на колаборативну природу рекомендаційних систем, обґрунтовано вибір розподіленої архітектури. Для реалізації інформаційної системи запропоновано використовувати агентний підхід. Розроблено формальну модель архітектури агента. Проаналізовано можливості агентних платформ та технологій зберігання даних для створення багатоагентної системи обробки бізнес-інформації.Документ Розробка інформаційно-пошукової системи ідентифікації та вимірювання результатів діяльності(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2016) Чередніченко, Ольга Юріївна; Янголенко, Ольга ВасилівнаРозглянуто питання побудови інформаційної системи для збору, видобування та вимірювання значень показників оцінки результатів діяльності. Реалізація інформаційної системи запропоновано на прикладі визначення оцінок організації процесу наукової діяльності вищого навчального закладу. Розроблено концептуальну модель веб-моніторингу. Визначено джерела даних та метод збору даних на прикладі показника оцінки наукової діяльності. Запропоновано агентно-орієнтовану парадигму для розробки архітектури інформаційної системи. Проведено апробацію інформаційної системи та досліджено результати експериментів.Документ Розроблення технології збору даних Веб-моніторингу в системі управління якістю ВНЗ(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2014) Янголенко, Ольга Василівна; Чередніченко, Ольга Юріївна; Яковлева, О. В.Розглядається задача розробки інформаційної технології Веб-моніторингу в системі управління якістю вищого навчального закладу. Веб-моніторинг реалізується за допомогою етапів пошуку джерел даних, збору із них даних та вимірювання показників ефективності і якості. Дана робота присвячена розробці технології збору даних на основі агентного підходу. Представлено формальну архітектуру агентів, яка описує функцію кожного типу агентів на основі ментальної моделі. Запропонований підхід дозволяє визначити кількісні оцінки індикаторів ефективності та якості шляхом обробки даних з веб-сторінок. Наведено результати роботи агентів під час моніторингу показника активності участі у наукових конференціях.