Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
15 результатів
Результати пошуку
Документ Intelligent automated computer systems(Informacijas Sistemu Menedžmenta Augstskola, 2021) Zakovorotniy, Alexandr; Kharchenko, ArtemFuzzy logic and neural network methods are currently used to solve problems related to process modeling in the conditions of uncertainty or insufficient input data. Neural networks allow not only to model processes as close as possible to real ones, but also to forecast the values of technical parameters. The reliability of a computer system depends on the right choice of the input parameters and the accuracy of calculations. This work is devoted to the issue of developing the automated computer system, taking into account the dynamics of railway vehicles.Публікація Адаптивне оцінювання фінансової безпеки суб'єктів галузі ритейлу в умовах активного розвитку метапросторових бізнес-колаборацій(ФОП Лібуркіна Л. М., 2024) Чернов, Олександр Олександрович; Кизлюк, Олександр Анатолійович; Сергієнко, Олена АндріанівнаУ статті досліджено зв’язок між розвитком метапросторових бізнес-колаборацій у сфері ритейлу та фінансовою безпекою суб’єктів господарювання (ФБСГ), яка визначається як стан, що характеризується: збалансованістю та якістю фінансових інструментів, технологій і послуг; стійкістю до внутрішніх і зовнішніх загроз; здатністю фінансової системи забезпечувати досягнення фінансових цілей. Запропоновано вдосконалену методологію адаптивної оцінки та аналізу ФБСГ, яка включає три блоки: блок оцінки стану ФБСГ, блок аналізу загроз і блок вироблення управлінських впливів. Блок оцінки стану ФБСГ включає такі чотири етапи: формування системи показників ФБСГ; комплексна оцінка рівня ФБСГ; оцінка стану окремих груп ФБСГ; ідентифікація станів ФБСГ. Модель формування системи показників є вихідною моделлю блоку, призначенням якого є формування та фільтрація попередніх фінансових показників, найбільш значущих для такої оцінки. Формування показників можливе, залежно від інформаційної безпеки, експертними та статистичними методами. Модель інтегральної оцінки рівня ФБСГ дозволяє побудувати інтегральний показник, що відображає загальний рівень фінансової складової економічної безпеки. Його значення розраховується за допомогою методу побудови таксономічного показника рівня розвитку, який є одним із методів багатофакторного аналізу. Модель оцінки стану окремих груп ФБСГ включає формування значень локальних рівнів фінансової безпеки для окремих груп фінансових показників і навіть оцінку впливу цих показників на відповідний локальний рівень фінансової безпеки. Розроблений комплекс моделей дозволяє отримати прогнозні оцінки, які можуть бути використані як при розробці стратегії економічної безпеки підприємства, так і в процесі оперативного управління ФБСГ. Запропонований комплекс моделей апробовано для оцінки рівня фінансової безпеки на основі даних про діяльність 20 ритейлерів України. Для оцінки й аналізу фінансової безпеки були використані нейромережеві моделі, які, завдяки властивості узагальнення, нечутливості до малих змін вхідних сигналів, здатності до навчання й абстрагування, дозволили вирішити проблеми кількості обчислювальних ресурсів, а також відсутності повної інформації. Використання нейромережевого підходу до оцінки й аналізу фінансової складової економічної безпеки дозволило більш якісно представити модель спільного впливу факторів і загроз на рівень ФБСГ. За умов активного розвитку метапросторових бізнес-колаборацій, особливо в галузі ритейлу, запропонована методологія адаптивної оцінки й аналізу фінансової безпеки суб’єктів господарювання є надзвичайно актуальною.Документ Problems of the current state of the ai architectures(FOP Marenichenko V. V., 2024) Yaroshenko, O. A.Документ Handwriting Recognition Methods and Approaches(2020) Bodnia, Yevhen; Kozulia, MariiaThe paper analyzes the existing methods and approaches for character recognition. The subject area and its problems are considered. The best method for solving the handwriting recognition task is the convolutional neural network method. Features of software implementation of convolutional neural network, implementation of data storage model for training are considered.Документ Creating a Neural Network for Isolated Words Recognition(2020) Litvichenko, Diana; Kochueva, ZoiaThe purpose of this study: the development of a system of character recognition on the basis of the device of artificial neural networks. As part of the study, an analysis of modern artificial neural networks, as well as the direction of deep learning .As a result of the study, an own method for the realization of the task was developed.Документ General methods for studying input material flows of conveyor transport system(Odesa National Maritime Academy, 2023) Pihnastyi, O. M.; Sobol, MaksymA transport system model based on neural network can be used in the synthesis of algorithms for optimal control of a conveyor section flow parameters, in order to reduce the specific energy consumption of material transportation.Документ Контроль і діагностика стану тягового електропривода(Національний університет "Полтавська політехніка ім. Юрія Кондратюка", 2021) Носков, Валентин Іванович; Мезенцев, Микола Вікторович; Гавриленко, Світлана Юріївна; Гейко, Геннадій ВікторовичПри розробці систем тягового електропривода вітчизняного дизель-поїзда ДЕЛ-02 з тяговими асинхронними двигунами ставиться завдання забезпечення ефективного контролю та діагностики стану дизель-поїзда і його елементів у процесі експлуатації з використанням сучасних інформаційних технологій. Для досягнення цієї мети необхідно було вирішити такі питання: визначення основних вузлів і параметрів, які підлягають контролю та діагностиці; побудова структурної схеми системи контролю та діагностики; розробка методів контролю та діагностики стану дизель-поїзду та його елементів. Результати. Для підвищення ефективності експлуатації дизель-поїздів ДЕЛ-02 вітчизняного виробництва розроблена система контролю та діагностики стану тягового електропривода з використанням сучасних засобів виміру основних параметрів і подальшою обробкою отриманої інформації бортовою мікропроцесорною системою керування. Запропоновані та обґрунтовані рішення щодо побудови системи, яка забезпечує контроль необхідної кількості технічних і економічних показників тягового електропривода без введення в схему системи керування додаткових елементів. Контроль і діагностика показників стану тягового електропривода виконана за допомогою нейронної мережі.Документ Використання ChatGPT в процесі вивчення англійської мови: переваги та можливості(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Акоп'янц, Нуну МихайлівнаПредставлена наукова стаття розглядає використання ChatGPT, статистичної моделі мови, розробленої компанією OpenAI, як ефективного інструменту для вивчення англійської мови. Розглядаються переваги, які надає ця технологія студентам, що вивчають англійську мову, і описується її потенціал у покращенні навичок усного та письмового спілкування, лексичного запасу та граматики. Також обговорюються можливі виклики і обмеження використання ChatGPT та наводяться деякі рекомендації щодо оптимального використання цієї технології в навчальному процесі. У статті пропонується детальний огляд можливостей, переваг і обмежень використання ChatGPT в навчанні англійської мови, а також експериментально доводиться підвищення показників продуктивності навчання. Дана робота підкреслює значущість цієї технології як інноваційного інструменту для студентів, які вивчають англійську мову, і сприяє подальшому дослідженню та розвитку цього напрямку в академічному середовищі.Документ The Input Material Flow Model of the Transport Conveyor(Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 2022) Pihnastyi, O. M.; Sobol, MaksymThis paper discusses the problem of forming a data set for training a neural network used to build a model of a multi-section conveyor. The analysis of the models, which are used by designing the flow parameters control system of the transport system, is given. The conditions of applying a neural network in the transport conveyer model are justified and determined. Methods for generating a data set for training a neural network are discussed. As the main approach, the use of production data obtained from functioning transport conveyors is considered. Statistically processed data can be used to build generators of stochastic processes that model the incoming material flow for the transport system. The development of these generators to form the input flow of the material of the transport system opens up the possibility of analyzing and monitoring conveyor models in various modes of its configuration. A statistical analysis of the incoming material flow of the transport system was carried out and its number characteristics were determined. The correlation function characterizing the input flow of material for the transport system is considered. The introduction of dimensionless parameters to describe the input material flow made it possible to scale the results of work for a wide class of conveyor-type transport systems.Документ Analysis of a Dataset for Modeling a Transport Conveyor(2022) Pihnastyi, O. M.; Burduk, AnnaThe analysis of the works, which considered the use of neural networks for modeling a multi-section transport conveyor, was carried out. The prospects for the use of neural networks for the design of highly efficient control systems for the flow parameters of a multi-section transport conveyor are studied. The problem that limits the use of neural networks for building control systems for the flow parameters of a multi-section transport conveyor is considered. The possibility of constructing generators for generating a data set for the process of training a neural network is being studied. A method for generating a data set based on experimentally obtained measurements of the instantaneous values of the input material flow as a result of the operation of industrial transport systems is proposed. Using dimensionless variables, a statistical analysis of a stochastic flow of material entering the input of the transport system was performed. An estimate of the correlation time of a stochastic process characterizing the input flow of material is given. The recommendations on choosing the type of correlation function for the model of the input material flow were confirmed. It is demonstrated that the input flow of material is a non-stationary stochastic process. Approximations for modeling the input flow of materials of the operating transport system are considered.