Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
15 результатів
Результати пошуку
Документ Multi-Agent Modeling of Project Management Processes in Distributed Teams(2021) Cherednichenko, Olga; Matveiev, Oleksandr; Yanholenko, Olha; Maneva, RositsaChanges in the business environment, the innovative nature of projects, lack of necessary skills of project team members lead to increased uncertainty and inability to plan with a given degree of accuracy. Such projects use adaptive project and program management methodologies. In the field of information technology, the use of multi-agent systems is of particular interest. In the context of the use of multi-agent systems for the design of intelligent systems for various purposes, the development and study of a model and software implementation of a prototype of an agent platform are relevant. The aim of this work is to develop and research an agent platform that can be implemented in the work of the distributed team in order to improve the assignment of tasks. The paper presents the formal agent architecture as a basis of multi-agent model. The task assignment is a case study to implement and test multi-agent model prototype. The agent platform is developed based on Kotlin programming language. A prototype of the agent platform based on the FIPA specification allows to increase the productivity, scalability and interoperability of multiagent system.Документ A model for estimating the security level of mobile applications: a fuzzy logic approach(2020) Yanholenko, Olha; Cherednichenko, Olga; Yakovleva, Olena; Arkatov, DenisIn this paper a model for solving the problem of estimating the security level of mobile applications was proposed. The estimation is performed based on a fuzzy inference system of the Mamdani type. The input criteria were defined as the most important security threats by applying the Analytic hierarchy process method. The pairwise comparison matrix was constructed from mobile security research on OWASP Top 10 Mobile Risks. The proposed methodology can be applied for any kind of mobile applications available for modern platforms, except specific cases when security analyst does not have a sufficient amount of information about the chosen application for performing the security level testing. Mobile security analysts can easily make further decisions about comprehensive mobile application security based on the results obtained with the help of the introduced model.Документ Developing the Key Attributes for Product Matching Based on the Item’s Image Tag Comparison(2020) Cherednichenko, Olga; Yanholenko, Olha; Kanishcheva, OlgaWith the constant growth of the number of products on e-marketplaces, buyers feel hard to find and choose items that would satisfy all their needs and expectations. Search and filtering algorithms of recommender systems, although are striving to help users, still fail quite often due to incomplete and inaccurate description of items. The given work suggests to combine analysis of both item description and item image in order to construct groups of similar items. Since a person can define whether two items are similar or not looking at two images and a brief description, it is suggested to form a set of similar items based on users’ judgments and then to extract the core of keywords for the specific type of products. Further, it is proposed to use the given core to evaluate the similarity of any new item added to the definite group. The case study deals with the building of the core of keywords for sneakers. The developed key attributes allow matching the items with a high precision, thus, proving the effectiveness of the method of the core construction.Документ Towards Structuring of Electronic Marketplaces Contents: Items Normalization Technology(2020) Cherednichenko, Olga; Yanholenko, Olha; Vovk, Maryna; Sharonova, NataliiaThe E-commerce industry is going strong and is bringing a great profit to its stakeholders. However, there is probably no buyer of the e-marketplace who has not faced the issues connected with inappropriate search results or inadequate filtering and recommendation of irrelevant products. Modern search and collaborative filtering algorithms of e-commerce systems do work well with the input data of high quality but the reality is that often items’ description contains inaccuracies and incompleteness, which negatively affects the results. The given paper suggests the concept of e-marketplace items normalization which goal is to provide the unified and standardized patterns of items inside the system that can be used by search and filtering algorithms. Items normalization is implemented based on the algebra of predicates models specified in this work. The case study deals with constructing normalized models of knapsacks items from the online sports store. The developed models allowed to build 141 normalized item patterns with a unified set of attributes and their values.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 АнатоліївнаДокумент 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 Issues of Web-based monitoring implementation in higher education(2014) Cherednichenko, Olga; Yanholenko, Olha; Liutenko, Iryna Victorivna ; Norbutaev, AbduganiThe paper is devoted to technology of web-based monitoring in higher education. It consists of three processes: data sources searching, data retrieval and indicators measurement. Data sources searching based on topic-focused web crawling provides a collection of potentially useful web pages. Data retrieval is aimed at clustering of collected web pages and extraction of raw data from them. Indicators measurement represents a measurement model for calculation of indicators’ values. The suggested technology is implemented on the basis of multiagent approach.Документ Мозгоподобные структуры для сбора и автоматизированной переработки бизнес-информации(Consilium LLC, 2015) Чередниченко, Ольга Юрьевна; Янголенко, Ольга Васильевна; Гонтарь, Юлия НиколаевнаВ работе рассматриваются проблемы сбора и переработки больших объемов бизнес-информации на предприятии. Сформулирована задача систематизации бизнес-информации с целью повышения ее ценности для принятия решений. Определены основные составляющие процесса систематизации информации. Проанализированы алгоритмы поиска бизнес-информации в веб-пространстве, а также методы ее кластеризации. Предложены интеллектуальные модели поиска веб-источников информации, ее извлечения и кластеризации на основе метода компараторной идентификации.