Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
14 результатів
Результати пошуку
Документ Методичні вказівки щодо вимог до структури та змісту пояснювальних записок дипломних робіт магістрів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Безменов, Микола Іванович; Северин, Валерій Петрович; Дорофєєв, Юрій ІвановичМетодичні вказівки містять опис вимог до обов’язкової структури та мінімального змісту пояснювальних записок дипломних робіт студентів другого (магістерського) рівня вищої освіти, які навчаються за спеціальністю 124 «Системний аналіз» на освітній програмі «Системний аналіз і управління».Документ Застосування методу парних порівнянь для побудови функції приналежності нечітких змінних(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018) Благіна, К. М.; Дорофєєв, Юрій ІвановичПублікація Методичні вказівки щодо вимог до структури та змісту пояснювальних записок дипломних робіт бакалаврів(2023) Дорофєєв, Юрій Іванович; Безменов, Микола Іванович; Малько, Максим Миколайович; Северин, Валерій ПетровичМетодичні вказівки містять опис вимог до обов’язкової структури та мінімального змісту пояснювальних записок дипломних робіт студентів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти, які навчаються за спеціальністю 124 «Системний аналіз» на освітній програмі «Системний аналіз та управління».Документ Методичні вказівки щодо структури та змісту пояснювальних записок дипломних робіт бакалаврів(2023) Коваленко, Сергій Володимирович; Дорофєєв, Юрій Іванович; Безменов, Микола ІвановичМетодичні вказівки містять опис вимог до обов’язкової структури та мінімального змісту пояснювальних записок дипломних робіт студентів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти, які навчаються за спеціальністю 186 «Видавництво та поліграфія» на освітній програмі «Інформаційні технології в медіаіндустрії».Документ Інформаційні технології керування запасами в мережах поставок(ФОП Панов А. М., 2019) Любчик, Леонід Михайлович; Дорофєєв, Юрій ІвановичРозглянуто питання синтезу систем робастного керування запасами в мережах поставок в умовах невизначеності відносно транспортних запізнювань та зовнішнього попиту. З використанням методу інваріантних еліпсоїдів та дескрипторного підходу синтезовано системи децентралізованого гарантуючого керування запасами. Розглянуто сучасні інформаційні технології керування мережами поставок та результати розв’язання практичних задач. Призначено для науковців, інженерів, студентів та аспірантів.Документ Дескрипторный подход к синтезу управления запасами в цепях поставок с неопределенными временными задержками(ESC "IASA" NTUU "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", 2017) Дорофеев, Юрий Иванович; Любчик, Леонид Михайлович; Никульченко, Артем АлександровичДокумент Consensus control of multi-agent systems with input delays: a descriptor model approach(Lviv Polytechnic National University, 2019) Lyubchyk, L. M.; Dorofieiev, Yu. I.This paper addresses the consensus control design for multi-agent systems with input time delay, which is unknown but bounded. Descriptor transformation is used to obtain a model without delay for closed-loop individual agent. The sufficient conditions for global consensus under directed communication topology are identified using Lyapunov–Krasovskii functional. To analyze the stability of the networked multi-agent system based on the relationship between the agents, the Lyapunov function method using corresponding comparison system is used. The effectiveness of the proposed control design method is demonstrated by a numerical simulation example.Документ Обзор методов автоматического распознавания эмоционального состояния человека по изображению(Национальный технический универститет "Харьковский политехнический институт", 2020) Ульянко, Артем Леонидович; Дорофеев, Юрий ИвановичРассматривается задача распознавания эмоционального состояния человека по изображению. Приведен обзор основных способов описания человеческих эмоций: разделение на конечное число классов и использование векторного описания. Представлены существующие разработки в области распознавания эмоций по изображению, а также приведен общий алгоритм работы подобных систем. Основными этапами решения задачи распознавании эмоций являются поиск лица на изображении и классификация эмоции. Информационная технология распознавания эмоций представлена в графической нотации. Описаны принципы работы алгоритма Виолы -Джонса, который используется для определения лица человека на изображении Представлены подходы, которые применяются для решения задачи классификации: алгоритм Виолы-Джонса, метод опорных точек, различные архитектуры нейронных сетей, которые предназначены для классификации изображений. Проанализированы преимущества и недостатки метода опорных точек, базирующегося на системе кодирования лицевых движений, а также способ применения алгоритма Виолы-Джонса для классификации эмоций. Рассмотрен метод распознавания эмоционального состояния человека на основании визуальной информации с применением сверточных нейронных сетей. Описаны принципы действия сверточных, субдискретизирующих и полносвязных слоев нейронной сети. На основе анализа опубликованных работ приведены результаты точности распознавания в различных условиях. Также представлены работы, в которых для анализа эмоционального состояния применяется комбинация сверточных и рекуррентных нейронных сетей, где кроме визуальной информации используется дополнительный источник – аудиопоток, что позволяет более эффективно классифицировать эмоции в видеопотоке. Представлены наиболее популярные обучающие выборки данных для решения рассмотренной задачи.Документ Robust model predictive control of constrained supply networks via invariant ellipsoids technique(2013) Lyubchyk, Leonid; Dorofieiev, Yuri; Nikulchenko, ArtemThe problem of robust control strategy synthesis for distributed supply network under demand uncertainty, time delays and state and control constraints is considered. An invariant ellipsoids approach is used for robust control problem solving, since the uncertain demands are regarded as an external disturbance. On the base Model Predictive Control approach, the designed control law implements in the form of linear feedback signal based on mismatch between the current state and safety stock level and provides external disturbances effect suppression with simultaneous robust stabilization of closed-loop system. Via invariant ellipsoids technique the considered problem was presented in the terms of Linear Matrix Inequalities and a solution of corresponding semi-definite optimization problem was also obtained. As an example, the three-tier supply network with ve nodes robust control problem is considered.Документ Построение математических моделей управляемых сетей поставок с учетом запаздываний потоков(Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського, 2013) Дорофеев, Юрий Иванович; Никульченко, Артем АлександровичРассмотрена задача построения математических моделей управляемых сетей поставок в условиях неопределенного внешнего спроса при наличии ограничений на состояния и управления, а также транспортных запаздываний. С помощью модели дискретной задержки получена дискретная модель сети поставок с запаздываниями управляемых потоков, на основе которой построена "расширенная" модель без запаздываний и "мгновенная" модель, у которой запаздывания равны нулю. Предложенный подход позволяет сформулировать задачу проверки условия существования и задачу формирования стратегии управления запасами в сетях поставок, которая гарантирует полное и своевременное удовлетворение внешнего спроса, как задачи линейного программирования. Первая из них решается в режиме off-line до начала процесса управления, а вторая — в режиме on-line для каждого дискретного момента времени. В качестве примера рассмотрена задача анализа и синтеза стратегии управления запасами для трехуровневой сети поставок, содержащей пять узлов.