Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Інформатика i моделювання

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/79768

В журналі висвітлюються результати експериментальних досліджень в галузі програмування та розвитку апаратних засобів. Показано можливості моделювання для дослідження складних об’єктів та проектування пристроїв керування. Розглядаються також проблеми штучного інтелекту, рішення актуальних проблем моделювання та оптимізації складних технічних і соціальних систем.

Рік заснування: 2001. Періодичність: 2 рази на рік. ISSN 2079-0031 (Print) ISSN 2411-0558 (Online)

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 15

Синтез апаратних та програмних засобів адаптивних дискретних систем високого порядку на основі моделі бажаного перехідного процесу гарантованого ступеня стійкості
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Качанов, Петро Олексійович; Ситнік, Б. Т.; Мірошник, Анатолій Миколайович
В роботі видалено аналітичні вирази для зв’язку критеріїв оптимізації та параметрів налаштування адаптивного PI-PID регулятора зі змінними параметрами об’єкта та адаптивного фільтра. Розроблено метод синтезу моделі дискретних регуляторів із заданих динамічних характеристик. Розроблено метод синтезу моделі дискретного ПІД-регулятора із заданих динамічних характеристик на основі критерію перехідного процесу гарантованого рівня стійкості.
Апаратно-програмний комплекс визначення найбільш інформативних психофізіологічних параметрів при професійному вигоранні
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Дацок, О. М.; Літовченко, О. Л.; Чигрин, Д. Р.; Кіряк, А. О.
Розроблено структуру апаратно-програмного комплексу для визначення психофізіологічних параметрів людини під час психологічного вигорання (для медиків та працівників швидкої медичної допомоги) за результатами опитувальника Маслач (MBI-GS), що включає в себе спеціалізовану модель для визначення найбільш інформативних ознак, які спричиняють професійне вигорання.
Застосування сіамських нейронних мереж для порівняння аерофотознімків із картами місцевості
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Власенко, В. О.
У роботі представлено методологію розробки та навчання сіамської нейронної мережі для порівняння аерофотознімків із картами місцевості. Запропонований підхід спрямований на виявлення стійких та інформативних ознак у зображеннях, що дозволяє підвищити точність та автоматизацію процесу зіставлення. Представлений метод використовує дві ідентичні мережі, які тренуються паралельно, що забезпечує зменшення розриву у характеристиках між порівнюваними зображеннями. Сіамська нейронна мережа ефективно обробляє зображення різної якості та з різним ступенем деталізації, що робить її ідеальною для порівняння аерофотознімків з картами місцевості. Розроблений інструмент дозволяє оперативно аналізувати та порівнювати аерофотознімки з картами місцевості з високою ефективністю та точністю, що сприяє розширенню області застосування у геоінформаційних дослідженнях та інженерних додатках.
Підхід до моделювання просторової взаємодії точкових множин на цілочисельних регулярних сітках
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Дашкевич, Андрій Олександрович
В роботі продемонстровано узагальнений підхід до моделювання взаємодії точок та точкових множин на цілочисельних регулярних сітках в метричних просторах. Процес моделювання базується на визначенні просторових відносин в парах «Точка-Множина» та «Множина-Множина», що дозволяє визначати просторову взаємодію між довільними геометричними об’єктами, що задані як сіткові геометричні моделі (СГМ), які являють точкові множини на регулярних сітках, в роботі розроблені узагльнені схеми просторової взаємодії. В результаті роботи розроблено програмне забезпечення для проведення комп’ютерних експериментів із моделювання взаємоді в метричних просторах довільної розмірності та візуалізації їх результатів. Розроблений підхід протестовано на наборах даних різної розмірності.
Integrating advanced human-computer interaction and machine learning models for optimizing VR systems in educational and business applications
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Tao, Li; Honcharenko, Tetyana
This paper presents the development of an advanced Human-Computer Interaction (HCI) model and algorithm integrating Natural Language Processing (NLP) to optimize Virtual Reality (VR) systems for educational and business applications. The proposed model enhances user experience and operational efficiency by addressing interface design, user engagement, real-time data processing, and accessibility. Continuous learning and contextual data integration ensure adaptive and personalized interactions, improving the functionality and applicability of VR environments.
Моделі діагностування інтерактивних комп’ютерних мереж на структурно-логічному рівні
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Мірошник, М. А.; Корольова, Яна Юріївна; Деменкова, Світлана Дмитрівна; Шафранський, А. В.
Розроблено методи діагностування інтерактивних комп’ютерних мереж на структурно-логічному рівні. Розроблено методи та процедури синтезу одновимірних і двовимірних мереж з розподіленим управлінням конфігурацією. Проведено аналіз існуючих методів діагностування інтерактивних комп'ютерних мереж на структурнологічному рівні. Створено моделі діагностування для інтерактивних комп’ютерних мереж на структурно-логічному рівні. За результатами діагностичних експериментів зроблено висновок про тестопридатність розглянутих у роботі мереж.
Нейронна мережа для розпізнавання та класифікації зображень на кордонах декількох класів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій Юрійович; Мезенцев, Микола Вікторович
Нейронна мережа належить до комп‘ютерних систем обчислювальної техніки та штучного інтелекту в області побудови автоматизованих систем розпізнавання та класифікації зображень на кордоні декількох класів, що виконаний з можливістю виконування діагностики та розпізнавання зображення на кордонах двох, трьох та більшого числа класів завдяки тому, що шар схем виділення одного, двох або більшої кількості одиничних сигналів з виходів шару вихідних нейронів Y1 , Y2 , , Yp , , Ym в кожний момент часу пам‘ятає число ненульових сигналів на виході нейронів вихідного шару, а другий шар вихідних нейронів X1 , X 2 , , X p , , X m запам‘ятовує нейрони вихідного шару, які мають на своїх виходах ненульові сигнали. Технічним результатом, що досягається цією нейронною мережею є збільшення числа класів, які розпізнаються, та можливість розпізнавати зображення, що знаходяться на однаковій відстані Хемінга від двох, трьох або більшої кількості еталонних зображень, що зберігаються у вагах зв‘язків нейронів шару, що запам‘ятовує. Проведено експериментальне оцінювання методу та нейронної мережі для розв‘язання задач зіставлення цифрових зображень. Нейронна мережа реалізована у вигляді програмної утілити.
Синтез згорткових нейронних мереж та довгої короткочасної пам’яті для детектування профілеративної ретинопатії
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Прочухан, Дмитро Володимирович
Досліджено ефективність комбінації згорткових нейронних мереж та довгої короткочасної пам’яті в діагностиці профілеративної ретинопатії. Розглянуто способи синтезу вказаних видів мереж. Наведено переваги використання згорткової нейронної мережі ResNeXt-101 у порівнянні з ResNet-101. Розроблено нейромережеву модель, що синтезує вказану мережу з мережею довгої короткочасною пам’яті. Проведено навчання моделі. Наведено механізми функціонування вказаної моделі. За допомогою розробленої моделі розв’язана задача детектування профілеративної ретинопатїї. Отримано високі показники точності класифікації.
Моделі та методи виявлення обʼєктів в цифровій обробці зображень
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Любченко, Віра Вікторівна; Мороз, Дмитро В.
Виявлення об’єктів в цифрових зображеннях може стикатися з такими проблемами, що виникають в процесі реєстрації зображень, як наявність шуму, низька якість/роздільна здатність зображень, неоднорідність освітлення, перекриття об’єктів та інші. Ці проблеми ускладнюють процес виявлення об’єктів та призводять до помилок у роботі алгоритмів обробки зображень. Для розв’язання цих проблем досліджуються переваги, недоліки та технічні особливості моделей і методів виявлення об’єктів у цифрових зображеннях для їх обґрунтованого вибору в практичних застосуваннях.
Дослідження точності інтегральних моделей окуло-моторної системи
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Павленко, В. Д.; Лукашук, Д. К.
Для математичного моделювання окуло-моторної системи (ОМС) людини використовуються інтегральні нелінійні моделі, які одночасно враховують нелінійні та інерційні властивості об'єкта дослідження. На основі даних експериментальних досліджень ОМС "вхід-вихід" визначаються перехідна та діагональні перетини перехідних функцій другого та третього порядків. Для отримання експериментальних даних застосовується інноваційна технологія айтрекінгу, що дозволяє реєструвати відгуки ока на тестові візуальні стимули. При цьому тестові сигнали відображаються на моніторі комп’ютера з різною відстанню від стартової позиції у напрямку по горизонталі. Мета роботи полягає в дослідженні точності ідентифікації ОМС за даними айтрекінгу шляхом оцінки похибок обчислення багатовимірних перехідних функцій при використанні методів нелінійної динамічної ідентифікації на основі моделей у вигляді рядів та поліномів Вольтерри. Об’єктом дослідження є процес непараметричної ідентифікації ОМС на основі моделей Вольтерри у часовій області. Предметом дослідження є алгоритмічні та програмні засоби обчислення динамічних характеристик ОМС за даними айтрекінга, аналіз точності отриманих моделей при використанні двох методів ідентифікації: апроксимаційного методу та методу найменших квадратів (МНК). Розроблено у середовищі програмування Python засоби нелінійної динамічної ідентифікації ОМС людини на основі рядів та поліномів Вольтерри. Отримано оцінки точності побудованих різних моделей ОМС (лінійної, квадратичної та кубічної) за даними трьох відгуків на тестові сигнали різної амплітуди. Для однакових тестових сигналів отримано однакові моделі у вигляді ряду і поліному Вольтерри, оскільки в області збіжності ряду Вольтерри ці моделі співпадають. Аналіз похибок оцінки динамічних характеристик ОМС продемонстрував, що модель у вигляді інтегрального поліному другої степені, яку побудовано за допомогою МНК на основі трьох відгуків має точність у два рази вище ніж точність аналогічних моделей, побудованих за даними двох відгуків. Таким чином, у подальших дослідженнях психофізіологічного стану людини на основі нелінійних динамічних моделей ОМС за даними трьох відгуків доцільно використовувати модель у вигляді квадратичного поліному Вольтерри.