Сучасні інформаційні системи

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62915

Офіційний сайт http://ais.khpi.edu.ua/

У журналі публікуються результати досліджень з експлуатації та розробки сучасних інформаційних систем у різних проблемних галузях.

Рік заснування: 2017. Періодичність: 4 рази на рік. ISSN 2522-9052 (Print)

Новини

Включений до "Переліку наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук" (технічні науки) наказом Міністерства освіти і науки України від 04.04.2018 № 326 (додаток 9, п. 56).

Переглянути

Фільтри

2022 - 20242

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.information system

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Complex method of determining the location of social network agents in the interests of information operations
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Herasуmov, Serhii ; Tkachov, Andrii; Bazarnyi, Sergii
    The researcher developed a method for determining the location of social network agents in the interest of conducting an information operation based on a comprehensive approach to data analysis of the information system. The relevance of the method is determined by the need to specify the enemy's target audience in the area of the information operation. Results. The author proposed a complex method for determining the location of social network agents, which is based on the combination of data from the analysis of the social connections of the specified agent, geotags and the time of registration of his friends in the social network, databases of IP addresses and geolocations of social network agents. The advantage of the developed method is the possibility of its application without direct access to the devices of agents of the social network that use the data of global positioning satellite systems. Conclusion. The application of the proposed complex method of determining the location of agents of social networks makes it possible to increase the effectiveness of information operations due to a more accurate definition of the enemy's target audience in the area of operations. The direction of improvement of the developed method can be its integration with complex information systems of psychological influence, as well as the use of machine learning methods and algorithms.
  • Ескіз
    Документ
    Моделювання лісових пожеж на основі прогностичної моделі Байєса та геоінформаційних технологій
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Барабаш, Олег Володимирович ; Бандурка, Олена Іванівна
    Сьогодні різноманітну інформацію про лісові екосистеми можна отримати за допомогою методів дистанційного зондування Землі. Використання космічних даних моніторингу лісів є економічно вигідним тому, що дозволяє швидко отримувати об’єктивну інформацію, необхідну лісівникам для вирішення практичних задач. Супутникові дані забезпечують широке охоплення лісових угідь, високу точність результатів, а також високу частоту отриманих даних. Для дослідження було обрано космічні знімки території Овруцького району Житомирської області України влітку 2020 року. Визначення породного складу проведено методами керованої класифікації, а саме класифікатором Байєса. Встановлено, що 70% лісів є сосновими, у меншій кількості зустрічаються осикові, грабові, березові, вільхові та ясеневі породи дерев. За статистичними даними впродовж 2000-2020 рр. в Україні було пошкоджено і знищено лісовими пожежами 51,4 тис. га лісових насаджень. Тому об'єктивна і своєчасна інформація про наслідки пожеж необхідна для вирішення широкого класу прикладних завдань лісового господарства. Важливим завданням при оцінці еколого-економічного збитку, нанесеного лісовому господарству внаслідок лісових пожеж, є визначення площі пошкоджених лісів. У роботі розглядається технології визначення території лісу, де пройшла пожежа, з використанням космічних знімків супутника Landsat 8. Для виявлення спалених пожежею територій та рівнів враження використовується нормалізованого індексу згарища NBR до та після пожежі й індекс DNBR. Для прогнозування лісових пожеж створена математична модель на основі теореми Байєса та створена тематична карта з класами пожежної небезпеки поквартально. Для перевірки точності результатів створеної прогнозної моделі проведено суміщення тематичної карти з шаром визначених територій згарищ. Даний програмний продукт є досить гнучким та універсальним, він може бути легко адаптованим для застосування не тільки для визначення спалених лісових угідь, а й для інших територій.