Вісники НТУ "ХПІ"
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494
З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.
Переглянути
6 результатів
Результати пошуку
Документ Прогнозування зміни рівня лісистості за допомогою сервісу Global Forest Watch і мови програмування та аналізу даних R(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Мельников, Олександр Юрійович; Денисенко, Вікторія ОлегівнаРозглядається проблема розрахунку рівня лісистості, у тому числі – прогнозування зміни лісистості в окремому лісництві. Наведено, що автори раніше розробили програмне забезпечення для розрахунку лісистості та оброблення інформації про лісові насадження на прикладі селища Співаківка в Ізюмському районі Харківської області. Також було зроблено порівняння лісистості за низку років з використанням ресурсу Global Forest Watch. З цього ресурсу були взяті зображення Придонецького лісництва з нанесеними умовними позначеннями: синім кольором зображені території, де відбувається висадка нових лісових насаджень, а рожевим – де відбувається вирубування. Кожне із завантажених зображень обраного лісництва запропоновано розділити на квадрати, а потім аналізувати дані по кожному квадрату. Було розраховано насиченість рожевим кольором та збережено у таблиці. Зазначено, що прогнозування зміни лісових насаджень на обраній ділянці, тобто зміни відсотка вирубки, можна зробити різними шляхами. По-перше, використати регресійний аналіз – застосувати рівняння регресії окремо до значень кожного квадрату, а також для усього лісництва. По-друге – сформувати перелік вхідних факторів, що містять показники на обраній ділянці у два попередні роки та ці ж показники на сусідніх ділянках. Таким чином, кількість факторів буде дорівнювати 27: 26 вхідних та 1 вихідний (значення на досліджуваному квадраті). Таку задачу прогнозування можна розв’язати або методом багатофакторної лінійної регресії, або методом штучних нейронних мереж. Для проведення розрахунків за обома методами було використано мову програмування та аналізу даних R. Створено скрипт, який виконує розрахунки побудовою ліній регресії та штучної нейронної мережі, а також дозволяє визначити найкращу архітектуру нейронної мережі та більш ефективний метод її навчання для певного набору даних. Наведено розрахунок динаміки вирубки у цілому лісництві (прогноз на останній рік забезпечує похибку в 1 %) та розрахунок динаміки вирубки на обраному квадраті (прогноз на останній рік забезпечує похибку в 3.5 %). Після численних запусків скрипту з’ясовано, що найкращий результат забезпечує персептрон з двома прихованими шарами та двома нейронами у кожному шарі. Результати розрахунків свідчать про високу кореляцію даних для визначення відсотка лісу, який буде вирубуватися на визначеному квадраті. Застосування цього персептрону для прогнозування на останній рік показало похибку в 3 %.Документ Моделювання рівня незадоволення потреб мешканців малих міст у системі підтримки прийняття рішень для водопостачання в екстремальних випадках(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Мельников, Олександр Юрійович; Закабула, Олексій ЮрійовичРозглядається проблема забезпечення водопостачання малих населених пунктів в екстремальних випадках. Наведено, що автори раніше сформулювали та розв’язали задачу створення системи підтримки прийняття рішень, яка дозволяє при наявності даних про кількість мешканців у кожному районі та відстанях між районами розрахувати оптимальний маршрут пересування цистерни з водою. З використанням низки параметрів (середній час обслуговування, об’єм цистерни, середній відсоток населення, що виходить за водою, обмеження на обсяг видаваної води тощо) система дозволяє скласти розклад (графік) руху цистерни, а також дати рекомендації щодо збільшення кількості цих цистерн і оптимального їхнього розподілу по районах, визначити місця їх найкращого розташування в кожному районі для максимального задоволення всіх його мешканців. Наразі розроблено математичну модель для розрахунку спеціального коефіцієнта, який дозволяє оцінити рівень незадоволення потреб мешканців в забезпеченні питною водою. Пропонований коефіцієнт містить три складові частини, а саме – віднесення об’єму рекомендованої видачі максимально можливої кількості літрів на одну людину до розрахункової; віднесення реального «часу у дорозі» до оптимально розрахованого; середня відносна віддаленість від розрахованого центру району. Створена модель додана як додатковий модуль до наявної системи підтримки прийняття рішень, наведено приклади роботи системи під час розрахунку маршруту та положення цистерн, що забезпечують м. Торецьк Донецької області. Приклади свідчать, що причиною найбільшого незадоволення є недостатня кількість машин, на другому місці – їх не дуже вдале розташування; наявний час майже не впливає на результат. Збільшення кількості машин до двох знижує першу складову коефіцієнту до одиниці. Результати свідчать про можливість зниження показника з 1,305 до 1,087.Документ Дослідження впливу якості засвоєння попереднього матеріалу на успішність здобувачів освіти з окремої дисципліни(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Мельников, Олександр Юрійович; Гітіс, Веніамін БорисовичУ роботі розглянуто основні поняття, пов'язані з якістю освіти у цілому та засвоєнням студентами навчального матеріалу. Сформульовано задачу прогнозування оцінки студента з будь-якої дисципліни, маючи дані щодо оцінок з «забезпечуючих» дисциплін. Наведено перелік методів, які можуть бути застосовані для розв'язання задачі (метод багатовимірного регресійного аналізу, метод штучних нейронних мереж, метод k найближчих сусідів), зроблено висновок щодо доцільності використання методу штучних нейронних мереж. Описано постановку задачі прогнозування засвоєння знань та навичок програмування; використана архітектура – персептрон з чотирма вхідними нейронами, одним вихідним і 10 нейронами прихованого шару. Шляхом проведення низки числових експериментів підібрано оптимальну архітектуру нейронної мережі. У якості прикладу використано навчальний план та структурно-логічну схему освітньо-професійної програми «Інтелектуальні системи прийняття рішень» спеціальності 124 «Системний аналіз». Описано створену інформаційну модель проєктованої системи мовою візуального моделювання UML (діаграми варіантів використання, класів, кооперації, послідовності, станів, діяльності та компонентів). Описано можливості системи для дослідження впливу якості засвоєння попереднього матеріалу на прогнозування оцінок студентів з окремої дисципліни, наведено приклад функціонування цієї системи та проведено аналіз результатів розрахунків. Зазначено, що система дозволяє проведення аналізу результатів розрахунків для подальшого вибору найкращого методу для прогнозування.Документ Алгоритмічне забезпечення моніторингу ідентичності циліндрових потужностей силових агрегатів на основі опрацювання даних непрямих вимірювань(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Борисенко, Анатолій Миколайович; Єнікєєв, Олександр Фанилович; Захаренков, Дмитро Юрійович; Зиков, Ігор Семенович; Мельников, Олександр ЮрійовичЗапропоновано частотно-модульований сигнал миттєвої швидкості обертання колінчастого вала в якості вхідної інформації при моніторингу ідентичності циліндрових потужностей двигуна внутрішнього згоряння. Алгоритмічне забезпечення побудовано на розв’язанні перевизначеної системи лінійних алгебраїчних рівнянь із оптимізацією рішення на основі методу найменших квадратів. Досліджено частотний та часовий методи подання сигналу вимірювальної інформації. При часовому поданні система алгебраїчних рівнянь являє собою баланс між значеннями сигналу флуктуацій першої маси у конкретні моменти часу та сумою розрахункових внесків циліндрів. Додаток до суми визначається добутком вагових коефіцієнтів на відповідну функцію внеску циліндру до сигналу флуктуацій. Ця функція розраховується як інтервал згортки між крутним моментом окремого циліндра та його передавальною функцією. В результаті розв’язання системи рівнянь отримаємо вагові коефіцієнти циліндрів, за допомогою яких визначаємо розподіл циліндрових потужностей силового агрегату. При порівнянні методик встановлено, що часовий метод подання забезпечує кращу продуктивність. Розроблено математичний апарат отримання оцінки максимальної правдоподібності параметрів детермінованих складових внесків окремих циліндрів у сигнал флуктуацій швидкості обертання першої маси колінчастого валу. Також пропонується алгоритм отримання оцінок вагових коефіцієнтів циліндрів, який реалізує кореляційний метод аналізу. Це забезпечує суттєве покращення співвідношення сигнал-завада у вимірювальній реалізації сигналу флуктуацій швидкості обертання колінчастого валу. Отримано аналітичний вираз для взаємної кореляційної функції між часовою реалізацією сигналу флуктуацій та крутним моментом першого циліндру. Розроблено схему алгоритму моніторингу ідентичності циліндрових потужностей силового агрегату. Досліджено невизначеність інформаційної технології опрацювання даних непрямих вимірювань та встановлено вимоги щодо метрологічних характеристик апаратних засобів для вимірювань сигналу миттєвої швидкості обертання колінчастого валу.Документ Прогнозування результатів складання єдиного вступного іспиту з іноземної мови випускниками-бакалаврами закладу вищої освіти при вступі до магістратури(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Мельников, Олександр ЮрійовичВ роботі наведено інформацію щодо необхідності складання «Єдиного вступного іспиту» з іноземної (англійської) мови студентами, що отримали освітньо-кваліфікаційний рівень бакалавра та бажають продовжити навчання для здобуття ступеня магістра. Визначено, що при роботі зі студентами випускного курсу бакалаврату доцільно, по-перше, визначити відсоток випускників, здача якими ЄВІ малоймовірна, а по-друге, активізувати роботу з такими випускниками для підвищення цієї ймовірності. Було поставлено задачу створення моделі для прогнозування результатів складання єдиного вступного іспиту з іноземної мови випускниками-бакалаврами закладу вищої освіти при вступі до магістратури. Запропоновано низку факторів, які впливають на бал ЄВІ, а саме: конкурсний бал при зарахуванні (показник базового рівня студента), рейтинг (оцінка) за підсумками першого року навчання (іспит з обов’язкового предмету «Іноземна мова»), рейтинг за підсумками вивчення дисципліни вільного вибору «Іноземна мова» на 2-3-му курсах (максимальний з усіх або «0», якщо студент не вибирав), рейтинг за підсумками додаткових занять «Іноземна мова» на 4-му курсі, середній рейтинг за передостанню сесію (показник «актуального» відношення студента до навчального процесу), факт наявності додаткових балів (показник зацікавленості студента іншими видами діяльності, крім навчальної), середній рейтинг диплому бакалавра (показник загального ставлення студента до навчального процесу). Наведено наявні дані щодо студентів двох років кафедри інтелектуальних систем прийняття рішень Донбаської державної машинобудівної академії. Запропоновано метод штучних нейронних мереж з архітектурою двошарового персептрону з десятьма нейронами у кожному прихованому шарі, активаційною функцією сигмоїдою і алгоритмом зворотного поширення помилок для навчання мережі. Проведено розрахунки в середовищі Deductor Studio Lite, проаналізовано їхні результати. Зазначено, що запропонований підхід до прогнозування можна застосовувати при роботі зі студентами випускного курсу бакалаврату, для визначення відсотку випускників, здача якими ЄВІ малоймовірна, та активізації роботи з такими випускниками для підвищення цієї ймовірності.Документ Система поддержки принятия решений для определения оптимального состава команды исполнителей на примере спортивного варианта игры "Что? Где? Когда?"(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Мельников, Александр ЮрьевичВ работе была поставлена задача создания системы поддержки принятия решений, позволяющей определить оптимальный состав команды исполнителей. В качестве предметной области выбран спортивный вариант игры «Что? Где? Когда?». Описаны принципы проведения турниров по интеллектуальной игре «Что? Где? Когда?» и правила формирования команд для участия в таких соревнованиях. Сделан вывод, что для предсказания влияния изменений в составе команды на результат целесообразно использовать современные математические и интеллектуальные методы, в том числе – метод искусственных нейронных сетей. Приведены имеющиеся данные о результатах синхронных турниров ЛУК (СТ) с 2011 года и городских турнирах (ГТ) с 2017 года, охарактеризованы основные показатели по каждому соревнованию. Обосновано введение выходных факторов: отношение результата команды к среднему результату и отношение результата команды к результату победителя. Сформулирована задача прогнозирования как предсказание относительного результата команды на конкретной игре по имеющемуся перечню игроков команды на эту игру. Предложено учитывать место проведения конкретной игры, а участие игроков фиксировать в виде «доли» вклада в результат команды, при этом сумма «долей» всех игроков должна быть равной единице. Предложен метод искусственных нейронных сетей с архитектурой двухслойного персептрона, активационной функцией сигмоидой и алгоритмом обратного распространения ошибок для обучения сети. Приведены примеры расчета в среде Deductor Studio Lite. Сделаны выводы, что для практического применения модели постоянное использование стандартных пакетов неприменимо. Кроме того, также необходимо решить задачу автоматизации выбора состава команды. Описано разработанное в среде визуального программирования приложение – система поддержки принятия решений, которая позволяет импортировать исходные данные из XLS-файла, настраивать входные и выходные факторы, изменять архитектуру нейронной сети (число скрытых слоев и число нейронов в каждом слое), проводить обучение нейронной сети методом обратного распространения ошибок, сохранять обученную сеть на диске и загружать ее заново, осуществлять расчет значений для вводимых данных, проводить поиск вариантов состава команды. Разработанная система поддержки принятия решений позволяет посредством перебора вариантов давать рекомендации по формированию команды на конкретный турнир.