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
11 результатів
Фільтри
Налаштування
Результати пошуку
Документ Аналіз проблеми прогнозування трендів кріптовалютного ринку та сучасні підходи до її вирішення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Москаленко, Валентина Володимирівна; Фонта, Наталія Григорівна; Гавриленко, Антон Владиславович; Безчастний, Олексій МаксимовичРозглянуто актуальну проблему прогнозування трендів кріптовалютного ринку та сучасні підходи до їх вирішення. Визначено два основних фактори, які впливають на вартість криптовалюти – це розмір ринку криптовалюти та темпи зростання обсягів ринку. Наведені результати досліджень щодо перспектив крипторинку, у тому числі те, що біткоїн у майбутньому може бути захистом від падіння курсу долара США для учасників фінансового ринку. Також дослідники розглядають біткоїни не як готівку, а як інвестиційний актив. Зроблено висновок, що регулювання та економічна політика, яка пов’язана з використанням криптовалют, поступово посилюються багатьма країнами у міру підвищення її інвестиційної привабливості. Надано аналіз задачі прогнозування тренду ринка криптовалюти. Надано аналіз досліджень та публікацій щодо методів прогнозування вартості криптовалюти. Традиційні моделі часових рядів, такі як модель ARIMA, продовжують бути популярними у фінансовому прогнозуванні, але її використання менш ефективне для ринків з високою волатильністю, що характерно для криптовалют. Прогнозування ціни криптовалюти – це проблема часових рядів, яку можна вирішити за допомогою регресії та інших методів машинного навчання. Наведені результати сучасних досліджень щодо потенціалу машинного навчання у виявленні складних трендів та закономірностей. Доведено, що методи глибокого навчання можуть бути ефективними для прогнозування часових рядів зі значними коливаннями та з майже хаотичною та непередбачуваною поведінкою. Зроблено висновок, що ключовим аспектом є створення гнучких моделей, які можуть адаптуватися до нових даних та змін у ринковій динаміці. Комбінування традиційних методів технічного, факторного аналізу з інноваційними методами машинного навчання може призвести до створення потужних гібридних моделей. Ці моделі використовують як кількісні, так і якісні дані для розробки більш точних прогнозів. Обґрунтовано доцільність розробки програмних систем, які реалізують сучасні методи штучного інтелекту, у тому числі машинного навчання, глибокого навчання, обробки природної мови та інших технологій для забезпечення аналізу ринку, виявлення закономірностей та надання прогнозів щодо трендів крипторинку. Використання такого ПЗ буде допомогою інвесторам у визначенні потенційно прибуткових інвестиційних можливостей, в управлінні ризиками та прийнятті обґрунтованих рішень в умовах високої невизначеності.Документ 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.Документ Вейвлетний аналіз та прогнозування фінансових часових рядів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Міловська, К. М.; Мороз, В. В.В роботі розглянуто моделі та методи прогнозування фінансових часових рядів. Проаналізовано основні переваги та недоліки традиційних моделей та нейронних мереж для прогнозування без попередньої обробки даних. Застосовано вейвлетний аналіз та рекурентна нейромережа з довгою короткостроковоюпам’яттю (LSTM) для прогнозування курсу криптовалюти. Отримані результати порівнюються з результатами існуючих підходів, визначено ефективність запропоновано рішення.Документ Мультиагентні системи управління та підтримки прийняття рішень(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Коноваленко, Ольга Євгенівна; Брусенцев, Віталій ОлександровичРозглядаються питання практичного використання багатоагентних технологій. Наводиться опис специфічних властивостей багатоагентних систем, що визначають області їх практичного застосування, а також приклади успішного використання багатоагентного підходу для вирішення важливих практичних завдань. Основна увага приділяється проблемі взаємодії агентів з зовнішнім середовищем. У зв'язку з цим наводиться опис прикладів зовнішнього середовища декількох багатоагентних систем. Також міститься опис моделі віртуальної реальності та віртуального простору, які відображають повний життєвий цикл прикладних багатоагентних систем. З урахуванням спрямованості статті основна увага при описі середовища також приділяється опису пропонованих у ній рішень, використаних для реалізації механізмів взаємодії агентів з зовнішнім середовищем.Документ Моделі ідентифікації механізмів паралельної структури(НТУ "ХПІ", 2019) Ковалевська, Олена Сергіївна; Ковалевський, Сергій ВадимовичПредставлено обґрунтування можливості моделювання об'єктів на основі сигнатур, які являють собою образ механізму паралельної структури у вигляді спектра власних коливань структурно пов'язаних актуаторів і виконавчих ланок. Показано, що динамічні властивості стрижневих конструкцій, що описують об'єкти з кінцевим числом ступенів свободи і змінним розподілами навантажень на них, можуть бути представлені рівняннями, які є частотними рівняннями власних коливань системи механізмів паралельної структури. На основі якісного аналізу точності і адекватності ідентифікаційних динамічних моделей і застосування математичного апарату нейронних мереж зроблено висновок про перевагу оцінки його ідентифікаційних моделей в порівнянні з їх точністю. Представлені результати експериментальних досліджень сигнатур окремих конфігурацій механізмів паралельної конфігурації.Документ Концепція розроблення мехатронних систем транспортних засобів на основі конвергенції інтелектуальних технологій(НТУ "ХПІ", 2018) Ніконов, Олег Якович; Клец, Дмитро Михайлович; Бондаренко, Анатолій ІгоровичЗапропонована інтелектуальна бортова інформаційна система транспортних засобів (ТЗ) на основі фазі-архітектури дозволяє підвищити безпеку та ефективність керування ТЗ за рахунок того, що керування ТЗ здійснюється за допомогою фазі-архітектури. Проаналізовано основні тенденції та підходи до концепції розроблення транспортних засобів на основі конвергенції інтелектуальних технологій. Для ефективного розроблення транспортних засобів необхідно використання технології віртуальної реальності, синергетичного підходу, еволюційних методів моделювання, методів глибокого навчання штучних багатошарових нейронних мереж, використання фазі-архітектури. Запропоновано функціональну і структурну схему інтелектуальної бортової інформаційної системи транспортних засобів. Змінений принцип роботи керуючого блока на основі фазі-архітектури підвищує продуктивність і ефективність керування ТЗ. Представлено структурну схему керуючого блока на основі фазі-архітектури, який складається з блоків на основі фазі-логіки.Документ Новые алгоритмы обучения одно- и многомодульных дискретных нейронных сетей АРТ(НТУ "ХПИ", 2008) Дмитриенко, Валерий Дмитриевич; Поворознюк, Оксана АнатольевнаПроанализированы недостатки алгоритмов обучения существующих дискретных нейронных сетей адаптивной резонансной теории (АРТ). Предложены новые алгоритмы обучения одно- и многомодульных дискретных нейронных сетей на основе генетических алгоритмов и алгоритмов обучения нейронных сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов.Документ Тестування програмного забезпечення розрахунку технічних втрат електроенергії в повітряних лініях електропередач напругою 6-35 кВ(НТУ "ХПІ", 2016) Бакулевський, Володимир ЛеонідовичРозглядається тестування розробленого програмного забезпечення розрахунку технічних втрат електроенергії в повітряних лініях електропередач напругою 6–35 кВ на нових даних в ОС STATISTICA в нейроімітаторі Neural Networks американської компанії StatSoft, в результаті чого доведена його працездатність. Здійснено впровадження розробленого програмного забезпечення в промислову експлуатацію. Результати дослідження можуть бути корисні в енергопостачальних та проектних організаціях.Документ Исследование эффективности функционирования системы управления адаптивной подвески автомобиля(НТУ "ХПИ", 2015) Никонов, О. Я.; Фастовец, В. И.; Шуляков, В. Н.В статье рассмотрена задача исследования эффективности функционирования системы управления адаптивной подвески автомобиля на основе использования нейро–нечетких регуляторов. Синтезированы два нейро–нечетких регулятора работающих в разных условиях эксплуатации. Один регулятор создан с использованием метода решетки с треугольной функцией принадлежности, а второй с использованием метода субтрактивной кластеризации. Проведенные исследования подтвердили эффективность использования интеллектуальных систем управления в интегрированных информационно–управляющих системах адаптивной подвески автомобиля.Документ Использование нейросетевых моделей для определения оптимального маршрута в сетях с адаптивной маршрутизацией пакетов данных(НТУ "ХПИ", 2013) Колесников, К. В.; Карапетян, А. Р.; Никулин, О. Г.Представлены существующие методы применения моделей, построенных на основе нейронной сети Хопфилда, для определения оптимального маршрута. Рассмотрена возможность использования нейронных сетей Хопфилда в сетях с адаптивной маршрутизацией. Проанализирована вычислительная сложность при использовании функции энергии для активации нейронной сети.