Том 4 № 147 (СТ ІПБТ)
Permanent URI for this collection
Volume 4 No. 147 (ST IIBT)
Browse
Recent Submissions
Item Дослідження методів на основі нейронних мереж для аналізу тональності корпусу текстів(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Островська, Катерина Юріївна; Стовпченко, Іван Володимирович; Печений, Денис СергійовичUKR: Об'єктом дослідження є методи з урахуванням нейронних мереж для аналізу тональності корпусу текстів. Для досягнення поставленої в роботі мети необхідно вирішити такі завдання: вивчити теоретичний матеріал для навчання глибинних нейронних мереж та їх особливості стосовно обробки природної мови; вивчити документацію бібліотеки Tensorflow; розробити моделі згорткової та рекурентної нейронних мереж; розробити реалізацію лінійних та нелінійних методів класифікації на моделях мішка слів та Word2Vec; порівняти точність та інші показники якості реалізованих нейромережевих моделей із класичними методами. Для візуалізації навчання використовується Tensorboard. У роботі показано перевагу класифікаторів на основі глибоких нейронних мереж над класичними методами класифікації, навіть якщо для векторних уявлень слів використовується модель Word2Vec. Найвищу точність для даного корпусу текстів має модель рекурентної нейронної мережі з LSTM-блоками.Item Механізми та методи фішингу як першого кроку до отримання доступу(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Гуда, Антон Ігорович; Кліщ, Сергій МихайловичUKR: Розглянуто фішинг – техніку надсилання фішингових повідомлень. Аналіз зроблено на підставі даних у відкритому доступі. Проаналізовано процес фішингової атаки, та досліджено технічні вектори того, як користувачі стають жертвами атаки. Також розглянуто існуючі параметри фішингових атак та відповідні підходи до запобігання.Item Управління потоками даних в сучасній промисловості за допомогою блокчейну(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ситник, Роман Сергійович; Гнатушенко, Вікторія ВолодимирівнаUKR: Сучасна світова промисловість проживає трансформацію того, як компанії розробляють, виробляють і розповсюджують товари та послуги, зосереджуючись на більшій ефективності, гнучкості та підлаштуванню під потреби сучасного світу. Ці процеси відбуваються під впливом впровадження в промисловість інформаційних технологій, та часто описуються терміном "Індустрія 4.0", в якому описуються концепції цифровізації, автоматизації та взаємозв’язку у промислових секторах, появи розумних фабрик і об’єднаних ланцюжків поставок, що створює великі об’єми даних для аналізу та обробки, що створює нові виклики у питаннях адаптації інформаційних технологій. Тому є актуальною задача дослідження нових моделей та методів управління потоками даних у інформаційних системах, які можуть поліпшити взаємодію та прискорити адаптацію інформаційних технологій в різних промислових секторах економіки. У роботі розглянуто підхід до побудови інформаційних систем в промисловості та бізнесі за допомогою технології блокчейну та потенціал цієї технології у вирішенні проблем управління потоками даних у сучасній промисловості.Item Покращення ефективності розпізнавання супутникових зображень шляхом визначення обсягу навчальних даних(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Солдатенко, Дмитро Володимирович; Гнатушенко, Вікторія ВолодимирівнаUKR: Розпізнавання супутникових зображень є життєво важливим застосуванням комп’ютерного зору з потенційними варіантами використання в таких сферах, як боротьба зі стихійними лихами, землеробство та міське планування. Це дослідження спрямоване на визначення оптимальної кількості вхідних даних, та підбору оптимальних методів їх аугментації, необхідних для навчання нейронної мережі CNN для розпізнавання супутникових зображень. З цією метою проводиться серія експериментів, щоб дослідити вплив кількості вхідних даних на кілька показників продуктивності, включаючи точність, конвергенцію та узагальнення моделі. Дослідження пропонує кілька методів для визначення точки насичення та пом’якшення наслідків перенавчання. Результати, отримані в цьому дослідження, можуть допомогти в розробці більш ефективних моделей розпізнавання супутникових зображень.Item Альтернатива методам середніх та найменших квадратів, які використовуються при обробці результатів науково-технічних експериментів(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ігнаткін, Валерій Устинович; Дудніков, Володимир Степанович; Лучишин, Тарас Романович; Алексєєнко, Сергій Вікторович; Юшкевич, Олег Павлович; Карпова, Тетяна Петрівна; Хохлова, Тетяна Станіславівна; Хомош, Юрій Степанович; Тіхонов, Василь АндрійовичUKR: Збільшення складності і розмірів систем різної природи вимагає постійного удосконалення моделювання і перевірки отриманих результатів шляхом експерименту. Чітко провести кожний експеримент, об’єктивно оцінити відомості про досліджуваний процес і поширити матеріал, отриманий в одному дослідженні, на серію інших досліджень можна тільки при правильній їхній постановці й обробці. На основі експериментальних даних підбирають алгебраїчні вирази, які називають емпіричними формулами, що використовують якщо аналітичній вираз деякої функції - складній, або не існує на даному етапі опису об’єкту, системи або явища. При підборі емпіричних формул широко використовують поліноми вигляду: у = А0 + А1х+ А2х2 + А3х3 +…+ Аnхn, якими можна апроксимувати будь-які результати вимірів, якщо вони виражаються безперервними функціями. Особливо цінним є те, що навіть при невідомому точному виразі рішення (поліному) можна визначити значення коефіцієнтів Аn за допомогою методів середніх й найменших квадратів. Але у методі найменших квадратів спостерігається зсув оцінок при збільшенні шумів у находжених даних так як сказується вплив шумів попередніх етапів обробки інформації. Тому для процедур обробки інформації у реальному масштабі часу пропонується операція псевдозвороту, яка виконується за допомогою рекурентних формул. Ця процедура є процедурою послідовного обновлення (зі зсувом) по стовбцям матриці заданих розмірів та і псевдозвороту на кожному кроці зміни інформації. Цей підхід є прямим та використовує переваги, властиві методу облямівки. При псевдозвороті мається можливість контролювати правильність обчислень на кожному кроці, використовуючи умови Пенроуза. Необхідність псевдозвороту може виникнути при оптимізації, прогнозуванні тих чи інших параметрів та характеристик систем різного призначення, в різноманітних задачах лінійної алгебри, статистики, представленні структури одержаних рішень, зрозуміти зміст некоректності рішення, що виникає, в сенсі Адомара-Тихонова і побачити шляхи регулярізації таких рішень.Item Розробка програмного модулю для ідентифікації емоційного стану користувача(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Бімалов, Дмитро ВікторовичUKR: Дослідження ідентифікації емоцій у текстовому спілкуванні є актуальним напрямком досліджень в галузі обробки природної мови та машинного навчання. Основна мета роботи полягає в розробці програмного модулю, який реалізує алгоритми та моделі автоматичної ідентифікації емоцій людини у текстових повідомленнях. В роботі емоційні слова знаходилися за допомогою аналізу семантики речення та розглянуто два алгоритми для визначення емоцій.Item Огляд математичних моделей та інформаційних технологій бізнес аналізу великих web-даних(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Малієнко, Станіслав Євгенович; Селівьорстова, Тетяна ВіталіївнаUKR: У сучасному бізнесі, особливо у сфері інтернет-технологій, існує величезна кількість даних, які постійно надходять та накопичуються. Для ухвалення ефективних рішень необхідно проводити аналіз цих даних. Однак обробка великих обсягів даних потребує спеціальних математичних моделей та інформаційних технологій. У зв'язку з цим дослідження математичних моделей та інформаційних технологій для аналізу великих web-даних є актуальною темою. Проблема полягає в тому, що для аналізу великих обсягів даних, отриманих зі сфери інтернет-технологій, потрібні ефективні методи обробки та аналізу. Існуючі методи аналізу не завжди дозволяють отримати актуальну та точну інформацію, яка може бути використана для прийняття рішень. Метою дослідження є огляд та аналіз існуючих математичних моделей та інформаційних технологій, що використовуються для аналізу великих web-даних. Для досягнення цієї мети були використані методи аналізу літератури, порівняльний аналіз методів та засобів аналізу даних. В результаті дослідження були виявлені основні математичні моделі та інформаційні технології, які широко використовуються для аналізу великих веб-даних. Було проведено аналіз та порівняння існуючих методів, виявлено їх переваги та недоліки. Аналіз даних є важливим інструментом прийняття ефективних рішень у сфері інтернет-технологій. Використання ефективних математичних моделей та інформаційних технологій дозволяє отримати точну та актуальну інформацію з великих web-даних. Результати дослідження можуть бути використані для розробки нових методів та засобів аналізу даних, що дозволить покращити якість прийнятих рішень.Item Реляційно-сепарабельні моделі процесів моніторингу при перемінних і нечітких інтервалах спостережень(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Мурашов, Олег ВячеславовичUKR: Стаття присвячена розвитку комбінованих моделей, методів і засобів, призначених для вирішення актуальних завдань моделювання та аналізу даних процесів моніторингу, які представлені часовими рядами і відрізняються перемінним або нечітким інтервалом спостережень (ЧРПНІ). В наших попередніх дослідженнях для реалізації завдань аналізу і прогнозування характеристик ЧРПНІ була запропонована сепарабельна модель (СПМ), а також удосконалений квантильний алгоритм. При реалізації процесів моніторингу з нечітким кроком інтервалів спостережень застосувався підхід на основі декомпозиції за допомогою α-рівнів. Засобами моделі СПМ і квантильного алгоритму були досліджені дані клінічного моніторингу процесів реабілітації хворих на діабет. В цій роботі для підвищення точності та ефективності моделювання і аналізу процесів ЧРПНІ запропоновані нові реляційно-сепарабельна модель (РСМ) і комбінований квантильний алгоритм. Реляційна модель визначається системою нечітких реляційних відношень першого та другого порядку, отриманих на основі вихідної послідовності даних. У комбінованому алгоритмі результати розрахунків, отримані за СПМ і моделями нечітких реляційних відношень, узагальнювалися при оптимальному виборі вагових коефіцієнтів для окремих складових. В результаті виконаних досліджень шляхом числового моделювання було встановлено, що запровадження комбінованих моделей процесів при ЧРПНІ являється раціональним та результативним. Приклади аналізу даних моніторингу процесів реабілітації хворих на діабет показали певні можливості забезпечення вимоги до точності результатів аналізу показників та їх короткострокового прогнозування.Item Випуск 4 (147). Системні технології(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023)UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.