ISSN: 2310-8061
Репозиторій Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» є електронною платформою, що містить публікації наукових праць та досліджень науково-педагогічних працівників, інших співробітників, здобувачів вищої освіти ХНУРЕ. Серед них монографії, статті з наукових журналів та збірників, матеріали науково-практичних заходів, наукові публікації (розміщуються за умови наявності рецензії наукового керівника) та кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (розміщуються за дозволом автора КвР).
З усіх питань звертатися до адміністратора ElAr KhNURE за адресою: yuliia.derevianko@nure.ua
Фонди в ElAr
Виберіть фонд для перегляду його колекцій.
Останні подання
Тип документа:Публікація, Системний підхід до аналізу ручного, автоматизованого та інтелектуального тестування програмного забезпечення(2025) Лобанов, К. С.Об’єкт дослідження – система тестування програмного забезпечення, що включає три види тестування – ручне, автоматизоване та інтелектуальне – як взаємопов’язані компоненти. Мета роботи – проведення системного порівняльного аналізу ручного, ав томатизованого та інтелектуального тестування програмного забезпечення для оцінки їх ефективності, вартості, часу виконання та точності виявлення дефек тів, а також розробка рекомендацій щодо вибору оптимального виду тестування залежно від умов проєкту. Методи дослідження – системний аналіз, порівняльний аналіз, математи чне моделювання, статистичний аналіз, метод Монте-Карло, алгоритми машин ного навчання Random Forest, SVM, k-means, аналіз даних Python. У роботі проведено системний аналіз сучасних підходів до тестування програмного забезпечення, зокрема ручного, автоматизованого та інтелектуа льного (AI-driven). Подано огляд предметної області, класифікацію типів тесту вання, характеристику їх переваг, недоліків і сфер застосування. Особлива ува га приділена актуальності інтелектуальних методів тестування, що використо вують машинне навчання для автоматичної генерації сценаріїв, прогнозування дефектів та адаптації до змін у програмному коді. Визначено критерії оціню вання ефективності тестування: тривалість, вартість, точність виявлення дефек тів, рівень покриття функціоналу, ризики та гнучкість. Розроблено концептуа льну модель системного порівняння видів тестування та математичні моделі оцінювання їх ефективності й окупності.Тип документа:Публікація, Оптимізація топологічної структури логістичної мережі на етапі реінжинірингу(2025) Жабський, Д. С.Об’єкт дослідження – процес реінжинірингу топологічних структур централізованих логістичних мереж. Мета роботи – підвищення ефективності функціонування логістичних мереж шляхом розробки та застосування методів оптимізації їх топологічної структури на етапі реінжинірингу з урахуванням структурних, топологічних і функціональних обмежень. Методи дослідження – системний аналіз і математичне моделювання задачі, метод покоординатного спуску, еволюційно-модифікований генетичний алгоритм, обчислювальний експеримент і статистична обробка результатів. У роботі виконано порівняльне дослідження двох підходів до структурно топологічної оптимізації логістичної мережі в умовах реінжинірингу: детермінованого методу покоординатного спуску (МПО) та еволюційно модифікованого генетичного алгоритму (ЕМ-ГА). Для оцінки точності проведено серію експериментів на тестових мережах різної розмірності. Для оцінки часових характеристик вимірювання виконувалися засобами Python із фіксацією тривалості до мілісекунд та аналізом стабільності. Практичне значення роботи полягає в обґрунтованому виборі методу залежно від вимог задачі: МПО доцільний для швидкого отримання якісного рішення, тоді як ЕМ-ГА – для задач, де критичним є додаткове зниження витрат і допустима стохастичність пошуку.Тип документа:Публікація, Математичні моделі та методи розв’язування обернених задач 3D візуалізації за допомогою нейронних мереж(2025) Сизченко, М. Д.В даній кваліфікаційній роботі було розглянуто проблему розв’язання обернених задач 3D-візуалізації, зокрема визначення просторового положення (пози) камери. Проведено аналіз існуючих математичних моделей та обґрунтовано вибір методу iNeRF, що базується на інверсії попередньо навченої нейронної мережі (NeRF). Результати обчислювального експерименту продемонстрували високу ефективність обраного підходу: досягнуто значення метрики якості на рівні, що свідчить про точне відновлення пози та візуальну відповідність рендерингу. Отримані результати можуть бути використані в системах робототехніки, автономної навігації та додатках доповненої реальності для точ ного позиціювання у складних сценах. Значимість роботи полягає у демонстра ції переваг неявних нейронних представлень над класичними методами комп’ютерного зору. Доцільним є продовження досліджень у напрямку оптимі зації швидкодії методу та його адаптації для роботи з динамічними сценами.Тип документа:Публікація, Математичне моделювання та оптимізація викидів CO2 під час експлуатації автомобіля у міських умовах(2025) Сінкевич, О. О.В роботі розроблено мікроскопічну математичну модель викидів CO₂, яка формалізована у вигляді нелінійних залежностей, що враховують детальні па раметри руху (швидкість, прискорення, зупинки), а також метеорологічні та технічні фактори. Проведений порівняльний аналіз показав, що запропонована модель перевершує існуючі аналоги за гнучкістю та адаптацією до локальних урбаністичних умов з частими зупинками. Модель верифікована на реальних даних м. Харків з похибкою, що не перевищує 2,6% порівняно з HBEFA. Роз роблені алгоритми оптимізації (генетичні алгоритми, градієнтний спуск, MPC) дозволили досягти середнього зменшення викидів CO₂ на 20,6% (до 27,4% у режимі пробок). Рекомендації щодо використання результатів роботи полягають у розробці консольного програмного модуля на Python, який інтегрується з симуляторами трафіку (SUMO) та використовує метод Monte Carlo. Програмний модуль призначений для розрахунку та візуалізації викидів CO₂ і може бути використаний для оцінки альтернативних транспортних стратегій та впровадження заходів з екологічної безпеки (еко-драйвінг, синхронізація світлофорів). Сфера застосування результатів охоплює транспортні компанії та органи влади на рівні міст (на прикладі м. Харків) для оптимізації маршрутів, зменшення екологічного навантаження та управління транспортними потоками. Висновки підтверджують ефективність мікроскопічного моделювання для точної оцінки та мінімізації викидів CO₂ у міських умовах. Пропозицією щодо розвитку об’єкта дослідження є розширення розробленої моделі для вра хування інших забруднюючих речовин та інтеграція її з існуючими цифровими платформами для автоматизованого екологічного моніторингу транспортної системи.Тип документа:Публікація, Застосування інформаційних операторів у обробці зображень(2025) Сердюков, А. А.У роботі вирішено науково-прикладне завдання відновлення двовимірних сигналів із втраченою інформацією на смугах. Проведено аналіз існуючих методів inpainting та виявлено їх недоліки при обробці сітчастих дефектів. Вперше для задачі відновлення растрових зображень із широкими перехресними пошкодженнями адаптовано метод інтерстріпації з використанням булевих сум операторів Лагранжа. Це дозволило забезпечити високу точність від новлення у вузлових точках перетину смуг, що підтверджено об’єктивними метриками якості (SSIM, PSNR). Розроблений алгоритм та програмне забезпечення рекомендовано використовувати для попередньої обробки зашумлених зображень перед їх подальшим аналізом або розпізнаванням. Сфера застосування – системи комп’ютерного зору, архівна справа (реставрація оцифрованих документів), медична діагностика, обробка даних дистанційного зондування. Значимість роботи полягає у створенні математично обґрунтованого інструментарію, який дозволяє автоматизувати рутинні процеси ретушування складних дефектів.