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, Дослідження методів інтелектуальної обробки зображень та їх використання в системах опрацювання графічної інформації(2025) Артющенко, К. А.Об’єктом дослідження кваліфікаційної роботи є процес автоматизації обробки та аналізу графічної інформації. Предметом дослідження є методи інтелектуальної обробки зображень та можливостей їх застосування для підвищення ефективності обробки графічних даних. Метою дослідження є розробка методу інтелектуальної обробки зображень, здатного підвищити ефективність роботи систем опрацювання графічної інформації. В процесі виконання роботи було проведено порівняння сучасних методів обробки зображень за визначеними критеріями. Детально розглянуто методи аналізу та перетворення графічних даних. Запропоновано метод інтелектуальної обробки зображень та проведено його експериментальну перевірку на практичних прикладах. Створено веб-сервіс, який поєднує можливості хмарної платформи Cloudinary та розробленого інтелектуального методу попереднього препроцесингу. Наведено оцінку ефективності розробленого методу в порівняні з існуючими аналогами. Запропонований метод може бути використаний у системах опрацювання графічної інформації, що дозволяє підвищити точність обробки зображень та оптимізувати роботу програмних комплексів для аналізу графічних даних.Тип документа:Публікація, Дослідження методів і моделей рекрутингу персоналу в корпоративній інформаційної системі(2025) Афенченко, Д. Р.Об’єктом дослідження є процес інтелектуального відбору та оцінювання кандидатів на вакансії в корпоративних інформаційних системах. Метою роботи є підвищення ефективності рекрутингу за рахунок розробки інформаційної технології на основі гібридного підходу до інтелектуального ранжування кандидатів (Large Language Model + Нечітка логіка). Під час дослідження застосовувалися такі методи: системний аналіз, методи обробки природної мови (NLP), теорія нечітких множин, порівняльний експеримент. Наукова новизна роботи полягає у запропонованому гібридному підході до ранжування кандидатів, який поєднує семантичний аналіз (LLM) та нечітку логіку та розробленій інформаційній технології інтелектуального ранжування кандидатів в корпоративній інформаційній системі. Отримані результати мають практичне значення для HR-підрозділів компаній та рекрутингових агентств і можуть бути використані для автоматизації первинного скринінгу резюме та зменшення суб’єктивізму при наймі.Тип документа:Публікація, Розробка та дослідження методів комплексування при виявленні об’єктів в системах технічного зору(2025) Очеретін, В. Д.У роботі сформовано набір синтетичних сцен із нелінійною деградацією у часі, реалізовано механізм автоматичного виділення сигналу й розрахунок набору інформативних ознак для VIS та IR, побудовано SNR-орієнтовану схему комплексування та отримано кількісне підтвердження покращення сигнальної складової на комплексованих кадрах. Розроблено процедуру автоматичного визначення порогового діапазону якості VIS за SNR і навчено дерево рішень, яке в перехідній зоні використовує додаткові статистичні та структурні ознаки.Тип документа:Публікація, Розробка та дослідження методів контролю якості виготовлення металевих деталей за допомогою систем технічного зору(2025) Селіванов, С. І.Мета роботи – розробка та дослідження методу обробки інформації в системі технічного зору, спрямованого на підвищення точності та надійності виявлення поверхневих дефектів металевих деталей шляхом поєднання методів просторово-часової та ентропійної обробки сигналів. Методи дослідження – аналіз науково-технічної літератури, аналіз існуючих систем технічного зору, комп’ютерне моделювання, алгоритмічна обробка зображень та експериментальні дослідження. У дипломному проекті розглянуто сучасні методи автоматизованого контролю якості металевих деталей, проведено аналіз алгоритмів обробки зображень та запропоновано метод підвищення ефективності виявлення поверхневих дефектів.Тип документа:Публікація, Дослідження пристрою живлення на основі сонячної батареї(2025) Шутєєв, Н. В.Об'єкт дослідження – процес перетворення сонячної енергії в електричну фотоелектричними модулями в реальних умовах експлуатації. Мета роботи – підвищення точності прогнозування вихідної потужності фотоелектричних систем шляхом розробки та програмної реалізації гібридної моделі, що поєднує фізичне моделювання напівпровідникових процесів із методами штучних нейронних мереж. Методи дослідження – математичне моделювання з використанням однодіодної еквівалентної схеми (модель Де Сото), методи регресійного аналізу, теорія штучних нейронних мереж на основі багатошарового перцептрона, статистичний аналіз похибок. Розроблено та програмно реалізовано гібридну модель прогнозування. Проведено порівняльний аналіз роботи моделі на реальних даних модуля SunPower. Досягнуто зниження похибки прогнозування середня квадратичної відхилення на 87% порівняно з базовою фізичною моделлю. Галузь застосування – системи моніторингу сонячних електростанцій, розробка «розумних» мереж, діагностика несправностей фотоелектричних масивів.