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, Метод обнаружения qrs-комплексов экг-сигналов на основе вейвлет-трешолдинга(ХНУРЭ, 2011) Дубровин, В. И.; Твердохлеб, Ю. В.Предлагается метод обнаружения QRS-комплексов ЭКГ-сигналов на основе вейвлет-преобразования с применением вейвлет- трешолдинга. Обоснован выбор типа вейвлет-носителя для применения в дискретном вейвлет-преобразовании, а также выбор метода вейвлет-трешолдинга, обеспечивающий наибольшую точность в обнаружении QRS-комплексов.Тип документа:Публікація, Распознавание изменения размера и цвета изображения на основе сверточной нейронной сети(ХНУРЭ, 2018) Аксак Н. Г., Беcсонов А. А., Новосельцев И. В., Руденко О. Г.В статье рассмотрено применение сверточной нейронной сети Mask R-CNN для распознавания изменения размера и цвета изображения. Применение данной сети оправдано тем, что в отличие от других типов сверточных нейронных сетей данная сеть предназначена для не только для обнаружения всех объектов указанных классов и определения охватывающей рамки для каждого из них, но и для определения пикселей, принадлежащих каждому объекту каждого класса по отдельности. Описана архитектура этой сети. Предложена модификация алгоритма обучения многослойного персептрона, входящего в состав Mask R-CNN, представляющая собой матричные варианты процедуры Качмажа (Уидроу-Хоффа). Вследствие наличия ограниченных помех предлагается использовать в алгоритме зону нечувствительности, для которой приведены процедуры настройки. Проведено экспериментальное исследование эффективности работы сети в задаче распознавания заболевания кожи – меланомы. У статті розглянуто застосування згорткової нейронної мережі Mask R-CNN для розпізнавання зміни розміру і кольору зображення. Застосування даної мережі виправдано тим, що на відміну від інших типів згортальних нейронних мереж дана мережа призначена для не лише для виявлення всіх об’єктів заданих класів і визначення охоплюючої рамки для кожного з них, а й для визначення пікселів, що належать кожному об’єкту кожного класу окремо. Описана архітектура цієї мережі. Запропоновано модифікацію алгоритму навчання багатошарового персептрона, що входить до складу Mask R-CNN, яка представляє собою матричні варіанти процедури Качмажа (Уїдроу-Хоффа). Внаслідок наявності обмежених перешкод пропонується використовувати в алгоритмі зону нечутливості, для якої наведені процедури налаштування. Проведено експериментальне дослідження ефективності роботи мережі в задачі розпізнавання захворювання шкіри - меланоми. В якості навчальної вибірки вико ристовувався набір фотографій з конкурсу «ISIC 2016: Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection». Отримані результати свідчать про ефективність підходу, що розвивається. The article describes the use of the Mask R-CNN convolutional neural network for recognition of changes in image size and color. The use of this network is justified by the fact that, unlike other types of convolutional neural networks, this network is designed not only to detect all objects of the indicated classes and determine the covering frame for each of them, but also to determine the pixels belonging to each object of each class separately. The architecture of this network is described. A modification of the learning algorithm of the multilayer perceptron, which is part of the Mask R-CNN, is a matrix version of the Kacmage (Widrow Hoff) procedure. Due to the presence of limited interference, it is proposed to use the dead zone in the algorithm, for which tuning procedures are given. An experimental study of the effectiveness of the network in the task of recognizing skin disease - melanoma was conducted. A set of photographs from the competition “ISIC 2016: Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection” was used as a training sample. The obtained results testify to the effectiveness of the developed approach.Тип документа:Публікація, Гібридний метод оцінювання складності іт проектів(ХНУРЭ, 2018) Жмаєва, Ю. В.; Чала, Л. Е.Досліджено сучасні методи оцінювання складності проектування програмних продуктів. Розглянуто процедури визначення меж, запитів та транзакцій взаємодії додатків. Запропонований метод дозволяє корегувати результати, отримані за допомогою методу функціональних точок, з використанням алгоритмів корекції оцінок складності проектування. Визначено перспективи використання методу. Исследованы со временные методы оценки сложности проектирования программных продуктов. Рассмотрены процедуры определения границ, запросов и транзакций взаимодействия приложений. Предложенный метод позволяет корректировать результаты, полученные с помощью метода функциональных точек, с использованием алгоритмов коррекции оценок сложности проектирования. Определены перспективы использования метода. The modern methods of evaluating the complexity of designing software products are investigated. Considered procedures for determining the boundaries, queries and transactions of interaction of applications. The proposed method allows you to adjust the results obtained using the method of functional points, using algorithms for correcting the estimates of the complexity of the design. The possibilities of using the method are determined.Тип документа:Публікація, Інструменти квантових обчислень(ХНУРЭ, 2018) Божко, І. К.; Козел, Н. Б.; Четвериков, Г. Г.В даній роботі досліджується поточний стан існуючих інструментів квантових обчислень, розгляда ються такі засоби як IBM Q Experience, ProjectQ, Rigetti Forest та особливу увагу приділяється мові програмування Q# як найбільш розвиненому інструменту квантових обчислень в даний час. Оскільки квантові обчислення сьогодні є однією з основних областей досліджень, створюються відповідні інструменти, які покликані спростити розробку квантових програм, з одного боку, і надати платформу для тестування і запуску їх, з іншого боку. Тому автори дослідили наявні в даний час інструменти і представили результати в даній роботі. In this paper, the current state of existing quantum computing tools is investigated, such tools as IBM Q Experience, ProjectQ, Rigetti Forest are considered, and special attention is given to the programming language Q# as the most advanced quantum computing tool currently available. As quantum computing today is one of the main areas of research, relevant tools are created to simplify the development of quantum programs, on the one hand, and provide a platform for testing and launching them, on the other hand. Therefore, the authors examined existing tools and presented the results in this paper. В данной работе исследуется текущее состояние существующих инструментов квантовых вычислений, рассматриваются такие средства как IBM Q Experience, ProjectQ, Rigetti Forest и особое внимание уделяется языку программирования Q# как наиболее развитому инструменту квантовых вычислений в настоящее время. Поскольку квантовые вычисления сегодня являются одной из основных областей исследований, создаются соответствующие инструменты, которые призваны упростить разработку квантовых программ, с одной стороны, и предоставить платформу для тестирования и запуска их, с другой стороны. Поэтому авторы исследовали имеющиеся в настоящее время инструменты и представили результаты в данной работеТип документа:Публікація, Определение когнитивного стиля пользователей компьютерных игр на основе интервальной нечеткой модели второго типа(ХНУРЭ, 2011) Петренко, Т. Г.; Тимчук, О. С.Предлагается модель определения когнитивного стиля игрока компьютерной игры “шашки” (Cognitive Style Model, CSM) с помощью дискретной интервальной нечеткой модели второго типа. Определение когнитивного стиля основано на стилевой системе Д.Уорделла и Дж.Ройса, которая описывает связи между стилями. Использование выявленного когнитивного стиля позволяет формировать действия компьютера при игре подобно человеку.