ISSN: 2310-8061

Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» є інституціальним репозиторієм, що містить публікації наукових праць та досліджень науково-педагогічних працівників, інших співробітників, здобувачів вищої освіти ХНУРЕ, а також публікації сторонніх наукових організацій. 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 студентів (розміщуються за дозволом автора КвР).

З усіх питань звертатися до адміністратора ElAr KhNURE за адресою: yuliia.derevianko@nure.ua

 

Останні подання

Публікація
Аналіз алгоритмів машинного навчання для автоматичного масштабування контейнерних застосунків
(2023) Власов, В. І.
Метою кваліфікаційної роботи є аналіз та порівняння набору алгоритмів машинного навчання для автоматичного масштабування в контейнерних застосунках, зосереджуючись на вдосконаленні стратегій управління ресурсами в хмарних середовищах. Дослідження зосереджується на оцінці ефективності, адаптивності та продуктивності цих алгоритмів за різних умов робочого навантаження. Об'єктом дослідження є процес автоматичного масштабування в контейнерних середовищах. Предметом є алгоритми машинного навчання, призначені для предиктивного та адаптивного управління ресурсами. У роботі проаналізовано та порівняно традиційні стратегії масштабування та передові підходи до машинного навчання, зокрема, з акцентом на Q-learning, Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) та Long Short-Term Memory (LSTM). За допомогою Python вони були протестовані на адаптивність та ефективність використання ресурсів в умовах різного робочого навантаження. Отримані результати дають уявлення про продуктивність кожного алгоритму, що сприятиме майбутній оптимізації автоматичного масштабування для контейнерних застосунків.
Публікація
Інтелектуальна комп'ютерна система для обробки тексту
(2023) Закаблук, М. В.
Метою кваліфікаційної роботи є створення інтелектуальної комп'ютерної системи для ефективної обробки текстової інформації, зосередженої на аналізі текстових даних, що ідентифікуються на дорожніх знаках та вивісках. У контексті дослідження вирішується завдання розробки точних та ефективних методів розпізнавання тексту, спрямованих на автоматизований збір та обробку інформації із великого обсягу зображень. Об’єктом дослідження є аналіз зображень з текстовими дорожніми знаками та вивісками. Предметом є алгоритми машинного навчання. У роботі проаналізовано та порівняно різні застосунки зі схожим функціоналом, виявлено їх особливості та недоліки й класифіковані по роботі з текстом. Завдяки використанні мови програмування Python та основних бібліотек OpenCV, Tkinter, та easyOCR, які полегшують створення графічного інтерфейсу та обробку зображень у системі. Без уваги не залишилося й подальше масштабування системи й можлива інтеграція з іншими застосунками, тому було створено діаграма сценаріїв використання системи у разі масштабування програми, де було додано окремі функції для покращення програми. Але інтеграція системи до іншого застосунку матиме більший результат, так як наявну інформацію можна передавати далі для обробки та використання.
Публікація
Аналіз і прогнозування актуарних процесів з використанням інтелектуального аналізу даних
(2023) Цвек, В. С.
Метою кваліфікаційної роботи є побудова математичних моделей аналізу і прогнозування актуарних процесів на основі інтелектуального аналізу даних, використання яких дозволить отримати менші 333ризики у роботі страхових компаній. Об’єктом дослідження є актуарні процеси у страховій діяльності. Предметом дослідження є методи і моделі аналізу і прогнозування актуарних процесів з використанням інтелектуального аналізу даних. Проведено аналіз методів і моделей, придатних для прогнозування та прийняття рішень на їх основі. Встановлено, що для розв’язання задачі аналізу та оцінювання фінансових ризиків можна скористатись регресійними моделями та мережами Байєса. Досліджено процес побудови математичних моделей для актуарних процесів, який складається з виконання відповідних етапів. Обґрунтовано вибір середовища моделювання та обробки фінансових статистичних даних з використанням економетричного пакету Eviews та середовища програмування R-package. Побудована модель має широкий спектр застосування, а саме: для фінансового аналізу з метою вчасного запобігання настання банкротства страхових компаній, а також для аналізу ефективності виконання умов договорів та виплати страхових платежів.
Публікація
Мультиагентна система для забезпечення комфорту та безпеки у розумних будинках
(2023) Василевська, О. О.
Метою даної роботи є розробка архітектури мультиагентної системи для розумного будинку та визначення ролі кожного агента для забезпечення комфорту та безпеки, зокрема визначивши їх функціональні обов'язки та взаємодію в системі. У роботі пропонується підхід до інтеграції мультиагентних систем в розумні будинки та міста, який орієнтований на вдосконалення управління, безпеки та ефективності. Також увага акцентується на важливості синергії між різними технологіями IoT для створення більш інтелектуального та взаємопов'язаного життєвого середовища. Об’єктом дослідження є мультиагентна система для забезпечення комфорту та безпеки в розумному будинку . Предметом дослідження є процес аналізу та розробки мультиагентної системи для забезпечення комфорту та безпеки в розумному будинку.
Публікація
Інтелектуальна модель гідроабразивної обробки плоских поверхонь
(2023) Тригуба, М. М.
У даному дослідженні була розроблена інтелектуальна модель для оптимізації процесу гідроабразивної обробки плоских поверхонь. Головною метою було підвищення ефективності видалення дефектів з плоских поверхонь та використання абразиву з рідиною-носієм. Дві ключові моделі, які були розглянуті, включають інтелектуальну модель управління обробкою/ ідентифікацією поверхневих дефектів та модель інтелектуального керування тиском розчину в струмені для досягнення певного рівня чистоти поверхні. Досліджено процес попередньої гідрострумінної обробки та усунення дефектів на поверхні прокату в автоматизованих сірчанокислотних лініях травлення. Запропоноване рішення використовує ефект абразивної дії шламу, що утворюється в технологічному процесі сірчанокислотного травлення, без використання дорогого обладнання для дозованого змішування абразиву з рідиною-носієм. Результати показують, що такий підхід, в поєднанні з іншими заходами автоматизації сірчанокислотних ліній травлення, дозволяє зменшити споживання сірчаної кислоти та підвищити швидкість технологічного процесу. Ця модель може бути ефективно впроваджена як частина інтелектуальної системи управління технологічним процесом у формі бюджетної мікроконтролерної системи. Компактні розміри та висока ефективність роблять це рішення доступним та перспективним для реалізації в індустріальних умовах