Кафедра електронних обчислювальних машин (ЕОМ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Нейросетевой подход к управлению технологическими процессами и объектами(ХНУРЭ, 2009) Руденко, О. Г.; Билетченко, Ю. П.; Шамраев, А. А.The given work is devoted to the solution of neural network identification and control tasks for nonlinear dynamic object and technological process. Neural network model and regulator for linear electron accelerator are realized on the multilayer perceptron basisПублікація Использование защищенной почты для ДО(УАДО, 2002) Горбенко, И. Д.; Качко, Е. Г.; Марченко, С. Ю.; Дягилева, Ф. Г.The questions of the protected mail use for remote education are considered. The application of the digital signature will ensure integrity, authenticity and participation for all documents of the email. The digital signature law on the will give legal force to the documentsПублікація Принципы организации системы дистанционного обучения скорочтению на локально-параллельных нечетких алгоритмах(УАДО, 2002) Михаль, О. Ф.Principles are considereded of building of speed reading simulator using local-parallel fuzzy algorithms. Recommendations are given on its network realization and use within the remote education concept.Публікація Виртуальная сетевая лаборатория на основе принципов физического моделирования(УАДО, 2002) Завизиступ, Ю. Ю.; Руденко, О. Г.; Коваленко, A. A.Considered principles of construction virtual laboratory basis on local net, in composition, which enters specialized server, bringing functions to effect of physical experiment. By rule physical experiment conducts on the workstations with using Web-technologies. A system oriented to conducting of laboratory employments on elements and devices of calculable technique.Публікація Проблемы организации дистанционного обучения студентов дисциплинам направления «Программирование»(УАДО, 2002) Волк, М. А.; Иванисенко, И. Н.In this article the questions are discussed which most frequently meet at organisation of remote training of the students to disciplines connected to programming. To these questions concern: theoretical and practical aspects of training, problem of testing, authentication of the user, account of features of thinking of different groups of the students, organisation of complex work of the students above the distributed program projects.Публікація XML, RDF, DAML + OIL применение к созданию информационных ресурсов для дистанционного обучения в Интернет(УАДО, 2002) Келеберда, И. Н.; Лесная, Н. С.In the paper, take up the review of technology to develop the information resources for distant education. Development internet - technology, in particular Semantic Web, allows creating ontology domain, that gives a chance work with information resource to software agent and organize flexible learning.Публікація Использование клеточных автоматов для распределения информационных потоков в сетях с рефрактерными элементами в дистанционном обучении(УАДО, 2002) Келеберда, И. Н.; Лесная, Н. С.; Маковецкий, С. Д.The Generalized Wiener-Rosenblueth (GWR) model is formulated for 2D-networks with refractorities (when some of network elements can be in a sleeping state). The specialized program based on the cellural automata approach was elaborated for the GWR model investigations. The phenomenon of self-organization was observed in computer experiments with the GWR model. The possibilities of the synthesis of reliable distant education net from unreliable (refractory) components are discussed.Публікація The promising method of secure transmission of inelastic data in peer-to-peer networks(ХНУРЕ, 2024) Tkachov, V.; Chepurna, I.; Frolov, D.The report analyses a method for secure transmission of inelastic data in peer-to-peer networks. The method ensures a high level of data protection and integrity. The research also covers the possibilities of optimizing data transmission processes in peer-to-peer systems. The proposed approach reduces transmission delays while guaranteeing the preservation of inelastic data integrity under conditions of large-scale information transfer. This method enhances the efficiency of exchanging large volumes of inelastic data in modern networks.Публікація Виртуальная учебная лаборатория PIC18Stand с модулем удаленного доступа для задач дистанционного образования(Weber, 2010) Дегтярь, С. Н.; Саранча, С. Н.The hardware-software emulation methods and means of lab equipment remote access for distant learning purposes are considered.Публікація Модели и инструментальные средства формирования и анализа свойств случайных последовательностей(Weber, 2010) Ставицкая, Е. С.; Саранча, С. Н.The three methods of random and pseudorandom numbers generation are considered and software means for random sequence logging and analysis are proposed.Публікація Моделирование и высокоуровневая верификация цифровых систем на кристалле(Weber, 2010) Саранча, О. Н.The three methods of random and pseudorandom numbers generation are considered and software means for random sequence logging and analysis are proposed.Публікація Исследование пропускной способности транспортного протокола TCP в спутниковых каналах связи(Weber, 2010) Калоша, В. А.; Москаленко, А. А.Comparative analysis of capacity for different implementations of TCP transport protocol is implemented, which depends on the parameters of communication channel.Публікація Модифікований метод самовідновлення розподіленого програмного забезпечення в гетерогенних комп’ютерних системах(ХНУРЕ, 2024) Волк, М. О.; Гора, М. В.Об’єктом дослідження є розподілений обчислювальний процес у гетерогенних комп’ютерних системах. Предметом – методи самовідновлення розподіленого програмного забезпечення в гетерогенних комп’ютерних системах. Мета роботи – підвищення ефективності систем розподіленого оброблення даних із підтримкою функціональної стійкості обчислювального процесу з допомогою розроблення модифікованого методу самовідновлення розподіленого програмного забезпечення. Завдання: дослідити наявні методи відновлення розподіленого обчислювального процесу, зробити висновки про їх переваги та недоліки; на основі математичних моделей завдань, обчислювальних ресурсів і наявних методів розподілу ресурсів розробити модифікацію методу самовідновлення розподіленого програмного забезпечення, беручи до уваги стратегії управління, пошук найкращого рішення для обраних критеріїв, зменшення енергоспоживання під час виконання завдань; провести низку експериментів з порівняння розробленого методу з наявними. Методи дослідження ґрунтуються на використанні теорії множин, загальної теорії систем і теорії імітаційного моделювання. Результати експериментів, досягнуті в умовах моделювання розподілу програмних завдань на обчислювальні ресурси в імітаційному середовищі моделювання та симуляції обчислювального процесу під час самовідновлення в разі відмов ресурсів, підтверджують ефективність запропонованого методу. Відповідно до результатів дослідження можна зробити висновки про те, що застосування методу в системах управління розподіленими обчисленнями не збільшує час, який система витрачає на виконання завдання за відсутності відмов, водночас за наявності відмов дає змогу швидше відновити функціональність програмного завдання та зменшує час виконання на 8–17 %, а енергоспоживання на 7–12 %. Також спостерігається зростання ефективності зі збільшенням розмірності завдань та ймовірності відмов. Напрямами майбутніх досліджень можна визначити розроблення технологій автоматизованого або автоматичного використання методів розподілу ресурсів і самовідновлення. Ключові слова: методи самовідновлення; програмне забезпечення; розподілені обчислення; комп’ютерні системи; хмарні архітектури; програмні агенти.Публікація Audio signal transmission method in network-based audio analytics system(ХНУРЕ, 2023) Poroshenko, A. I.; Kovalenko, A. A.The subject matter of the article is аudio signal transmission method in network-based audio analytics system. The creation of a network-based audio analytics system leads to the emergence of new classes of load sources that transmit packetized sound data. Therefore, without constructing adequate mathematical models, it is impossible to build a well-functioning network-based audio analytics system. A fundamental question in traffic theory is the question of load source models. The development of an method for transmitting audio signals in a network-based audio analytics system becomes necessary. Based on this, the goal of the work is to create methods an method for transmitting audio signals in a network-based audio analytics system to ensure efficiency and accuracy in audio analytics. The following tasks were solved in the article: the formation of a model for the system's load sources, investigation of connection and traffic management, implementation of control and traffic monitoring functions in the network, research of methods to ensure the quality of audio signal transmission and the development of a method of transmitting an audio signal by virtual routes switching. To achieve these goals, the following methods are used: mathematical signal processing, data compression algorithms, optimization of network protocols, and the use of high-speed network connections. The obtained results include modeling of the system's load sources, examination of connection and traffic management, investigation of methods to ensure the quality of audio signal transmission and a method of transmitting an audio signal by virtual routes switching was proposed. In conclusion, the possibilities of using simulation modeling of nodes in the network-based audio analytics system are highly limited. This is explained by the fact that the acceptable level of information loss in data centers is very low. The use of the developed method enables effective control and processing of sound information in real-time. This method can find broad applications in various fields, including security, healthcare, management systems, and other industries where the analysis of audio signals is a crucial element.Публікація Analysis of the influence of selected audio pre-processing stages on accuracy of speaker language recognition(ХНУРЕ, 2023) Barkovska, O. Yu.; Havrashenko, A. O.In the course of the work, the best sequence of stages of pre-processing audio data was selected for use in further training of the neural network for different ways to convert signals into features. Mel-cepstral characteristic coefficients are better suited for solving our problem. Since the neural network strongly depends on its structure, the results may change with the increase in the volume of input data and the number of languages. But at this stage, it was decided to use only mel-cepstral characteristic coefficients with normalization.Публікація Justifying the selection of a neural network linguistic classifier(ХНУРЕ, 2023) Barkovska, O.; Voropaieva, K.; Ruskikh, O.The subject matter of this article revolves around the exploration of neural network architectures to enhance the accuracy of text classification, particularly within the realm of natural language processing. The significance of text classification has grown notably in recent years due to its pivotal role in various applications like sentiment analysis, content filtering, and information categorization. Given the escalating demand for precision and efficiency in text classification methods, the evaluation and comparison of diverse neural network models become imperative to determine optimal strategies. The goal of this study is to address the challenges and opportunities inherent in text classification while shedding light on the comparative performance of two well-established neural network architectures: Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN). To achieve the goal, the following tasks were solved: a comprehensive analysis of these neural network models was performed, considering several key aspects. These aspects include classification accuracy, training and prediction time, model size, data distribution, and overall ease of use. By systematically assessing these attributes, this study aims to provide valuable information about the strengths and weaknesses of each model and enable researchers and practitioners to make informed decisions when selecting a neural network classifier for text classification tasks. The following methods used are a comprehensive analysis of neural network models, assessment of classification accuracy, training and prediction time, model size, and data distribution. The following results were obtained: The LSTM model demonstrated superior classification accuracy across all three training sample sizes when compared to CNN. This highlights LSTM's ability to effectively adapt to diverse data types and consistently maintain high accuracy, even with substantial data volumes. Furthermore, the study revealed that computing power significantly influences model performance, emphasizing the need to consider available resources when selecting a model. Conclusions. Based on the study's findings, the Long Short-Term Memory (LSTM) model emerged as the preferred choice for text data classification. Its adeptness in handling sequential data, recognizing long-term dependencies, and consistently delivering high accuracy positions it as a robust solution for text analysis across various domains. The decision is supported by the model's swift training and prediction speed and its compact size, making it a suitable candidate for practical implementation.Публікація Програмна платформа для оцінювання ефективності агрегації структурної моделі складних систем(ХНУРЕ, 2023) Пономаренко, О.; Горбачов, В.Складні системи визначаються великою розмірністю, містять значну кількість елементів та зв’язків між ними. Мережі використовуються для подання складних систем. Через велику розмірність сучасних систем дослідники оцінюють запропоновані рішення з допомогою згенерованих мереж. Велика розмірність системи призводить до проблем у процесі моделювання та управління. Для вирішення цих питань потрібні методи зменшення розмірності складних систем. Агрегація структурної моделі системи полягає в об’єднанні її елементів у підсистеми, унаслідок чого зменшується розмірність системи й обчислювальна складність. Предметом дослідження є програмна платформа для оцінювання ефективності агрегації структурної моделі складних систем. Мета роботи – розроблення програмної платформи для оцінювання ефективності агрегації структурної моделі складних систем. Актуальність статті полягає в тому, що, застосовуючи програмну платформу, можна здійснити агрегацію структурної моделі систем із значною кількістю елементів, а також оцінити ефективність агрегації структурної моделі системи. У роботі передбачалося розв’язання таких завдань: розроблення програмної платформи, що складається з модуля генератора системи, модуля агрегації системи, модуля пошуку максимального потоку й модуля статистичного оброблення інформації; агрегація структурної моделі системи з використанням програмної платформи; визначення ефективності агрегації структурної моделі системи із застосуванням програмної платформи. Результати дослідження: створено програмну платформу, здійснено агрегацію структурної моделі системи та оцінено ефективність агрегації структурної моделі системи з використанням програмної платформи. Висновки: застосовуючи програмну платформу, можна згенерувати систему, здійснити агрегацію структурної моделі системи та виконати пошук максимального потоку; також програмна платформа дає змогу оцінити ефективність агрегації структурної моделі системи; значення максимального потоку є однаковим на двох рівнях системи, тому в цьому разі здійснюється агрегація структурної моделі системи зі збереженням коректності її параметрів.Публікація Порівняльний аналіз комерційних обчислювальних систем(ХНУРЕ, 2024) Мавринський, О. Д.This paper focuses on the relevant issue of maintaining commercial data systems. Two solutions (Office 365 ecosystem and Salesforce) were analyzed. A comparative analysis was carried out, during which several flaws were identified. In the first case – complex and overwhelming process of configuration while only small part of the ecosystem's tools, services and capabilities are used, in the second – environment that is very depended on the network quality and lack of option in case of unstable connection. A system of microservices within the local networks was proposed which addresses these flaws.Публікація Прикладні застосування систем комп’ютерного зору(ХНУРЕ, 2024) Ціпковський, В. О.This work is devoted to assessing the applied applications of computer vision systems in different spheres of human’s life. The exploration of the diverse ways in which the computer vision technology is utilized in practical contexts across the various fields was made. Through the analysis of real-world scenarios, this work delves into how computer vision systems are employed in sectors such as healthcare, manufacturing, transportation, surveillance, and entertainment. By examining specific use cases and implementations, research gains insights into the effectiveness, challenges, and potential advancements of these systems. Overall, investigating the applied applications of computer vision systems offers valuable perspectives on their impact on industry and human experiences.Публікація Перспективи моделей навчання з підкріпленням у задачах підтримки прийняття інвестиційних рішень(ХНУРЕ, 2024) Горенський, Г. Г.The investigation aims to evaluate the effectiveness of machine learning algorithms in investment decision-making by examining reinforcement learning models within the investment decision support system. The research includes an analysis of the PPO, IMPALA, and A2C models. The Gym environment was used to simulate automated trading, and it was found that PPO was the most effective in maximizing portfolio profitability. The findings from 30 experiments were compared using Welch's t-test to ensure objectivity and robustness.