Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_КІТС)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
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 умовахПублікація Інтелектуальна система моніторингу та прогнозування стану обладнання(2023) Пушко, В. В.Мета роботи – дослідження методу вилучення ознак перехідних процесів з гармонічних сигналів, створення прототипу системи моніторингу та прогнозування стану обладнання шляхом аналізу інформації яка надходить з різноманітних сенсорів. Об’єкт дослідження – закономірності в гармонічних сигналах з сенсорів. Предмет дослідження – використання нейронних мереж для визначення поточного стану та рівня зношеності обладнання на основі даних які надходять з вібраційних та акустичних сенсорів. В ході роботи розроблено прототип системи моніторингу стану та прогнозування рівня зношеності обладнання за допомогою нейронних мереж. Було досліджено доцільність використання різних архітектур нейронних мереж. Проаналізовано характеристики сигналів та запропоновано метод пошуку та вилучення ознак перехідних процесівПублікація Розпізнавання зображень за допомогою штучної нейронної мережі Mask(2023) Поначевний, Ю. А.Метою кваліфікаційної роботи є розпізнавання нових класів на зображеннях у штучній нейронній мережі, а саме проектування, навчання та розробка, що дозволять використовувати обробленні зображення для різних систем. У роботі розглядається актуальність розробки рішення по розпізнаванню дорожних знаків за допомогою штучної нейронної мережі Mask RCNN, зроблено аналіз проблеми та оглянуті існуючі рішення. Виконано вибір технології розробки та інструментальних засобів, та розроблені рішення за допомогою штучної нейронної мережі Mask RCNN. Об’єктом дослідження є штучна нейронна мережа Mask RCNN. Предметом дослідження є розпізнавання дорожніх знаків за допомогою штучної нейронної мережі. Під час виконання кваліфікаційної роботи було проведено навчання нейронної мережі та модифікацію штучної нейронної мережі на існуючих веб-додатках, проаналізовано їх переваги та вдосконалення, а також розроблено новий клас для спрощення процесу пошуку знаків дорожнього руху на зображеннях. Ця розробка моє позитивно вплинути на розвиток автовиробництва електроніки, розвиток камер на певних участках дороги для дослідження порушувачів дорожнього рухуПублікація Інтелектуальне оцінювання ефективності пластинчастих теплообмінних апаратів(2023) Пашолок, О. С.У сучасних умовах ефективність теплообмінних апаратів у значній мірі залежить від їхнього опору забрудненню. Метою даної кваліфікаційної роботи є розробка інструментів інтелектуального оцінювання опору забрудненню для теплообмінних апаратів з поперечним потоком. Для досягнення цієї мети використовується штучна нейронна мережа, що дозволяє враховувати різноманітні параметри та умови експлуатації. В роботі проведений аналіз предметної області, основні аспекти функціонування теплообмінних апаратів та чинники, що впливають на їхню ефективність. Були проаналізовані існуючі моделі оцінки експлуатаційних характеристик цих пристроїв. Основною частиною дослідження є розробка інтелектуальної моделі для оцінювання опору забрудненню теплообмінних апаратів з поперечним потоком. Використання штучної нейронної мережі прямого поширення дозволяє урахувати складні взаємозв'язки між різними факторами та забезпечити точне прогнозування опору забрудненню в період експлуатації. Останнім етапом дослідження є експериментальні випробування та дослідження властивостей розробленої інтелектуальної моделі. Це дозволяє підтвердити або вдосконалити розроблену модель на основі отриманих даних. Отже, дана кваліфікаційна робота спрямована на вдосконалення методів оцінювання теплообмінних апаратів та впровадження інтелектуальних інструментів для прогнозування опору забрудненню у період їхньої експлуатаціїПублікація Інтелектуальна модель гідроструминної порізки листового металу(2023) Пирогов, В. О.У даному дослідженні була розроблена інтелектуальна модель для оптимізації процесу гідроструминної порізки металу. Головною метою було підвищення ефективності порізки металу різної товщини при використанні суспензії абразивів із змінними характеристиками. Розглянуто інтелектуальну модель ідентифікації параметру швидкості при обмеженні/ завданні інших параметрів технологічного процесу гідроструминної порізки металу. Досліджено процес гідроструминної порізки металу. Результати показують, що запропонований підхід застосування радіально-базисної мережі ідентифікації цільового параметру, в поєднанні з іншими заходами автоматизації агрегатів гідроабразивної обробки, дозволяє підтримувати оптимальні параметри функціонування агрегату та підвищити швидкість технологічного процесу. Ця інтелектуальна модель може бути ефективно впроваджена як частина мікроконтролерної системи управління установкою гідроструминної або гідроабразивної обробки металів. При певній адаптації та налаштуванні моделі її можна використати при розробці додатків систем керування агрегатами гідроабразивної обробки інших матеріалів. Це рішення є доступним та перспективним для реалізації в індустріальних застосуваннях.Публікація Інтелектуальна комп’ютерна система аналізу та прогнозування енергоспоживання(2023) Полоус, В. Ю.Метою кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної комп’ютерної системи аналізу та прогнозування енергоспоживання, що дозволить створити надійну та точну систему, яка допоможе покращити прогнозування споживання та збалансувати енергетичну систему країни. Об’єктом дослідження є процеси енергоспоживання. Предметом дослідження є методи та моделі аналізу та прогнозування енергоспоживання. У роботі проведено комплексний аналіз предметної області, існуючих методів та підходів до прогнозування енергоспоживання. Розглянуто класифікацію інтервалів прогнозування, традиційні та інтелектуальні методи, проаналізовано сучасні системи прогнозування. Для вирішення поставленої задачі було проаналізовано та обрано LSTM метод прогнозування. Він може застосовуватися енергопостачальними компаніями для оптимізації процесів та підвищення ефективності енергосистеми.Публікація Система розпізнавання обличчя з використанням згорткових нейронних мереж(2023) Куренко, В. О.Метою кваліфікаційної роботи є реалізація системи розпізнавання обличчя з використанням згорткових нейронних мереж. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано методи розпізнавання обличчя та засоби розробки систем комп’ютерного зору. Було оглянуто методи класифікації даних та принцип роботи згорткових нейронних мереж. Було розроблено систему розпізнавання обличчя з використанням згорткових нейронних мереж, яка була успішно протестована. Об’єктом дослідження є процес обробки зображення в системах комп’ютерного зору. Предметом дослідження є обробка зображення в системах розпізнавання обличчя. та Розроблене рішення може бути використано в системах контролю доступу відвідуваності, наприклад у домашніх господартствах чи невеликих підприємствах.Публікація Складання розкладу руху мереж громадського транспорту за допомогою еволюційних алгоритмів(2023) Мельниченко, О. В.Об'єктом дослідження є розклад відділу технічної підтримки та адміністрування на IT-підприємстві та способи його формування, предметом дослідження – безпосередньо алгоритм еволюційних стратегій у контексті складання розкладу. Метою дослідження є скорочення часу на формування розкладу змін та підвищення якості одержуваного розкладу шляхом розробки гнучкої автоматизованої системи складання розкладу змін відділу технічної підтримки.Публікація Оцінювання фінансових ризиків з використанням інтелектуального аналізу даних(2023) Коновалов, А. Є.Метою кваліфікаційної роботи є побудова математичних моделей для прогнозування фінансових процесів та оцінювання кредитних ризиків можливих втрат на основі застосування методів інтелектуального аналізу даних. Об’єктом дослідження є процеси аналізу та моделювання фінансових ризиків. Предметом дослідження є методи, моделі та критерії аналізу процесів кредитування з використанням інтелектуального аналізу даних. У роботі пропонується побудова математичних моделей нелінійних нестаціонарних процесів, якими є фінансові процеси, для оцінювання і моделювання кредитоспроможності позичальників, що дозволяє отримати високу якість проміжних та кінцевих результатів обчислювальних експериментів та уникнути неадекватность моделей. З метою підвищення ефективності прийняття рішень при аналізі та моделюванні фінансових ризиків доцільно використовувати мережі Байєса, які дозволяють враховувати невизначеності різних типів, характеризуються швидкими алгоритмами навчання, підвищують адекватність ймовірнісної моделі та забезпечують зменшення розмірів кредитного ризику. Проведені експериментальні дослідження показали, що оцінка кредитоспроможності позичальників з використанням байєсівського підходу дозволила отримати кращі результати і покращити загальну точність результатів даних на 2.5%.Публікація Інтелектуальна система моніторингу ґрунту(2023) Констанченко, О. Е.Метою роботи є розробка системи моніторінгу та аналізу різних параметрів ґрунту в сільському гоподарстві на основі Інтернет речей Об’єктом дослідження є система моніторінгу та аналізу стану ґрунту в сільському гоподарстві. Предметом дослідження є процеси моніторінгу та аналізу стану ґрунту в сільському гоподарстві. Методами дослідження є інтелектуальний аналіз даних та методии кластеризації, технологіії ствонення інтелектуальних систем, теорія множин, технологія штучних нейронних мереж, мови програмування високого рівня. У ході роботи було проведено широке дослідження для збору знань про методи моніторінгу ґрунтів, інтелектуальні системи, сенсорні технології, методи аналізу даних та їх застосування в сільському господарстві та була розроблена система моніторінгу ґрунту.Публікація Інтелектуальна рекомендаційна система сумісності між учасниками освітньої діяльності при персоналізованому навчанні(2023) Коваленко, М. О.Метою кваліфікаційної роботи є дослідження методів та засобів для оцінки сумісності між учасниками освітньої діяльності при персоналізованому процесі навчання з використанням нейромереж, а також розробка елементів інтелектуальної рекомендаційної системи визначення сумісності між учасниками освітньої діяльності. Перевагами використання нейронних мереж є можливість аналізу великої кількості ознак, що впливають на сумісність. Це дозволяє розробити рекомендаційні системи та передбачити сумісність з використанням складних взаємозв'язків між різними характеристиками учасників освітньої діяльності. Цей підхід може сприяти покращенню навчання та підвищенню ефективності від навчального процесу.Публікація Дослідження методів налаштування архітектури та алгоритмів навчання динамічно масштабованої нейромережі(2023) Голубничий, В. А.Метою кваліфікаційної роботи є розробка моделі та програмної реалізації динамічно масштабованої нейронної мережі, тестове тренування та перевірка його якості за допомогою не тренувальних даних. У роботі пропонується принцип організації нейронної мережі, а також програмна реалізація алгоритмів функціонування згідно пропонованим принципам, що дозволяє гнучко налаштовувати розміри (кількість шарів та кількість навчальних ітерацій) та проводити дослідження пов'язані з нейромережами різних розмірів. У ході виконання роботи досліджені наявні знання та досягнення у побудові сучасних нейромереж, програмно реалізовані алгоритми їх побудови та розроблені методи ініціалізації нейромережі у залежності від параметрів її розмірів. Проведене тестування отриманої програмної реалізації шляхом тренування мережі та перевірка якості навчання на даних, які не були використані при тренуванні.Публікація Нейромережеве прогнозування курсу валют(2023) Кабанов, О. Ф.Метою роботи є дослідження та розробка нейромережі для прогнозування курсу валют. Вивчення нюансів, пов'язаних з розробкою нейромереж і вибір оптимального методу реалізації. У ході виконання проекту було проаналізовано нюанси щодо створення нейромережі для прогнозування курсу валют. Також було оглянуто алгоритми обробки даних про курс валют, виявлення об'єктів та прогнозування змін з використанням нейронної мережі.Публікація Нейромережева обробка відеоінформації в безпілотних автомобілях(2023) Кануков, Д. С.Метою роботи є дослідження та початок розробки автопілотної системи для далекобійного транспорту на основі аналізу відеопотоку з камери. Вивчення нюансів, пов'язаних з розробкою автопілота, специфічних для далекобійників, і вибір оптимального методу реалізації, а також дослідження способів застосування нейромереж для ефективної обробки відеоданих в системах автономного водіння. Мета полягає у вдосконаленні способів сприйняття та аналізу оточуючого середовища для підвищення безпеки та продуктивності безпілотних автомобілів. У ході виконання роботи було проаналізовано нюанси щодо створення автопілоту для далекобійного транспорту, вивчено особливості далекобійних вантажівок, їх вимоги і виклики, пов'язані з автопілотною системою. Також було оглянуто алгоритми обробки аналізу відеопотоку, виявлення об'єктів та прийняття рішень з використанням штучного інтелектуПублікація Виявлення депресії із постів соціальних мереж на основі машинного навчання(2023) Агібалов, Р. І.Метою кваліфікаційної роботи є розробка системи виявлення деперсії за допомогою нейронних мереж. У роботі пропонується система для виявлення депресивних настроїв користувачів соціальних мереж. Під час роботи було проаналізовано існуючи методи обробки текстових даних, формування критерій даних для обробки та навчання. Об’єктом дослідження є система виявлення вірогідності наявності депресивних розладів. Предметом дослідження є процес аналізу та підготовки набору даних для вилучення різноманітних текстових характеристик, синтактичних, лексичних і семантичних. А також знаходження ключових фраз та термінів що можуть вказувати на депресивні розлади.Публікація Інтелектуальний моніторинг міжрегламентного періоду експлуатації теплообмінних апаратів(2023) Чапарин, І. М.Інтелектуальний моніторинг міжрегламентного періоду експлуатації теплообмінних апаратів є актуальним напрямком в області технічного обслуговування та управління промисловим обладнанням. Цей підхід використовує сучасні інформаційні технології та аналітичні методи для оптимізації процесів експлуатації теплообмінних апаратів і підвищення їхньої надійності. Однією з ключових переваг інтелектуального моніторингу є можливість виявлення потенційних проблем та прогнозування витратно-ресурсних характеристик апаратів задовго до фактичних відмов. Це робить можливим планування робіт з обслуговування та ремонту заздалегідь, що сприяє запобіганню аварій та зменшенню витрат на технічне обслуговування. Інтелектуальні системи моніторингу базуються на використанні даних сенсорів, вбудованих систем контролю та алгоритмів машинного навчання. Вони аналізують параметри роботи теплообмінних апаратів, визначають аномалії та автоматично генерують рекомендації для подальших дій операторів чи технічних служб