Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ЕОМ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Метод організації мереж Інтернету речей високої щільності(2024) Соробей, Б. В.Предметом дослідження є моделі та методи побудови та вибору структури мережі Інтернету речей високої щільності. Об’єктом дослідження є процес організації мереж Інтернету речей високої щільності. Метою дослідження є підвищення ефективності вирішення завдань в бездротових мережах Інтернету речей високої щільності шляхом розробки методу організації мереж Інтернету речей високої щільності, що враховує особливості цих мереж. Визначити характерні особливості мереж високої щільності Інтернету речей. Обґрунтований вибір математичного та програмного інструментарію побудови мережі Інтернету речей високої щільності. Проведене моделювання структури мережі Інтернету речей високої щільності з використанням фрактальної розмірності простору елементів. Удосконалений метод кластеризації мережі Інтернету речей високої щільності. Запропонований підхід до вибору головних вузлів у мережі Інтернету речей високої щільності.Публікація Методи обробки цифрової інформації на основі розподілених хмарних обчислень(2024) Шумов, Д. О.Традиційна технологія обробки цифрового сигналу у комп'ютерній інженерії має багато проблем, таких як наявність надлишкових даних, низьке використання даних тощо. Щоб вирішити ці проблеми, у роботі запропоновано нову технологію цифрової обробки сигналів, засновану на розподілених хмарних обчисленнях. Від збору даних, аналізу даних, класифікації даних, інтелектуального аналізу даних, ефективного зберігання інформації та інших аспектів традиційного цифрового сигналу, через використання методу розподіленого хмарного обчислення та інтелектуальних алгоритмів відстеження даних досягає ефективної обробки цифрового сигналу. Запропонована стратегія керування обчислювальним процесом використовується для оцінки ступеня інтелектуальності кожної ланки в технології обробки цифрового сигналу. Цей метод може реалізувати адаптивне регулювання збору та зберігання даних у процесі обробки цифрового сигналу, а також реалізувати різноманітний аналіз. Завдяки розподіленим хмарним обчисленням досягається швидке керування системним модулем зберігання. Експериментальні результати показують, що система цифрової обробки сигналів, заснована на розподілених хмарних обчисленнях і алгоритмах інтелектуального відстеження градієнтів, має такі переваги, як висока обчислювальна ефективність, висока точність і хороша стабільність.Публікація Програмно-апаратний комплекс моніторингу прогресу реабілітації пацієнтів із порушеннями опорно-рухового апарату(2024) Рускіх, О. В.Метою роботи є розробка системи моніторингу прогресу реабілітації пацієнтів із порушеннями опорно-рухового апарату за допомогою методів апаратної непроменевої та комп’ютерно-оптичної діагностики із можливістю легкого транспортування створеної системи, можливістю високоточної діагностики в режимі реального часу, а також можливістю збереження та аналізу змін опорно-рухового апарату протягом часу. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проаналізовано системи для збору кінематичних параметрів пацієнта, системи для збору пододинамометричних параметрів пацієнта; розроблено модель запропонованої системи моніторингу прогресу реабілітації пацієнтів із порушеннями опорно-рухового апарату, а також прототип портативної баропододинамометричної платформи; проведено дослідження впливу характеристик маркерів та освітлення при реєстрації кінематичних параметрів на точність детектування маркерів для подальшого визначення кутів нахилу ліній тазу та плечей. Подальші дослідження будуть зосереджені на розширенні діапазону параметрів, необхідних для діагностування стану пацієнта та аналізу перебігу лікування, завдяки електроміографічним показникам.Публікація Метод синхронізації цифрових водяних знаків в відеофайлах(2024) Пунченко, П. В.Метою цієї кваліфікаційної роботи є розробка та впровадження методу синхронізації цифрових водяних знаків у відеофайлах, що базується на використанні автокореляційної функції та локальної автокореляційної функції. Запропонований метод повинен забезпечувати високу стійкість водяних знаків до різних видів обробки відео, зберігаючи їх непомітність для глядачів. Для досягнення поставленої мети у роботі були визначені такі завдання: провести аналіз існуючих методів синхронізації цифрових водяних знаків у відеофайлах; розробити алгоритм синхронізації водяних знаків з використанням автокореляційної функції; впровадити локальну автокореляційну функцію для покращення непомітності водяних знаків; провести моделювання та тестування розробленого методу на різних відеофайлах; оцінити ефективність та стійкість водяних знаків до різних видів атак.Публікація Методи моделювання масштабованих хмарних ресурсів(2024) Поповкін, М. М.Метою кваліфікаційної роботи є виявлення найбільш ефективних підходів до моделювання хмарних ресурсів, що дозволить організаціям досягти значного зниження витрат на використання хмарних ресурсів при одночасному забезпеченні високого рівня продуктивності та надійності хмарних сервісів. У ході виконання кваліфікаційної роботи впровадження інноваційних методів оптимізації розподілу ресурсів у масштабованих хмарних середовищах, зокрема на базі Azure Cloud та за допомогою Terraform, дозволило відкрити нові горизонти для підвищення ефективності, надійності та економічності хмарних інфраструктур. Наукова новизна даної роботи полягає у розробці модифікованої методики автоматизації, яка, на відміну від існуючих підходів, включає інтелектуальне масштабування та декларативний опис інфраструктури, що сприяє більш ефективному задоволенню змінних потреб сучасних додатків та сервісів.Публікація Методи управління розподіленими гетерогенними хмарними системами(2024) Паронікян, П. А.Інтернет речей (IoTs) – це технологія, яка підключає сенсорні пристрої до Інтернету для забезпечення розумнішого та інтелектуальнішого управління віддаленими системами. Сьогодні багато галузей промисловості використовують різноманітні пристрої IoT для створення розумних та інтелектуальних середовищ. Як правило, таки системи об'єднують різні апаратні та програмні платформи та формують гетерогенні інформаційні системи. Однак раптове зростання попиту створило серйозну проблему для підключень IoT, відому як масштабованість. Масштабованість означає збільшення та розширення кількості підключених до Інтернету пристроїв для певної програми. Щоб вирішити цю проблему, пропонується імітація горизонтального масштабування для досягнення швидшого та ефективнішого масштабування для пристроїв IoT. Було досліджено різні методи горизонтального масштабування та запропонована модифікація ланцюга Маркова для моделювання масштабування. Дані, отримані під час моделювання використані для оптимізації масштабування, візуалізованого процесом ланцюга Маркова. Метою роботи було забезпечення гнучкого характеру горизонтальної масштабованості для підключення різних пристроїв і ресурсів IoT за потребою. Запропонована оптимізацію горизонтальної масштабованості з вертикальною масштабованістю, яка має вбудовану функцію еластичності з урахуванням вартості, швидкість обслуговування та передачі даних.Публікація Вбудована система комбінованого нечіткого виведення в завданнях керування роботами(2024) Олійник, Д. Г.Метою кваліфікаційної роботи є розробка системи комбінованого нечіткого виведення у вбудовані системи, яка дозволить забезпечити автономність керування роботами в умовах невизначеності. У ході виконання кваліфікаційної роботи було розроблено систему комбінованого нечіткого виведення для використання у вбудованих системах для вирішення завдання керування автономними роботами. Алгоритм передбачає наступне: прийняття у якості вхідних даних: базу знань у форматі правил «ЯКЩО-ТО», базу даних із відомими фактами, кінцевий факт як ціль пошуку; результатом роботи алгоритму є множина шляхів для розрахунку цільового факту з розрахованими факторами впевненості кожного шляху; відстеження знайдених проміжних фактів для зменшення кількості обчислень; уточнення ФВ шляхів у процесі їх доповнення знайденими необхідними фактами; відновлення шляху, якщо вже були знайдені відповідні правила. Було описано апаратну та програмну модель прототипу системи, у якій зазначається опис алгоритму неперервного планування, шаблон програмного управління АІБС.Публікація Методи розпізнавання голосу для керування системою розумний будинок(2024) Міхайлов, І. О.Метою кваліфікаційної роботи є аналіз методів розпізнавання голосу, наочне порівняння, визначення найбільш підходящих для розумного будинку та розробка рекомендацій щодо їх реалізації. У ході виконання кваліфікаційної роботи було розглянуто сучасні популярні системи розумного будинку, що використовують голосове управління, їх позитвині та негативні сторони під час використання. Розглянуто існуючі методи розпізнавання голосу, досліджено алгоритми роботи та досліджено статті відомих видань для кращого розуміння суті методов. У процесі аналізу було відмічено два найперспективніших методи та обрано для детального дослідження. У результаті було вирішено програмно реалізувати використання цих методів. Розроблені застосунки мають зрозумілий, зручний для користувача інтерфейс, надають можливість розпізнання голосу. Використовуючи розроблені застосунки було проведено експериментальні дослідження, в ході якого за технічними характеристиками було порівняно два методи. Результати експериментального дослідження було записано у вигляді таблиць, а відповідні формули та розрахунки з результатами записано у форматі тексту. Завдяки отриманним результатам було підведено підсумки щодо кожного з методів та надано рекомендації щодо їх доцільного використання.Публікація Методи обробки великих даних в розподілених хмарних системах(2024) Кипаренко, Д. О.Традиційні паралельні обчислення для систем управління енергоспоживанням мають деякі проблеми, такі як час виконання, обчислювальна складність, затримки в моніторингу стану енергосистеми. Через ці обмеження управління даними стало критичним дослідженням і вузьким місцем. Щоб впоратися з цими обмеженнями, були запроваджені методології на основі хмарних обчислень для ефективного керування даними в системах управління живленням. У кваліфікаційній роботі розглядається концепція архітектури хмарних обчислень, яка може відповідати багаторівневим вимогам у режимі реального часу для покращення моніторингу та продуктивності, яка розроблена для різних сценаріїв застосування при моніторингу енергосистеми. Досліджуються рішення для хмарних обчислень на тлі великих даних, а нові моделі паралельного програмування Hadoop, Spark і Storm розглядаються в контексті ефективного використання. Ключові показники продуктивності програм хмарних обчислень, такі як вибірка даних, моделювання та аналіз конкурентоспроможності, були змодельовані шляхом застосування відповідних гіпотез. Пропонується нова концепція дизайну, розроблено рекомендації, зосереджені на інфраструктурі хмарних обчислень, а також методи керування великими даними в реальному часі в системі керування живленням, які вирішують проблеми інтелектуального аналізу даних.Публікація Методи маршрутизації для забезпечення якості мережного сервісу(2024) Колісник, Є. Б.Метою кваліфікаційної роботи є дослідження методів маршрутизації для забезпечення якості трафіка. У ході виконання кваліфікаційної роботи досліджено досліджено динамічний багатопотоковий протокол для транспортних сполучень, який дозволяє підвищити ефективність використання ресурсів мережі не менше, ніж у 95% випадків. Проведено порівняльнтй аналіз ефективності статичного та динамічного методів багатопоточної маршрутизації транспортних з'єднань у ПКМ мережах.Публікація Метод нанесення водяних знаків на зображення в градаціях сірого за допомогою одновимірного кодування Уолша(2024) Карачевцев, Д. Д.Метою кваліфікаційної роботи є розробка та дослідження методу нанесення цифрових водяних знаків на зображення в градаціях сірого за допомогою одновимірного кодування Уолша. Цей метод повинен забезпечувати високу стійкість водяних знаків до атак, зберігаючи при цьому мінімальний вплив на якість зображення. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: аналіз існуючих методів нанесення водяних знаків; дослідження теоретичних основ одновимірного кодування уолша; розробка алгоритму нанесення водяних знаків; реалізація алгоритму у програмному середовищі; оцінка якості зображень після нанесення водяних знаків.Публікація Метод організації туманних обчислень у динамічній обчислювальній оверлейній мережі на базі полінгових мереж(2024) Гунько, М. А.Метою кваліфікаційної роботи є розробка методу організації туманних обчислень у полінгових мережах. У ході виконання кваліфікаційної роботи було детально проаналізовано особливості побудови систем з туманними обчисленнями, а також розглянуто специфіку використання полінгових мереж, зокрема сенсорних мереж. Вивчено різні підходи до інтеграції полінгових мереж у контексті сенсорних технологій, що дозволяє підвищити ефективність збору та передачі даних. На основі отриманих результатів було розроблено метод організації туманних обчислень, який враховує специфіку сучасних мережевих архітектур. Запропоновано нову архітектуру методу, яка сприяє покращенню продуктивності та надійності системи за рахунок оптимізації обчислювальних ресурсів та забезпечення більш ефективного управління даними. Також були проведені математичні експерименти для перевірки дієвості запропонованих рішень, що показали значні покращення в порівнянні з традиційними методами.Публікація Модель штучної імунної системи для обробки зображень(2024) Бурда, А. С.Метою кваліфікаційної роботи є аналіз існуючих методів та моделей штучної імунної системи для обробки зображень. В ході підготовки кваліфікаційної роботи проведено аналіз існуючих методів та моделей штучної імунної системи для обробки зображень. Проведено аналіз найбільш поширених класичних методів та моделей штучних імунних систем для кластеризації даних. Виділено набір універсальних імунних операторів та проаналізовано можливості їх модіфікації задля підвищення якості кластеризації. Сформовано модель деревовидної штучної імунної мережі та алгоритм Dendric-aiNet для кластеризації даних. Розроблено програмний застосунок для модулювання алгоритмів кластеризаціїПублікація Методи та засоби моделювання розподілених систем обробки та зберігання даних(2024) Борисов, С. О.Метою кваліфікаційної роботи є є аналіз методів та засобів моделювання розподілених систем обробки та зберігання даних. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведено аналіз методів та засобів моделювання розподілених систем обробки та зберігання даних. Досліджено підходи до моделювання розподілених систем зберігання та обробки даних великих обсягів. Розроблено підхід для моделювання систем зберігання та обробки даних з використанням результатів моніторингу. Розроблено програмні засобі для моделювання систем зберігання та обробки даних. Результатом роботи моделі є знайдена величина часу обробки потоку завдань для різних варіантів структури обчислювальної установки та продуктивності окремих її частин, що дозволяє оцінити, як ці фактори впливають на час обробки. Також користувач отримує дані про навантаження на ресурси системи (CPU, RAM, дисковий буфер), час очікування завдань у черзі, пропускну спроможність мережі, дані щодо навантаження на робота стрічкової бібліотеки. Крім того в результаті моделювання можна уточнити які резерви має обчислювальна установка.Публікація Метод федеративного навчання на основі блокчейну(2024) Бохан, І. А.Метою кваліфікаційної роботи є реалізація метода федеративного навчання на основі блокчейн. У ході виконання кваліфікаційної роботи пропонується метод об’єднаного навчання, заснований на непарно-парному навчанні кластера. Розділивши клієнтів на кластери та застосувавши частково серіалізований метод навчання в кластерах, ми можемо прискорити конвергенцію моделі. Перед передачею параметрів файл моделі розріджується та квантується, щоб зменшити витрати на зв’язок і підвищити ефективність зв’язку FL. Архітектура BCFL більше не покладається на центральний сервер і використовує алгоритм балансування навантаження для планування клієнта, відповідального за агрегацію, у кожному раунді. Він представляє ланцюжок консорціуму для запису процесу FL і оптимізує проблему великих накладних витрат на зберігання ланцюга консорціуму шляхом поєднання з IPFS.Публікація Метод самовідновлення високомобільної комп'ютерної мережі на базі рою БПЛА(2024) Афанасьєва, А. М.Метою кваліфікаційної роботи є проведення досліджень з метою розробки та вдосконалення методів самовідновлення високомобільної комп'ютерної мережі на базі рою БПЛА. У рамках дослідження необхідно розглянути основні аспекти побудови високомобільних мереж, використання БПЛА для вирішення цієї задачі, методи побудови та налагодження мережі на базі рою БПЛА, а також різні топології мережі, які можуть бути використані для рою БПЛА. У ході виконання кваліфікаційної роботи буде розроблений спеціальний застосунок для моделювання та тестування роботи високомобільної мережі на базі рою БПЛА. Цей додаток буде використовуватися для попереднього моделювання та аналізу роботи мережі перед початком її реальної побудови та експлуатації. За допомогою цього застосунку будуть відтворені різні сценарії та ситуації, що можуть виникати у реальних умовах, що дозволить оцінити продуктивність, надійність та ефективність мережі на базі рою БПЛА.Публікація Розробка та оптимізація методів розпізнавання жестів у мобільних системах(2024) Зубенко, С. П.Метою кваліфікаційної роботи є дослідження методів розпізнавання жестів у мобільних системах допомогою методів машинного навчання, зокрема штучних нейронних мереж типу карт Кохонена. У ході виконання кваліфікаційної роботи досліджено ефективність кластеризації даних для розпізнавання жестів в мобільних системах за допомогою методів машинного навчання. Проведено дослідження методів кластеризації даних та методів машинного навчання. Особливу увагу приділено штучним нейронним мережам, зокрема картам Кохонена. Розроблено метод вдосконалення кластеризації даних за рахунок змін в решітці класичного апарату мереж Кохонена шляхом усунення недоліків мереж цього типу: граничного ефекту і появи "мертвих" нейронів. Проведено моделювання з використанням розробленого методу.Публікація Методи управління розподіленими інформаційними системами у хмарному середовищі(2024) Запорожченко, А. П.Навантаження в хмарному середовище сьогодні керуються в розподіленому середовищі й обробляються в територіально розподілених центрах обробки даних. Постачальники хмарних послуг розміщують центри обробки даних по всьому світу для зменшення експлуатаційних витрат та підвищити якості обслуговування за допомогою інтелектуальних стратегій управління навантаженням і ресурсами. Така масштабна та складна оркестровка програмного навантаження та апаратних ресурсів залишається проблемою, яку важко вирішити ефективно. Дослідники та практики намагаються вирішити цю проблему, пропонуючи різноманітні методи керування хмарою, такі як, наприклад, методи математичної оптимізації історично використовувалися для вирішення проблем керування хмарою. Але ці методи важко масштабувати до масштабів георозподіленої проблеми та мають обмежену застосовність у динамічних гетерогенних системних середовищах, що змушує постачальників хмарних послуг досліджувати інтелектуальні альтернативи на основі даних і машинного навчання (ML). Характеристика, прогнозування, контроль і оптимізація складних, неоднорідних і постійно мінливих розподілених хмарних ресурсів і робочих навантажень із застосуванням методологій машинного навчання привернули велику увагу в останні роки. У цій роботі розглядаються найсучасніші методи ML для проблеми керування хмарним центром обробки даних.Публікація Методи інтерпретації рухів людини в системі віддаленого керування елементами розумного будинку(2024) Вінтонович, М. С.Метою роботи є вдосконалення методів інтерпретації рухів людини для управління різними елементами розумного будинку через віддалене керування. Конкретно, мета полягає в створенні системи, яка забезпечує натуральну та ефективну взаємодію людини з розумним будинком шляхом інтерпретації рухів користувача. В рамках роботи були вирішені наступні задачі – розглянуто сенсорні пристрої для реєстрації рухів людини, проаналізовано технології детектування та розпізнавання жестів руки, створено функціональну модель системи розпізнавання жестів, в якій головне дослідження зосереджено на модулі нейромережевого аналізу покращених вхідних даних. Результати проведених досліджень з вдосконалення базових нейромережевих моделей та використання гібридного підходу показали, що досягни найвищої точності розпізнавання жестів рук (розкрита долоня та стиснутий кулак) можливо на 6 шарах при 50 епохах навчання, досягаючи точності в 97% із тестовими стратами у 0,17. Дослідження щодо розташування гаджетів відносно досліджуваного обєкту показало, що діагональне розташування гаджетів із попередньо визначеними технологіями має перевагу перед використанням монотехнології,а також перед використанням паралельного розташування гаджетів із однаковими технологіями на 0.62%. Вирішення цих задач дозволить досягти поставленої мети і розробити систему, яка буде забезпечувати натуральну та ефективну взаємодію людини з розумним будинком через віддалене керування.Публікація Моделі глибокого навчання для прогнозування часових рядів сейсмологічних даних(2024) Тимошенко, Д. О.Метою кваліфікаційної роботи є дослідження та розробка моделей глибокого навчання для прогнозування часових рядів сейсмологічних даних. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проведено аналіз існуючих методів прогнозування сейсмічної активності. Було вивчено декілька різних архітектур глибоких нейронних мереж, а саме моделей LSTM та CNN. Дослідження проводилися з використанням актуальних даних щодо сейсмічної активності вулканів, що були зібрані Італійським національним інститутом геофізики та вулканології. Розроблений програмний продукт дозволяє виконувати прогнозування сейсмічної активності вулканів для найпершого виявлення передвісника, що надасть інформацію про час майбутніх вивержень вулканів.