Особистий інструметарій
Ви знаходитеся тут: Головна Публікації Повнотекстові публікації кафедри - Частина 2
Навігація
Вхід


Ви забули пароль?
 
Document Actions

Повнотекстові публікації кафедри - Частина 2

Вверх на рівень

Повнотекстові публікації кафедри - Частина 2

M. Didkovska, I. Bogomolov. Analysis of software quality problem
This paper is focused on qualitative software characteristics, what determines software quality and methods to ensure and improve it. In the research the problem was investigated from two points of view: software development and project management. Concerning software development, was formulated what properties have qualitative software and compile the best practices to ensure and improve these properties and overall software quality. Concerning project management, current theory was analysed and found another value – development team, which significantly influences quality. Also, dependency between team productivity and number of team members was stated.
Дідковська М.В., Гоголев О.Ю. Порівняльний анаіз алгоритмів кластеризації
Постійне зростання темпів виробництва інформації призводить до непропорційного росту "інформаційного шуму" через слабку структурованість даних, невідповідність формально релевантної інформації дійсним потребам та її багаторазове дублювання. Пошук інформаційному просторі, який систематично оновлюється може бути спрощений за допомогою категоризації Особливу проблему "інформаційний шум" становить для інтернет-магазинів. Бази каталогів інтернет-магазинів містять близько півтора мільйона товарів різних фірм. Ціни постійно змінюються, частина товарів перестає продаватись, в продажу з'являються нові товари. З цієї причини інтернет-каталог змушений постійно оновлювати свою базу. А при кожному оновленні бази необхідно категоризувати товари. На сьогодні немає єдиного підходу до вирішення цього завдання. У роботі представлена математична постановка задачі категоризації товарів, виділені наступні етапи її рішення: індексація, класифікація та оцінка ефективності. Експериментальне дослідження класифікаторів (наївного байєсівського класифікатора, методу опорних векторів і дерев прийняття рішення) показало, що для вирішення завдання категоризації найбільш ефективним є метод опорних векторів.
Дідковська, М.В., Нарижний В.В. Особливості побудови мультимедійної системи управління базами даних
На сьогоднішній день інформація є одним з найбільш цінних ресурсів, тому до систем її зберігання пред'являються підвищені вимоги. З появою високошвидкісних способів передачі даних, традиційна текстова інформація почала доповнюватися мультимедійною: фото, аудіо та відео матеріалами. На сьогоднішній день немає єдиного підходу до питання побудови мультимедійних баз даних, робота з мультимедійними даними вимагає більш складного функціонала порівняно з обробкою текстової інформації. У даній роботі визначені основні вимоги до мультимедійних СУБД, виділені функції та підходи, які використовуються для забезпечення роботи з мультимедіа об'єктами. Розглянуто два варіанти зберігання мультимедіа об'єктів в базах даних. Проаналізовано підходи до організації мультимедійної СУБД з використанням файлових серверів і без них. Експериментальне дослідження показало доцільність використання файлових серверів для зберігання мультимедійної інформації, тому що цей підхід забезпечує більшу швидкість читання / запису даних.
Дідковська М.В., Бухтіяров Ю.В., Горобченко Д.О. Система автоматичного створення тестів на базі UML-діаграм варіантів використання
Запропоновано систему автоматизації процесу створення тестів, яка дає можливість зменшити часові та фінансові витрати, необхідні для процесу тестування. Результатами роботи системи є шаблони тестів, що містять вхідні дані для тесту, умови виконання та очікувані результати. Створення тестів в автоматичному режимі на базі аналізу UML-діаграм варіантів використання дозволяє уникнути пропуску важливих тестів і неповноти покриття специфікації. Представлена структура системи автоматичного створення тестів може бути рекомендована до використання в подальших розробках, а саме для генерування тестів не тільки з діаграм варіантів використання, а й інших UML-діаграм, таких як діаграма станів та діаграма послідовностей.
Бідюк П.І. Адаптивне прогнозування фінансово-економічних процесів на основі принципів системного аналізу
Запропоновано концепцію створення адаптивних прогнозуючих систем на основі принципів системного аналізу, яка надає можливість врахування невизначеностей різного типу і підвищити оцінки прогнозів. Прогнозуюча система має два контури адаптації, функціонування яких спрямовується на підвищення якості моделі та оцінок прогнозів, відповідно. Наведено приклад застосування прогнозуючої системи.
Бідюк П.І., Литвиненко В.І., Гасанов О.С. Метод ідентифікації помпажа турбінного двигуна за допомогою імунної мережі
Для вирішення задачі виявлення аномалій функціонування складної технічної системи пропонується модифікований метод і алгоритм негативного відбору. Принцип виявлення грунтується на механізмі функціонування штучної імунної мережі. Відмітною властивістю запропонованого алгоритму є можливість оновлення процесу навчання, завдяки чому реалізується можливість адаптивної селекції. Ефективність застосування алгоритму підтверджена експериментальними дослідженнями.
Бидюк П.И., Баклан И.В., Рифа В.Н. Системный подход к построению регрессионной модели по временным рядам
 
Бідюк П.І. Застосування методу Монте Карло для марковських ланцюгів до оцінювання моделі стохастичної волатильності
Розглянуто поняття нестаціонарних гетероскедастичних процесів. Наведено приклади моделей, які описують такі процеси, та вказано на основні методи оцінювання їх параметрів. З точки зору дисперсії оцінки прогнозування або оцінок параметрів логічніше віддавати перевагу умовному оцінюванню, що виконано у роботі. Для аналізу обрана стохастична модель волатильності, оскільки вона активно застосовується у багатьох напрямах в економетриці та фінансах. Розглянута теорема Байєса та її модифікація для знаходження апостеріорного розподілу. Описано байєсівський підхід до оцінювання параметрів незалежно від вигляду моделей та типу параметрів, що оцінюються. Для реалізації піходу на практиці важливою задачею постає генерування випадкових значень апостеріорного розподілу. Розглянуто методи дискретизації Гіббса та Метрополіса-Гастінгса. Як приклад, наведено приклад застосування генератора Гіббса до моделі лінійної регресії з часовим рядом. Наведено розгорнутий алгоритм оцінювання для моделі стохастичної волатильності, який використовує різні методи генерування та способи визначення апостеріорного розподілу. Показано, що алгоритм надає незміщені та консистенті оцінки для параметрів моделі і для волатильності.
Lytvynenko V.I., Bidjuk P.I., Rogalsky A.F., Fefelov A.A., Fedchuk V.A. Structural and Parametric Synthesis of predictive RBF Neural Networks using Artificial Immune Systems
In this paper we describe the use of clonal selection algorithm for the synthesis of radial-basis networks for solving the problem of time series prediction
Бідюк П.І., Терентьєв О.М., Гасанов А.С. Побудова і методи навчання Байєсових мереж
Розглянуто методи навчання байєсових мереж на основі даних. Розглянуто основні методи навчання, а також методи навчання параметрів, структури мережі і латентних параметрів. Наведені основні визначення та відповідні ілюстративні приклади.
Бідюк П.І., Терентьєв О.М., Свердел К.О. Побудова медичних експертних систем із використанням мереж Байєса
Байєсові мережі (БМ) – потужний інструмент для інтелектуального аналізу даних різної природи. В статті зроблений огляд існуючих методів навчання та побудови БМ, а також наведені практичні приклади використання БМ в медицині.
Бідюк П.І., Терентьєв О.М. Методика побудови та застосування байєсових мереж
Розглянуто особливості визначення структури та навчання ймовірнісних мереж Байєса для розв'язку задач розпізнавання образів та діагностики. Запропоновано метод побудови мережі, який грунтується на використанні оцінки взаємної інформації між вершинами і методі описання мінімальної довжини. Алгоритм запропонованого евристичного методу докладно розглянуто на відомому прикладі МБ “Азія”, що складається з 8 вершин. Обчислювальні експерименти підтвердили високу ефективність запропонованого методу побудови і навчання мережі.
Павлюк О.В., Бідюк П.І. Методика побудови динамічних мереж Байєса
Для побудови моделі досліджуваного процесу у вигляді мережі Байєса необхідно виявити і використати існуючі причинно-наслідкові зв’язки між змінними процесу. Для цього необхідно розрахувати взаємну інформацію між змінними, вибраними в якості вузлів, і встановити ступінь взаємозалежності змінних між собою. Динамічні мережі Байєса дають можливість описати зміни процесу у часі і призначені для прийняття рішень стосовно значень оцінок його стану (так само, як і статистичні мережі) в умовах наявності невизначеностей. Для простоти представлення моделі у більшості випадків було прийнято, що кількість змінних та зв’язки між ними повторюються в кожний наступний момент часу, а властивості ДМБ в цілому відповідають марковському процесу першого порядку. Це спростило процедуру побудови мережі та її використання для прийняття рішення стосовно стану процесу. Загалом побудова динамічної мережі Байєса складається з таких етапів: (1) – побудова статичної структури мережі (що повторюється на кожному інтервалі часу) та (2) – побудова динамічної структури мережі, що включає визначення зв’язків між двома сусідніми інтервалами часу. Отриману структуру використовують для формування висновку на кожному часовому інтервалі (періоді дискретизації даних). В подальших дослідженнях планується розширити наведену вище методику на більш загальні випадки, наприклад, на гібридні мережі, та порівняти отримані результати з іншими методами, зокрема, з ієрархічними методами прийняття рішень.
Згуровський М.З., Бідюк П.І., Терентьєв О.М. Метод адаптування ймовірнісної байєсівської моделі до статистичних даних
Запропоновано метод навчання і адаптування структури мережі Байєса до нової інформації, який грунтується на використанні байєсівського підходу та базових припущень алгоритму К2. Метод забезпечує додаткові можливості щодо адаптування структури попередньо сформованої БМ до нових даних і зменщення обчислювальних витрат на навчання мережі.
Коваленко А.Е., Гула В.В. Відмовостійкі мікропроцесорні системи
Розглянуто питання побудови відмовостійких цифрових систем, що самоконтролюються на мікропроцесорних та великих інтегральних схемах. Наведено моделі та алгоритми контролю і діагностування багатомашинних мікропроцесорних систем при можливості відмови великої кількості елементів. Викладено питання проектування та оцінки ефективності відмовостійких систем. Описано способи контролю і діагностування ВІС мікропроцесорів і ЗП.
Бондаренко В.Г. Логарифмічний градіент ядра теплопроводності на римановом многообразії
Представлення логарифмічного градієнта ядра теплопровідності на рімановому різноманітті у вигляді суми двох векторних полів. Оцінка одного з доданків.
Бондаренко В.Г. Diffusion on a manifold of nonpositive curvature
We gives estimates of the fundamental solution of the parabolic equation on a manifold of nonpositive curvature that are independent of the dimention. As a corollary, sufficient conditions of equivalence for some class of measure in Hilbert space were established.
Бондаренко В.Г. Сonstruction of the fundamental solution of disturbed parabolic equation
In present paper parabolic equation solution is build. The construction is reduced to iterative prosedure. And convergence of the latter is proven.