Звіти з наукових досліджень
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/107
Browse
9 results
Search Results
Item Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів(Сумський державний університет, 2021) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Симоновський, Юлій Віталійович; Симоновский, Юлий Витальевич; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Бровко, Наталія Миколаївна; Бровко, Наталия Николаевна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Прилепа, Дмитро Вікторович; Прилепа, Дмитрий Викторович; Prylepa, Dmytro Viktorovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Савченко, Тарас Русланович; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Гриненко, О.В.; Татарінов, В.Р.Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів на основі машинного навчання, що дозволяє системі набути властивості адаптивності до довільних початкових умов формування цифрового зображення наземного об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання. Об’єктом дослідження є процес машинного навчання автономної бортової системи розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів. Предмет дослідження – категорійні функціональні моделі та методи інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів.Item Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів(Сумський державний університет, 2020) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Бровко, Наталія Миколаївна; Бровко, Наталия Николаевна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Великодний, Дмитро Володимирович; Великодный, Дмитрий Владимирович; Velykodnyi, Dmytro Volodymyrovych; Симоновський, Юлій Віталійович; Симоновский, Юлий Витальевич; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Савченко, Т.Р.; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Авраменко, Віктор Васильович; Авраменко, Виктор Васильевич; Avramenko, Viktor Vasylovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Барченко, Наталія Леонідівна; Барченко, Наталья Леонидовна; Barchenko, Nataliia Leonidivna; Дрозденко, Олексій Олександрович; Дрозденко, Алексей Александрович; Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych; Теницька, А.О.Мета роботи – підвищення функціональної ефективності бортової системи безпілотного авіаційного комплексу для автономного розпізнавання малогабаритних наземних об’єктів шляхом надання системі властивості адаптивності до довільних початкових умов формування зображення об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання.Item Інтелектуальна автономна бортова система безпілотного літального апарату для ідентифікації об'єктів на місцевості(Сумський державний університет, 2017) Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; Берест, Олег Борисович; Берест, Олег Борисович; Berest, Oleh Borysovych; Мартиненко, Сергій Сергійович; Мартыненко, Сергей Сергеевич; Martynenko, Serhii Serhiiovych; Журба, В`ячеслав Олегович; Журба, Вячеслав Олегович; Zhurba, Viacheslav Olehovych; Нагорний, Володимир В`ячеславович; Нагорный, Владимир Вячеславович; Nahornyi, Volodymyr Viacheslavovych; Окопний, Руслан Петрович; Окопный, Руслан Петрович; Okopnyi, Ruslan Petrovych; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem Hennadiiovych; Бойко, Ольга Василівна; Бойко, Ольга Васильевна; Boiko, Olha VasylivnaВиконано аналітичний огляд сучасного стану розроблення бортових систем безпілотних літальних апаратів і сформовано технічне завдання на дослідний зразок інтелектуальної бортової системи для ідентифікації об’єктів на місцевості. Було розроблено структурні та функціональні схеми апаратно-програмного та алгоритмічного забезпечення безпілотного літального апарату. Вперше запропоновано алгоритм самонавчання екстрактора ієрархічного ознакового опису спостережень на основі принципів розрідженого кодування та самоорганізації неструктурованих сіток. Запропоновано критерій оцінки ефективності вирішальних правил автономної бортової системи для ідентифікації об’єктів на місцевості. Запропоновано структурну та компоновочну схеми БЛА для проведення досліджень. Розроблено структурні та функціональні схеми програмного та інформаційного забезпечення БЛА, що передбачає інтеграцію різнорідної сенсорної інформації для екстракції комплексних ознак, які використовуються алгоритмами навігації, детектування перешкод та об’єктів інтересу, що дозволяє підвищити надійність системи за рахунок взаємної компенсації недоліків окремих сенсорних систем.Item Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2017) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem HennadiiovychСтворення інтелектуальних протезів руки дозволяє суттєво розширити їх функціональні можливості. Тому тема науково-дослідної роботи (НДР) є актуальною, оскільки присвячена підвищенню функціональної ефективності системи керування протезом кінцівки руки. Найбільш досконалими є інтелектуальні протези кінцівок з інвазивною системою зчитування біосигналів. Але їх основним недоліком є дуже висока вартість на світовому ринку. Крім того, застосування інвазивних систем зчитування біосигналів вимагає попереднього хірургічного втручання, яке дозволяє підвищити відношення “біосигнал/завада”. Суттєво дешевшими і зручнішими у використанні є протези з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Але їх основним недоліком є відносно висока зашумленість біосигналу, що суттєво впливає на точність виконання біокоманд. Зміст роботи полягає у розробленні інтелектуальної інформаційної технології керування протезом кінцівки руки на основі пасивних міографічних датчиків.Item Інтелектуальна система керування навантаженням і ресурсами розподіленого обчислювального середовища з підвищеною інформаційною безпекою(Сумський державний університет, 2016) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Тиркусова, Надія Володимирівна; Тыркусова, Надежда Владимировна; Tyrkusova, Nadiia Volodymyrivna; Бабій, Михайло Семенович; Бабий, Михаил Семенович; Babii, Mykhailo Semenovych; Москаленко, А.С.; Болгов, С.О.; Литюга, М.А.; П'ятаченко, В.Ю.В заключному звіті виконано аналіз сучасного стану і тенденцій розвитку інтелектуальних систем керування ресурсами інфокомунікаційних сервісів за умови енергозбереження. Досліджено методи забезпечення якості надання послуг і формування вхідного математичного опису здатної навчатися системи керування інфокомунікаційним сервісом. Дослідження за темою проекту виконувалися в рамках створеної авторами проекту так званої інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології (ІЕІ-технологія) аналізу даних, яка ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання. На основі розроблених узагальнених критеріїв ефективності запропоновано методи оптимізації параметрів функціонування здатних навчатися систем керування ресурсами розподіленого обчислювального середовища.Item Інтелектуальна система керування навантаженням і ресурсами розподіленого обчислювального середовища з підвищеною інформаційною безпекою(Сумський державний університет, 2015) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Кононенко, Микола Петрович; Кононенко, Николай Петрович; Kononenko, Mykola Petrovych; Москаленко, А.С.Виконано аналітичний огляд сучасного стану розроблення систем керування ресурсами розподіленого обчислювального середовища та досліджено тенденції їх розвитку. Розроблено категорійні моделі здатної навчатися системи підтримки прийняття рішень для прогностичного керування ресурсами розподіленого обчислювального середовища, що функціонує в режимах навчання як за апріорно класифікованими навчальними матрицями, так і самонавчання. При цьому категорійні моделі розглядаються як узагальнення орієнтованих графів, у яких ребра між вершинами є операторами, задіяними в процесі машинного навчання системи. Крім того, запропоновано як критерії функціональної ефективності здатної навчатися системи підтримки прийняття рішень модифікації інформаційних критеріїв за Шенноном і Кульбаком, а також розглянуто питання їх обчислення в процесі машинного навчання.Item Інтелектуальна система діагностування та прогнозування перебігу і наслідків патологічного процесу(СумДУ, 2014) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Мартиненко, Сергій Сергійович; Мартыненко, Сергей Сергеевич; Martynenko, Serhii Serhiiovych; Востоцький, Віталій Олексійович; Востоцкий, Виталий Алексеевич; Vostotskyi, Vitalii Oleksiiovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Чемич, Оксана Миколаївна; Чемич, Оксана Николаевна; Chemych, Oksana Mykolaivna; Романюк, Світлана Олександрівна; Романюк, Светлана Александровна; Romaniuk, Svitlana Oleksandrivna; Стадник, Ганна Анатоліївна; Стадник, Анна Анатольевна; Stadnyk, Hanna Anatoliivna; Рижова, Альона Сергіївна; Рыжова, Алёна Сергеевна; Ryzhova, Alona Serhiivna; Чечельницький, Д.Ю.; Чечельницкий, Д.Ю.; Chechelnytskyi, D.Yu.Розроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення здатної навчатися системи підтримки прийняття рішень (СППР) для діагностування та прогнозування перебігу патологічних процесів. Розроблено математичні моделі, методи інформаційно-екстремального навчання СППР, що функціонує за алгоритмами ієрархічної та прогностичної класифікації за умов апріорної невизначеності. Досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Застосування одержаних результатів показано на прикладах аналізу і синтезу здатних навчатися СППР для діагностування онкологічних і кардіологічних патологічних процесів.Item Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних ситем керування технологічними процесами(Вид-во СумДУ, 2011) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Петров, Сергій Олександрович; Петров, Сергей Александрович; Petrov, Serhii Oleksandrovych; Мартиненко, Сергій Сергійович; Мартыненко, Сергей Сергеевич; Martynenko, Serhii Serhiiovych; Бровко, Наталія Миколаївна; Бровко, Наталия Николаевна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Дзюба, Олексій Олександрович; Дзюба, Алексей Александрович; Dziuba, Oleksii Oleksandrovych; Котенко, Сергій Миколайович; Котенко, Сергей Николаевич; Kotenko, Serhii Mykolaiovych; Якушев, Олександр Анатолійович; Якушев, Александр Анатольевич; Yakushev, Oleksandr Anatoliiovych; Востоцький, Віталій Олексійович; Востоцкий, Виталий Алексеевич; Vostotskyi, Vitalii Oleksiiovych; Берест, Олег Борисович; Берест, Олег Борисович; Berest, Oleh Borysovych; Барило, Катерина Василівна; Барило, Екатерина Васильевна; Barylo, Kateryna Vasylivna; Барило, Олександр Борисович; Барило, Александр Борисович; Barylo, Oleksandr Borysovych; Андрієнко, Ніна Ігорівна; Андриенко, Нина Игоревна; Andriienko, Nina Ihorivna; Дібров, Борис Олександрович; Дибров, Борис Александрович; Dibrov, Borys Oleksandrovych; Саад, Джулгам; Руденко, М.О.; Занченко, С.П.; Стадник, Г.А.; Чала, А.В.; Дедик, Н.А.; Пашко, С.П.; Козмрєв, Є.О.; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav VasylovychМета роботи – розроблення методологічних та теоретичних засад створення адаптивних систем керування складним технологічним процесом. Об’єкт дослідження – слабо формалізований технологічний процес. Предмет дослідження – моделювання, оцінка функціональної ефективності, алгоритми оптимізації та адаптації СППР, що самонавчається. Даний звіт є заключним. На основі аналізу технологічного процесу вирощування сцинтиляційних монокристалів розроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення АСК на базі інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі кластер-аналізу. Розроблено математичні моделі, інформаційно-екстремальні алгоритми навчання СППР, що функціонує в режимі кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Запропоновано структурну схему інтелектуальної системи керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів за методом Чохральського. Для підвищення функціональної ефективності АСК розроблено і програмно реалізовано алгоритми прогностичного класифікаційного керування. Розглянуто приклади застосування інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології для аналізу і синтезу комп’ютеризованих систем в навчальному процесі і для діагностування в медицині. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/27211Item Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних систем керування технологічними процесами(Видавництво СумДУ, 2010) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Петров, Сергій Олександрович; Петров, Сергей Александрович; Petrov, Serhii Oleksandrovych; Мартиненко, Сергій Сергійович; Мартыненко, Сергей Сергеевич; Martynenko, Serhii Serhiiovych; Бровко, Наталія Миколаївна; Бровко, Наталия Николаевна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Дзюба, Олексій Олександрович; Дзюба, Алексей Александрович; Dziuba, Oleksii Oleksandrovych; Котенко, Сергій Миколайович; Котенко, Сергей Николаевич; Kotenko, Serhii Mykolaiovych; Якушев, Олександр Анатолійович; Якушев, Александр Анатольевич; Yakushev, Oleksandr Anatoliiovych; Берест, Олег Борисович; Берест, Олег Борисович; Berest, Oleh Borysovych; Барило, Катерина Василівна; Барило, Екатерина Васильевна; Barylo, Kateryna Vasylivna; Барило, Олександр Борисович; Барило, Александр Борисович; Barylo, Oleksandr Borysovych; Джулгам, Саад; Ліщинський, О.В.; Руденко, М.О.; Андрієнко, Н.І.; Занченко, С.П.; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav VasylovychНа основі аналітичного огляду та аналізу тенденції розвитку інтелектуальних автоматизованих систем керування сформовано задачу аналізу та синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу СППР, що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Для побудови безпомилкових за навчальною вибіркою вирішальних правил розроблено алгоритми самонавчання СППР з оптимізацією словника ознак розпізнавання в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено категорійні моделі та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4475