Звіти з наукових досліджень
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/107
Browse
15 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 Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2019) 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; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; П'ятаченко, Владислав Юрійович; Пятаченко, Владислав Юрьевич; Piatachenko, Vladyslav Yuriiovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem Hennadiiovych; Савченко, Т.Р.; Супруненко, М.К.; Шендрик, Віра Вікторівна; Шендрик, Вера Викторовна; Shendryk, Vira Viktorivna; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Берест, Олег Борисович; Берест, Олег Борисович; Berest, Oleh BorysovychРозроблено метод інформаційно-екстремального машинного навчання системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Розроблено категорійні моделі і на їх базі розроблено алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання за ієрархічною структурою даних. Формалізовано постановку задачі та розроблено і програмно реалізовано алгоритми інформаційного синтезу здатної самонавчатися системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів, яка функціонує в режимах кластер-аналізу біосигналів, що дозволяє автоматично формувати вхідну навчальну матрицю, і факторного кластер-аналізу, що дозволяє автоматично перенавчати систему керування при розширенні алфавіту класів розпізнавання.Item Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2018) 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; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; П'ятаченко, В.Ю.Об’єктом дослідження є процес класифікаційного керування здатним самонавчатися протезом кінцівки руки на пасивних міографічних датчиках. Мета роботи – підвищення функціональної ефективності інтелектуальної системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів.Item Методи та математичні моделі сучасних інформаційно-комунікаційних технологій(Сумський державний університет, 2018) Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Авраменко, Віктор Васильович; Авраменко, Виктор Васильевич; Avramenko, Viktor Vasylovych; Бабій, Михайло Семенович; Бабий, Михаил Семенович; Babii, Mykhailo Semenovych; Боровик, Валентина Олександрівна; Боровик, Валентина Александровна; Borovyk, Valentyna Oleksandrivna; Маслова, Зоя Іванівна; Маслова, Зоя Ивановна; Maslova, Zoia Ivanivna; Великодний, Дмитро Володимирович; Великодный, Дмитрий Владимирович; Velykodnyi, Dmytro Volodymyrovych; Власенко, Олександр Володимирович; Власенко, Александр Владимирович; Vlasenko, Oleksandr Volodymyrovych; Проценко, Олена Борисівна; Проценко, Елена Борисовна; Protsenko, Olena Borysivna; Тиркусова, Надія Володимирівна; Тыркусова, Надежда Владимировна; Tyrkusova, Nadiia Volodymyrivna; Стадник, Ганна Анатоліївна; Стадник, Анна Анатольевна; Stadnyk, Hanna Anatoliivna; Кузіков, Борис Олегович; Кузиков, Борис Олегович; Kuzikov, Borys Olehovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Назаренко, Людмила Дмитрівна; Назаренко, Людмила Дмитриевна; Nazarenko, Liudmyla Dmytrivna; Прилепа, Дмитро Вікторович; Прилепа, Дмитрий Викторович; Prylepa, Dmytro Viktorovych; Шаповалов, Сергій Павлович; Шаповалов, Сергей Павлович; Shapovalov, Serhii Pavlovych; Лаврик, Тетяна Володимирівна; Лаврик, Татьяна Владимировна; Lavryk, Tetiana Volodymyrivna; Маринич, Тетяна Олександрівна; Маринич, Татьяна Александровна; Marynych, Tetiana Oleksandrivna; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; Руденко, Максим Сергійович; Руденко, Максим Сергеевич; Rudenko, Maksym Serhiiovych; Зимовець, Вікторія Ігорівна; Зимовец, Виктория Игоревна; Zymovets, Viktoriia Ihorivna; Козлов, Захар Вікторович; Козлов, Захар Викторович; Kozlov, Zakhar Viktorovych; Пилипенко, Світлана Олександрівна; Пилипенко, Светлана Александровна; Pylypenko, Svitlana Oleksandrivna; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem Hennadiiovych; Кулік, Євгенія Сергіївна; Кулик, Евгения Сергеевна; Kulik, Yevheniia Serhiivna; Осадчий, Андрій Сергійович; Осадчий, Андрей Сергеевич; Osadchyi, Andrii Serhiiovych; Бібик, М.В.; Симоновський, Ю.В.; Андрієнко, Н.А.Мета роботи – розроблення методів, моделей та інформаційних технологій підвищення функціональної ефективності систем підтримки прийняття рішень в освіті та промисловості. Предмет дослідження – методи, моделі та інформаційні технології прийняття рішень в освіті та промисловості, оцінка функціональної ефективності інтелектуальних систем аналізу даних, методи захисту інформації в інфокомунікаційних системах, інформаційно-аналітичні системи в освіті.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 аналізу і синтезу інтелектуальних систем, що самонавчаються(Вид-во СумДУ, 2013) 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; Тарановський, Антон Володимирович; Тарановский, Антон Владимирович; Taranovskyi, Anton Volodymyrovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna ViacheslavivnaРозроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення здатної самонавчатися системи підтримки прийняття рішень (СППР). Розроблено математичні моделі, методи інформаційно-екстремального самонавчання СППР, що функціонує в режимах кластер-аналізу вхідних даних і факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Застосування одержаних результатів показано на прикладах аналізу і синтезу здатних навчатися СППР для керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів із розплаву та для оцінки знань студентів в навчальному процесі. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/35116