Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
22 results
Search Results
Item Інформаційно-аналітична система оцінювання відповідності сучасним вимогам навчального контенту спеціальності кібербезпека(Національний аерокосмічний університет "Харківський авіаційний інститут", 2021) Довбиш, Анатолій Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Хібовська, Юлія Олексіївна; Khibovska, Yuliia Oleksiivna; Матяш, О.В.Розв’язана актуальна задача підвищення функціональної ефективності машинного навчання інформаційно-аналітичної системи (ІАС) оцінки відповідності сучасним вимогам контенту навчальних дисциплін бакалаврського рівня спеціальності «Кібербезпека» Розроблено метод інформаційно-екстремального машинного навчання ІАС з метою адаптації навчального контенту випускової кафедри до вимог ринку праці, що дозволяє при функціонуванні системи в режимі моніторингу оперативно корегувати контент з навчальних дисципліни випускової кафедри. Ідея методу полягає у максимізації інформаційної спроможності ІАС в процесі машинного навчання, що дозволяє в режимі моніторингу отримати максимальну повну ймовірність прийняття правильних класифікаційних рішень. За результатами інформаційно-екстремального машинного навчання в рамках геометричного підходу побудовано вирішальні правила, практично інваріантні до багато вимірності простору ознак розпізнавання. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання використовується модифікація інформаційної міри Кульбака, яка є функціоналом точнісних характеристик класифікаційних рішень. Як параметри оптимізації розглядалися геометричні параметри гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання, які в процесі машинного навчання відновлювалися в радіальному базисі бінарного простору ознак Хеммінга. При цьому вхідна навчальна матриця трансформувалася в робочу бінарну навчальну матрицю, яка змінювалася в процесі машинного навчання шляхом допустимих перетворень з метою адаптації вхідного математичного опису системи до максимальної достовірності класифікаційних рішень. Запропоновано категорійну модель функціонування ІАС, на основі якої розроблено алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчанням системи з автоматичним визначенням базового класу розпізнавання. За результатами опитування фахівців з кібербезпеки сформовано вхідну структуровану навчальну матрицю, а за результатами фізичного моделювання підтверджено працездатність запропонованого методу інформаційно-екстремального машинного навчання ІАС.Item Інформаційно-екстремальне ієрархічне навчання системи керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів(Національний університет "Запорізька політехніка", 2020) Довбиш, Анатолій Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; П'ятаченко, Владислав Юрійович; Piatachenko, Vladyslav Yuriiovych; Симоновський, Юлій Віталійович; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Шкуропат, О.А.Актуальність. Розв’язана актуальна задача інформаційного синтезу здатної навчатися системи керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Мета роботи – підвищення функціональної ефективності системи керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів на основі машинного навчання, що дозволяє при функціонуванні системи в робочому режимі розпізнавати з високою достовірністю і оперативністю когнітивні команди користувача протезу. Метод. У рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології (ІЕІ-технології) аналізу даних, яка базується на максимізації інформаційної спроможності системи розпізнавання в процесі машинного навчання, запропоновано метод інформаційного синтезу інтелектуальної системи керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. На відміну від існуючих методів інтелектуального аналізу даних метод інформаційно-екстремального машинного навчання розроблено в рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів, притаманних людині при формування та прийняття класифікаційних рішень. Такий підхід дозволяє наділити систему керування протезом властивостями адаптивності до довільних початкових умов формування когнітивних команд і перенавчання при розширенні словника ознак та алфавіту класів розпізнавання. Крім того, вирішальні правила, побудовані за отриманими в процесі машинного навчання геометричними параметрами гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання є практично інваріантними до багато вимірності простору ознак розпізнавання. На основі запропонованої категорійної моделі розроблено алгоритм машинного навчання з оптимізацією ієрархічної структури даних. При цьому досліджено вплив на функціональну ефективність машинного навчання структур даних, побудованих у вигляді дихотомічного і декурсивного дерев. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання використовується модифікація інформаційної міри Кульбака, яка є функціоналом точнісних характеристик рішень, що приймаються. Результати. Побудовані в процесі ієрархічного інформаційно-екстремального машинного навчання вирішальні правила дозволяють розпізнавати в реальному темпі часу когнітивні команди з достатньо високою повною ймовірністю прийняття правильних класифікаційних рішень. За результатами фізичного моделювання доведено, що при використанні ієрархічної структури даних у вигляді декурсивного дерева функціональна ефективність машинного навчання збільшується у порівнянні із структурою даних у вигляді дихотомічного бінарного дерева. Висновки. Експериментально підтверджено достатньо високу функціональну ефективність запропонованого методу інформаційно-екстремального машинного навчання системи керування протезом кісті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Отримані наукові результати відкривають новий напрям створення інтелектуальних протезів руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів на основі машинного навчання та розпізнавання образів.Item Інформаційно-екстремальне машинне навчання системи керування протезом кінцівки руки для розпізнавання електроміографічних біосигналів за розрідженою навчальною матрицею(Кременчуцький національний університет, 2023) П'ятаченко, Владислав Юрійович; Пятаченко, Владислав Юрьевич; Piatachenko, Vladyslav Yuriiovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii StepanovychРозглядається задача машинного навчання системи керування протезом кисті руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Задача розв’язується у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, яка базується на максимізації інформаційної спроможності системи у процесі її машинного навчання. Розроблений інформаційно-екстремальний метод машинного навчання системи керування протезом кінцівки руки на відміну від нейроподібних структур розроблено у рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів природного інтелекту при формуванні та прийнятті класифікаційних рішень. У результаті запропонований метод набуває властивості адаптивності до довільних умов формування навчальної матриці та гнучкості при перенавчанні системи через розширення алфавіту класів розпізнавання. Крім того, вирішальні правила, побудовані за отриманими у процесі інформаційно-екстремального машинного навчання оптимальними в інформаційному розумінні геометричними параметрами контейнерів класів розпізнавання, характеризуються високою оперативністю, що є важливим показником функціональної ефективності когнітивно керованого протезу. Відмінність розробленого методу від відомих методів інформаційно-екстремального машинного навчання полягає у застосуванні розрідженої навчальної матриці, що дозволяє суттєво зменшити ступінь перетину класів розпізнавання у просторі ознак. За результатами комп’ютерного моделювання доведено, що використання розрідженої навчальної матриці, отриманої за результатами оптимізації рівня квантування електроміографічних біосигналів для алфавіту трьох класів розпізнавання, дозволяє підвищити повну ймовірність правильного прийняття класифікаційних рішень майже у п’ять разів порівняно з нерозрідженою навчальною матрицею, що гарантує прийняття у робочому режимі високодостовірних класифікаційних рішень.Item Improving Information and Software Support for Data Mining System of Drones(Sumy State University, 2016) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Коробченко, Олена Владиславівна; Коробченко, Елена Владиславовна; Korobchenko, Olena Vladyslavivna; Symonovskiy, J.V.The aim is to improve information and software support of intellectual system of recognition of objects on the ground. It was formed input mathematical description of data mining system. This description has been made for the purpose of development of intelligent analysis system of information data of drones that can be trained within the current IEI-technology. The mathematical models of the system functioning under training and test conditions has been developed. implemented optimization algorithms and evaluated the effectiveness of the system. The issues of development and implementation of software of optimizing algorithms as well as the issues of assessment the effectiveness of the system have been analyzed.Item Оптимізація словника ознак розпізнавання інтелектуальної системи керування(Сумський державний університет, 2013) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Коробченко, О.В.Проблема підвищення функціональної ефективності системи керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів на основі машинного навчання та розпізнавання образів є актуальною задачею.Item Кластер-аналіз вхідних даних технологічного процесу(Сумський державний університет, 2013) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Єфіменко, Т.М.Одним із важливих етапів інформаційного синтезу інтелектуальних систем керування складними технологічними процесами є автоматизація формування вхідного математичного опису системи підтримки прийняття рішень (СППР), що навчається. Як перспективний шлях розв’язання цієї задачі є використання ідей і методів інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології (ІЕІТ) [1].Item Аналітично-інформаційна система для адаптації навчального контенту до запитів ринку праці(Сумський державний університет, 2014) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Зарудний, І.С.Згідно з Європейським рамочним стандартом в галузі освіти важливим критерієм акредитації вищого навчального закладу (ВНЗ) є ступінь адаптації навчального плану підготовки фахівців до вимог ринку праці.Item Інформаційно-екстремальний алгоритм навчання унімодального класифікатора для діагностування опортуністичних інфекцій у ВІЛ-інфікованих осіб(Харків "ХАІ", 2013) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Стадник, Ганна Анатоліївна; Стадник, Анна Анатольевна; Stadnyk, Hanna Anatoiivna; Піддубна, Анна Іванівна; Поддубная, Анна Ивановна; Piddubna, Anna IvanivnaПропонується інформаційно-екстремальний алгоритм аналізу і синтезу комп’ютеризованої системи діагностування (КСД) інфекційних патологій, побудованої на базі унімодального класифікатора, який характеризується єдиним центром розсіювання векторів-реалізацій образів. При цьому на етапі навчання системи розглядається задача побудови вирішальних правил шляхом побудови оптимального в інформаційному розумінні розбиття простору ознак на класи розпізнавання з оптимізацією контрольних допусків на діагностичні ознаки розпізнавання за паралельним алгоритмом. За запропонованим алгоритмом розроблено інформаційне та програмне забезпечення системи підтримки прийняття рішень, яка є основною складовою КСД, для діагностування опортуністичних інфекцій у ВІЛ-інфікованих осіб. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/31997Item Використання інтелектуальних систем для голосового керування комп’ютером(Сумський державний університет, 2013) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Нонко, Д.Ю.; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor VolodymyrovychПроблема доступності комп’ютерних технологій для користувачів з обмеженнями зору останній час набуває все більшої актуальності. Це обумовлено збільшенням навантаження на зоровий апарат в сучасному світі і, як наслідок, підвищення числа людей з такими вадами здоров’я. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/31749Item Підхід до класифікаційного прогнозування валютного курсу(Видавництво СумДУ, 2011) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Чала, А.В.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »