Факультет електроніки та інформаційних технологій (ЕлІТ)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/20
Browse
3 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 Иерархический информационно-экстремальный алгоритм кластер-анализа результатов машинного тестирования уровня знаний учащихся(Академпериодика, 2012) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Петров, Сергій Олександрович; Петров, Сергей Александрович; Petrov, Serhii Oleksandrovych; Джулгам, Саад; Джулгам, Саад; Djulgam, SaadЗапропоновано категорійну модель і алгоритм кластеризації вхідних даних. Формування апріорно нечіткої класифікованої навчальної матриці здійснюється за ієрархічним таксонометричним алгоритмом, а побудова в процесі навчання системи чіткого розбиття простору ознак на класи розпізнавання – за інформаційно-екстремальним алгоритмом.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.