Факультет електроніки та інформаційних технологій (ЕлІТ)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/20
Browse
30 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 Інформаційна технологія створення системи підтримки прийняття рішень для оцінки відповідності навчального контенту освітньо-наукової програми сучасним вимогам(Сумський державний університет, 2025) Бондарєв, А.С.Розглянуто методи моніторингу освіти в Україні та методи інтелектуального аналізу даних. Шляхом імітаційного моделювання сформовано вхідний математичний опис СППР для оцінювання відповідності навчального контенту кафедри комп’ютерних наук сучасним вимогам. Розроблено комплекс функціональних категорійних моделей , на основі яких розроблено і програмно реалізовано ієрархічне інформаційно-екстремальне машинне навчання за декурсивною структурою даних.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 Інформаційна технологія машинного навчання геоінформаційної системи для семантичної сегментації цифрового зображення регіону(Сумський державний університет, 2024) Рощупкін, О.А.Дипломний проект присвячений розробці геоінформаційної системи для семантичної сегментації зображень. В роботі проведено аналіз предметної області з аналізом останніх досліджень і публікацій, аналіз методів семантичної сегментації та аналітичний огляд методів машинного навчання, засобів реалізації, планування та проектування роботи. Представлена поетапна розробка та розгляд алгоритму геоінформаційної системи семантичної сегментації. Після реалізації системи проведено аналіз отриманих результатів дослідження. Результатом проведеної роботи є система семантичної сегментації зображень.Item Інтелектуальна технологія детектування дефектів деталей, що обробляються на верстатах токарної групи(Сумський державний університет, 2024) Мікулін, Д.О.Розроблено комплекс моделей, методів і засобів інтелектуальної технології детектування дефектів деталей, що обробляються на верстатах токарної групи. Ефективність інтелектуальної технології перевірено при створенні системи розпізнавання трьох типів дефектів поверхні деталей.Item Інформаційна технологія оцінювання відповідності навчального контенту випускової кафедри сучасним вимогам(Сумський державний університет, 2023) Надточій, Ю.О.Досліджено питання якості освіти, методів оцінки якості освіти та навчального контенту, проведено аналіз існуючих підходів до класифікації даних. В ході дослідження розроблено програмне забезпечення інформаційно-аналітичної системи оцінки навчального контенту вимогам ринку праці згідно з положеннями інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології. Сформовано вхідний математичний опис, розглянуто та реалізовано категорійну модель машинного навчання з оптимізацією параметрів за допомогою інформаційних критеріїв, порівняно лінійну та ієрархічну структуру даних та реалізовано функціонування системи на етапі екзамену.Item Інформаційна технологія ієрархічного машинного навчання системи виявлення кіберзагроз(Сумський державний університет, 2023) Теницька, А.О.Проведено аналіз існуючих видів, а також методів системи виявлення кіберзагроз. Розроблено алгоритм та програмне забезпечення системи виявлення кіберзагроз, застосовуючи інформаційно – екстремальну інтелектуальну технологію. Розглянуто, а також програмно реалізовано інформаційно – екстремальне машинне навчання системи виявлення кіберзагроз за ієрархічною структурою даних. Проведено навчання системи на реальних вхідних даних, взятих з відкритого репозиторію. Алгоритм розроблено за допомогою об'єктно-орієнтованої мови програмування Python.Item Система виявлення кібератак. Інформаційна технологія функціонування системи виявлення атак в режимі моніторингу(Сумський державний університет, 2021) Теницька, А.О.Розроблено алгоритм та програмне забезпечення системи виявлення атак в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних. Розглянуто та реалізовано базовий алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчання. Проведено перевірку функціонування системи виявлення атак в режимі моніторингу. Алгоритм розроблено за допомогою MATLAB – пакету прикладних програм для вирішення завдань технічних обчислень.Item Інформаційна система інтелектуального аналізу якості освітнього контенту кафедри(Сумський державний університет, 2019) Гладченко, М.С.Розроблено алгоритм навчання аналітично-інформаційної системи та його програмна реалізація в рамках інформаційно-екстремальної технології з використанням вкладених гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання. Розроблений алгоритм реалізовано за допомогою мови програмування С#.Item Інтелектуальна технологія аудіодіагностування несправностей дизельного двигуна(Сумський державний університет, 2019) Трактиренко, В.П.Розроблено алгоритм та програмне забезпечення інтелектуальної системи діагностування несправностей двигуна за звуком. При цьому задача оцінки сигналів, що використовуються при діагностиці, розв’язана в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології. Розроблений алгоритм реалізовано у формі програмного забезпечення, створеного за допомогою програмного середовища Delphi 7.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »