Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
СИНТЕЗ І АНАЛІЗ КОМПЕНСАТОРА ПАСИВНОГО LC-ФІЛЬТРУ НА ВИХОДІ ПЕРЕТВОРЮВАЧА ЧАСТОТИ
No full textThe predictive compensator algorithm, eliminating distortions of amplitude and phase, brought in the passive filter, is synthesized. Numerical and natural modeling of serviceability of the synthesized algorithm has confirmed.Синтезирован алгоритм работы упреждающего компенсатора, устраняющего искажения амплитуды и фазы, вносимые пассивным фильтром. Численное и натурное моделирование подтвердило работоспособность синтезированного алгоритма.Синтезовано алгоритм роботи попереждуючого компенсатора, який усуває скривлення амплітуди та фази, що внесені пасивним фільтром. Чисельне та натурне моделювання підтвердило працездатність синтезованого алгоритма
ОПТИМІЗАЦІЯ СТРУКТУР РАДІОСИСТЕМ ПЕЛЕНГАЦІЇ ДЖЕРЕЛ ВИПРОМІНЮВАННЯ СИГНАЛІВ З ПОВНІСТЮ ВІДОМИМИ ПАРАМЕТРАМИ
Get PDFContext. Direction finders are critical components of radar and radio navigation systems, particularly when installed onboard UAVs. The increasing use of unmanned systems has heightened the need for precise direction finding and wide-angle unambiguous measurements. The primary challenge is to strike a balance between achieving high accuracy and maintaining a broad range of unambiguous measurement angles.
Objective. To simultaneously enhance direction finding accuracy and expand the range of unambiguous measurement angles through the statistical synthesis of functionally deterministic signal processing methods in multichannel direction finders.
Method. The approach is grounded in the statistical theory of optimization for radio remote sensing and radar systems. For the specific type of signals considered in this study, represented by functional-deterministic models, the likelihood function is constructed, and its maxima are determined for various configurations of multi-antenna direction finders. The statistical synthesis results are validated through simulation and in-situ experiments.
Results. Theoretical analysis and simulation modeling confirm that in dual-antenna direction finders, there is a trade-off between high resolution and the range of unambiguous direction finding angles. An improved signal processing method is developed for a four-antenna direction finder, utilizing a pair of high-gain and a pair of low-gain antennas. To achieve the maximum possible bearing accuracy within the range of unambiguous direction finder measurements, a new signal processing method is synthesized for a sixelement radio receiver, combining the processing of signals in two amplitude direction finders and one phase direction finder.
Conclusions. The proposed approach achieves an optimal balance between resolution and angle range, making it particularly suitable for onboard systems of unmanned aerial vehicles. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed method, highlighting its potential for implementation in modern radio systems.Актуальність. Радіопеленгатори є ключовими компонентами систем радіолокації та радіонавігації, особливо коли вони встановлюються на борту БПЛА. Високі вимоги до точності пеленгації та широкого кута однозначних вимірювань стають особливо актуальними в умовах збільшення застосування безпілотних систем. Основна проблема полягає у досягненні балансу між високою точністю та широким діапазоном кутів однозначних вимірювань.
Мета. Одночасне підвищення точності пеленгації та розширення кутів однозначних вимірювань за рахунок статистичного синтезу методів обробки функціонально-детермінованих сигналів в багатоканальних радіопеленгаторах.
Метод. Ґрунтується на статистичній теорії оптимізації радіотехнічних систем дистанційного зондування та радіолокації. Для обмеженого в даній роботі типу сигналів, що задаються функціонально-детермінованими моделями, сконструйовано функцію правдоподібності та визначено її максимуми для різних конфігурацій багатоантенних пеленгаторів. Результати статистичного синтезу перевіряються методами імітаційного моделювання та натурними експериментами.
Результати. Теоретичними дослідженнями та імітаційним моделюванням підтверджено, що в двоантених радіопеленгаторах існує протиріччя між високою роздільною здатністю та шириною діапазону кутів однозначного радіопеленгування. Отримано удосконалений метод обробки сигналів в чотирьохантенному радіопеленгаторі, що має пару високоспрямованих та пару низькоспрямованих антен. Для отримання гранично досяжної точності пеленгування у межах діапазону однозначних вимірювань радіопеленгатору синтезовано новий метод обробки сигналів в шести елементному радіоприймачі, що комплексує обробку в двох амплітудних пеленгаторах та одному фазовому пеленгаторі.
Висновки. Запропонований підхід дозволяє досягти оптимального балансу між роздільною здатністю і діапазоном кутів, що особливо важливо для застосування у бортових системах безпілотних літальних апаратів. Результати моделювання підтверджують ефективність запропонованого методу, що робить його перспективним для впровадження в сучасні радіосистеми.Актуальність. Радіопеленгатори є ключовими компонентами систем радіолокації та радіонавігації, особливо коли вони встановлюються на борту БПЛА. Високі вимоги до точності пеленгації та широкого кута однозначних вимірювань стають особливо актуальними в умовах збільшення застосування безпілотних систем. Основна проблема полягає у досягненні балансу між високою точністю та широким діапазоном кутів однозначних вимірювань.
Мета. Одночасне підвищення точності пеленгації та розширення кутів однозначних вимірювань за рахунок статистичного синтезу методів обробки функціонально-детермінованих сигналів в багатоканальних радіопеленгаторах.
Метод. Ґрунтується на статистичній теорії оптимізації радіотехнічних систем дистанційного зондування та радіолокації. Для обмеженого в даній роботі типу сигналів, що задаються функціонально-детермінованими моделями, сконструйовано функцію правдоподібності та визначено її максимуми для різних конфігурацій багатоантенних пеленгаторів. Результати статистичного синтезу перевіряються методами імітаційного моделювання та натурними експериментами.
Результати. Теоретичними дослідженнями та імітаційним моделюванням підтверджено, що в двоантених радіопеленгаторах існує протиріччя між високою роздільною здатністю та шириною діапазону кутів однозначного радіопеленгування. Отримано удосконалений метод обробки сигналів в чотирьохантенному радіопеленгаторі, що має пару високоспрямованих та пару низькоспрямованих антен. Для отримання гранично досяжної точності пеленгування у межах діапазону однозначних вимірювань радіопеленгатору синтезовано новий метод обробки сигналів в шести елементному радіоприймачі, що комплексує обробку в двох амплітудних пеленгаторах та одному фазовому пеленгаторі.
Висновки. Запропонований підхід дозволяє досягти оптимального балансу між роздільною здатністю і діапазоном кутів, що особливо важливо для застосування у бортових системах безпілотних літальних апаратів. Результати моделювання підтверджують ефективність запропонованого методу, що робить його перспективним для впровадження в сучасні радіосистеми
МЕТОДИКА ОПТИМІЗАЦІЇ ФУНКЦІОНУВАННЯ СИСТЕМИ ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ
No full textContext. Radar, thermal imaging, and video surveillance means are actively used in the protection of the state border. Together with the appropriate communication equipment, they allow to create optoelectronic surveillance systems, which are the basis for the intellectualization of border protection. The effectiveness of such systems is significantly affected by the peculiarities of their functional and structural design. A rational structural design, even in difficult physical and geographical conditions, allows for a high level of surveillance efficiency. However, the functional component also has a significant impact on improving the system efficiency. In many cases, the functioning of the elements of the optoelectronic surveillance system occurs under conditions of power supply restrictions. Such limitations determine the need for a rational choice of modes of use of certain types of surveillance equipment at certain time intervals in order to ensure effective surveillance, taking into account the time of day and weather conditions. The imperfection of the scientific and methodological apparatus for optimizing the functioning of optoelectronic surveillance systems determines the relevance of this study.
Objective. The aim of the work is to develop a methodology for optimizing the optoelectronic surveillance system functioning by rationally selecting the modes of operation of different types of surveillance equipment in certain time intervals, taking into account the time of day and weather conditions in which they are used.
Methods. The paper sets and investigates the two-criteria problem of choosing the modes of operation of different types of observation equipment of an optoelectronic surveillance system at separate time intervals, taking into account the time of day and weather conditions in which they are used, which ensures maximizing the efficiency of the optoelectronic surveillance system while minimizing the power consumed by active types of surveillance equipment in the presence of boundary restrictions on the efficiency and power consumed by the system. The proposed indicator for assessing the effectiveness of the system allows us to assess the level of impossibility of uncontrolled crossing of the perimeter of the protected area by an intruder. The peculiarity of this methodology is the possibility of ensuring a significant reduction in the level of energy consumption by the system components due to a slight decrease in the efficiency of monitoring.
Results. The paper proposes an alternative approach to assessing the effectiveness of the optoelectronic surveillance system, the idea of which is that instead of assessing the effectiveness of surveillance over the entire sector of the controlled area of the border, the effectiveness of control is assessed only along the perimeter of this area. This approach significantly reduces the computational complexity of the problem of finding the value of efficiency which further simplifies the solution of problems of structural optimization of surveillance systems. A software and algorithmic implementation of the methodology for optimizing the functioning of an optoelectronic surveillance system is proposed. Using the developed software, a rational choice of modes of operation of certain types of surveillance equipment at certain time intervals was carried out taking into account the time of day and weather conditions.
Conclusions. The use of the proposed methodology makes it possible to optimize the modes of operation of the optoelectronic surveillance system, taking into account the limiting factors in terms of efficiency and power consumption when using the same types of surveillance equipment on all towers of the system. A possible direction for improving the methodology is its adaptation to cases where different types of surveillance equipment are used on different towers of the system.Актуальність. При охороні державного кордону активно застосовуються радіолокаційні, тепловізійні та відео засоби спостереження. Разом з відповідним комунікаційним обладнанням вони дозволяють утворювати системи оптико-електронного спостереження, які є основою для інтелектуалізації охорони кордону. На ефективність використання таких систем суттєво впливають особливості їх функціональної і структурної побудови. Раціональна структурна побудова навіть у складних фізико-географічних умовах дозволяє забезпечувати високий рівень ефективності спостереження. Однак значний вплив на підвищення ефективності системи має і функціональна складова. Функціонування елементів системи оптико-електронного спостереження в багатьох випадках відбувається в умовах обмежень щодо використання електроживлення. Такі обмеження визначають необхідність раціонального вибору режимів використання окремих типів засобів спостереження на окремих часових інтервалах з метою забезпечення ефективного спостереження з урахуванням періоду доби та погодних умов. Недосконалість науково-методичного апарату оптимізації функціонування систем оптико-електронного спостереження визначає актуальність даного дослідження.
Мета. Метою роботи є розробка методики оптимізації функціонування системи оптико-електронного спостереження за рахунок раціонального вибору режимів функціонування різних типів засобів спостереження на окремих часових інтервалах з урахуванням періоду доби та погодних умов, в яких вони використовуються.
Метод. У роботі поставлена та досліджена двокритеріальна задача вибору режимів функціонування різних типів засобів спостереження системи оптико-електронного спостереження на окремих часових інтервалах з урахуванням періоду доби та погодних умов, в яких вони використовуються, що забезпечує максимізацію ефективності функціонування системи оптико-електронного спостереження при мінімізації потужності спожитої електроенергії активними типами засобів спостереження за наявності граничних обмежень щодо ефективності та потужності спожитої системою електроенергії. Запропонований показник оцінки ефективності функціонування системи дозволяє оцінити рівень неможливості неконтрольованого перетину порушником периметру ділянки, що охороняється. Особливістю зазначеної методики є можливість забезпечення суттєвого зниження рівня енергоспоживання складовими системи за рахунок незначного зниження ефективності спостереження.
Результати. У роботі запропонований альтернативний підхід для оцінки ефективності функціонування системи оптико-електронного спостереження, ідея якого полягає в тому, що замість оцінювання ефективності спостереження по всій площі контрольованої області ділянки кордону, оцінюється ефективність контролю лише за периметром цієї області. Такий підхід суттєво зменшує обчислювальну складність задачі відшукання значення ефективності, що в подальшому спрощує вирішення задач структурної оптимізації систем спостереження. Запропоновано програмноалгоритмічну реалізацію методики оптимізації функціонування системи оптико-електронного спостереження. З використанням розробленого програмного забезпечення проведено раціональний вибір режимів функціонування окремих типів засобів спостереження на окремих часових інтервалах з урахуванням періоду доби та погодних умов.
Висновки. Використання запропонованої методики дозволяє оптимізувати режими функціонування системи оптико-електронного спостереження з урахуванням обмежуючих факторів щодо ефективності та потужності енергоспоживання при застосуванні однакових типів засобів спостереження на всіх вежах системи. Можливим напрямом удосконалення методики є її адаптація до випадків застосування на різних вежах системи різних типів засобів спостереження.Актуальність. При охороні державного кордону активно застосовуються радіолокаційні, тепловізійні та відео засоби спостереження. Разом з відповідним комунікаційним обладнанням вони дозволяють утворювати системи оптико-електронного спостереження, які є основою для інтелектуалізації охорони кордону. На ефективність використання таких систем суттєво впливають особливості їх функціональної і структурної побудови. Раціональна структурна побудова навіть у складних фізико-географічних умовах дозволяє забезпечувати високий рівень ефективності спостереження. Однак значний вплив на підвищення ефективності системи має і функціональна складова. Функціонування елементів системи оптико-електронного спостереження в багатьох випадках відбувається в умовах обмежень щодо використання електроживлення. Такі обмеження визначають необхідність раціонального вибору режимів використання окремих типів засобів спостереження на окремих часових інтервалах з метою забезпечення ефективного спостереження з урахуванням періоду доби та погодних умов. Недосконалість науково-методичного апарату оптимізації функціонування систем оптико-електронного спостереження визначає актуальність даного дослідження.
Мета. Метою роботи є розробка методики оптимізації функціонування системи оптико-електронного спостереження за рахунок раціонального вибору режимів функціонування різних типів засобів спостереження на окремих часових інтервалах з урахуванням періоду доби та погодних умов, в яких вони використовуються.
Метод. У роботі поставлена та досліджена двокритеріальна задача вибору режимів функціонування різних типів засобів спостереження системи оптико-електронного спостереження на окремих часових інтервалах з урахуванням періоду доби та погодних умов, в яких вони використовуються, що забезпечує максимізацію ефективності функціонування системи оптико-електронного спостереження при мінімізації потужності спожитої електроенергії активними типами засобів спостереження за наявності граничних обмежень щодо ефективності та потужності спожитої системою електроенергії. Запропонований показник оцінки ефективності функціонування системи дозволяє оцінити рівень неможливості неконтрольованого перетину порушником периметру ділянки, що охороняється. Особливістю зазначеної методики є можливість забезпечення суттєвого зниження рівня енергоспоживання складовими системи за рахунок незначного зниження ефективності спостереження.
Результати. У роботі запропонований альтернативний підхід для оцінки ефективності функціонування системи оптико-електронного спостереження, ідея якого полягає в тому, що замість оцінювання ефективності спостереження по всій площі контрольованої області ділянки кордону, оцінюється ефективність контролю лише за периметром цієї області. Такий підхід суттєво зменшує обчислювальну складність задачі відшукання значення ефективності, що в подальшому спрощує вирішення задач структурної оптимізації систем спостереження. Запропоновано програмноалгоритмічну реалізацію методики оптимізації функціонування системи оптико-електронного спостереження. З використанням розробленого програмного забезпечення проведено раціональний вибір режимів функціонування окремих типів засобів спостереження на окремих часових інтервалах з урахуванням періоду доби та погодних умов.
Висновки. Використання запропонованої методики дозволяє оптимізувати режими функціонування системи оптико-електронного спостереження з урахуванням обмежуючих факторів щодо ефективності та потужності енергоспоживання при застосуванні однакових типів засобів спостереження на всіх вежах системи. Можливим напрямом удосконалення методики є її адаптація до випадків застосування на різних вежах системи різних типів засобів спостереження
МЕТОД І ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ ГЕНЕРУВАННЯ І КЛАСИФІКАЦІЇ БІОМЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ ГЛИБОКИХ МЕРЕЖ ІЗ МАЛОЮ ВИБІРКОЮ
No full textContext. The authors of the article investigated the problem of generating and classifying breast cancer histological images. The widespread incidence of breast cancer explains the problem’s relevance. The automated diagnosing procedure saves time and eliminates the subjective aspect. The study’s findings can be applied to cancer CAD systems.
Objective. The purpose of the study is to develop a deep neural network-based method and software tool for generating and classifying histological images in order to increase classification accuracy.
Method. The method of histological image generation and classification was developed in the research study. This method employs CNN and GAN. To improve the classification accuracy, the initial image sample was expanded using GAN.
Results. The computer research of the developed method of image generation and classification was conducted on the basis of the dataset located on the Zenodo platform. Light microscopy served as the basis for obtaining the image. The dataset contained three classes of G1, G2, and G3 breast cancer histological images. Based on the developed method, the accuracy of image classification was 96%. This is a higher classification accuracy compared to existing models such as AlexNet, LeNet5, and VGG16. The software module can be integrated into CAD.
Conclusions. The developed method of generating and classifying images is the basis of the software module. The software module can be integrated into CAD.Актуальність. У статті досліджено проблему класифікації гістологічних зображень раку молочної залози. Актуальність проблеми пояснюється широкою розповсюдженістю хвороби – раку молочної залози . Автоматизація процесу постановки діагнозу дає можливість зменшити час і виключити суб’єктивний фактор. Результати дослідження можуть бути використані в CAD в онкології.
Мета роботи – розробка методу та програмного засобу генерування і класифікації гістологічних зображень на основі глибоких нейронних мереж для підвищення точності класифікації.
Метод. У роботі розроблено метод генерування і класифікації гістологічних зображень. Цей метод базується на основі використання CNN і GAN. Для підвищення точності класифікації початкову вибірку зображень розширено за допомогою GAN.
Результати. Комп’ютерне дослідження розроблено методу генерування і класифікації зображень проводилося на основі dataset, який знаходиться платформі Zenodo . Зображення отримано на основі світлової мікроскопії. Dataset містить три класи G1, G2,G3 гістологічних зображень раку молочної залози. На основі розробленого методу отримано точність класифікації зображень 96% . Це краща точність класифікації порівняно з існуючим моделями типу AlexNet, LeNet5 і VGG16 . Програмний модуль може буди інтегрований у CAD .
Висновки. Розроблений метод генерування і класифікації зображень є основою програмного модуля. Програмний модуль може бути інтегрований у CAD.Актуальність. У статті досліджено проблему класифікації гістологічних зображень раку молочної залози. Актуальність проблеми пояснюється широкою розповсюдженістю хвороби – раку молочної залози . Автоматизація процесу постановки діагнозу дає можливість зменшити час і виключити суб’єктивний фактор. Результати дослідження можуть бути використані в CAD в онкології.
Мета роботи – розробка методу та програмного засобу генерування і класифікації гістологічних зображень на основі глибоких нейронних мереж для підвищення точності класифікації.
Метод. У роботі розроблено метод генерування і класифікації гістологічних зображень. Цей метод базується на основі використання CNN і GAN. Для підвищення точності класифікації початкову вибірку зображень розширено за допомогою GAN.
Результати. Комп’ютерне дослідження розроблено методу генерування і класифікації зображень проводилося на основі dataset, який знаходиться платформі Zenodo . Зображення отримано на основі світлової мікроскопії. Dataset містить три класи G1, G2,G3 гістологічних зображень раку молочної залози. На основі розробленого методу отримано точність класифікації зображень 96% . Це краща точність класифікації порівняно з існуючим моделями типу AlexNet, LeNet5 і VGG16 . Програмний модуль може буди інтегрований у CAD .
Висновки. Розроблений метод генерування і класифікації зображень є основою програмного модуля. Програмний модуль може бути інтегрований у CAD
RCF-ST: СТРУКТУРНЕ НАЛАШТУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖИ З НАСИЧЕНІШИМИ ЗГОРТКОВИМИ ОЗНАКАМИ ДЛЯ ВИДІЛЕННЯ КОНТУРІВ НА ЗОБРАЖЕННЯХ РЕАЛЬНИХ СЦЕН
No full textContext. The problem of automating of the edge detection on natural images in intelligent systems is considered. The subject of the research is the deep learning convolutional neural networks for edge detection on natural images.
Objective. The objective of the research is to improve the edge detection performance of natural images by structural tuning the richer convolutional features network architecture.
Method. In general, the edge detection performance is influenced by a neural network architecture. To automate the design of the network structure in the paper a structural tuning of a neural network is applied. Computational costs of a structural tuning are incomparably less compared with neural architecture search, but a higher qualification of the researcher is required, and the resulting solution will be suboptimal. In this research it is successively applied first a destructive approach and then a constructive approach to structural tuning of the based architecture of the RCF neural network. The constructive approach starts with a simple architecture network. Hidden layers, nodes, and connections are added to expand the network. The destructive approach starts with a complex architecture network. Hidden layers, nodes, and connections are then deleted to contract the network. The structural tuning of the richer convolutional features network includes: (1) reducing the number of convolutional layers; (2) reducing the number of convolutions in convolutional layers; (3) removing at each stage the sigmoid activation function with subsequent calculation of the loss function; (4) addition of the batch normalization layers after convolutional layers; (5) including the ReLU activation functions after the added batch normalization layers. The obtained neural network is named RCF-ST. The initial color images were scaled to the specified size and then inputted in the neural network. The advisability of each of the proposed stages of network structural tuning was reseached by estimating the edge detection performance using the confusion matrix elements and Figure of Merit. The advisability of a structural tuning of the neural network as a whole was estimated by comparing it with methods known from the literature using the Optimal Dataset Scale and Optimal Image Scale.
Results. The proposed convolutional neural network has been implemented in software and researched for solving the problem of edge detection on natural images. The structural tuning technique may be used for informed design of the neural network architectures for other artificial intelligence problems.
Conclusions. The obtained RCF-ST network allows to improve the performance of edge detection on natural images. RCF-ST network is characterized by a significantly fewer parameters compared to the RCF network, which makes it possible to reduce the resource consumption of the network. Besides, RCF-ST network ensures the enhancing of the robustness of edge detection on texture background.Актуальність. Розглянуто проблему автоматизації виділення контурів на зображеннях реальних сцен в інтелектуальних системах. Предметом дослідження є згорткові нейронні мережі глибокого навчання для виділення контурів на зображеннях реальних сцен. Метою дослідження є підвищення якості виділення контурів на зображеннях реальних сцен шляхом структурного налаштування архітектури нейронної мережі з насиченішими згортковими ознаками.
Метод. Для автоматизації проектування архітектури нейронної мережи, що впливає на якість виділення контурів зображень, в роботі застосовано структурне налаштування. Обчислювальні витрати на структурне налаштування незрівнянно менші порівняно з пошуком нейронної архітектури, але потрібна більш висока кваліфікація дослідника, і отримане рішення буде субоптимальним. У цьому дослідженні послідовно застосовано спочатку деструктивний, а потім конструктивний підхід до структурного налаштування архітектури базової нейронної мережі RCF. Згідно конструктивному підходу для розширення мережі простої архітектури додаються приховані шари, вузли та з’єднання. Деструктивний підхід з мережі складної архітектури видаляє приховані шари, вузли та з’єднання щоб спростити мережу. Структурне налаштування нейронної мережі RCF з насиченішими згортковими ознаками включає: (1) зменшення кількості згорткових шарів; (2) зменшення кількості згорток у згорткових шарах; (3) видалення на кожному етапі сигмоїдної функції активації з подальшим обчисленням функції втрат; (4) додавання шарів пакетної нормалізації після згорткових шарів; (5) додавання функції активації ReLU після шарів пакетної нормалізації. Отримана нейронна мережа RCF-ST потребує масштабування початкових кольорових зображень до заданого розміру перед поданням на вхід мережі. Доцільність кожного із запропонованих етапів структурного налаштування мережі досліджувано шляхом оцінки якості виділення контурів за допомогою елементів матриці помилок та критерія Претта. Доцільність структурного налаштування нейронної мережі в цілому оцінено шляхом її порівняння з відомими з літератури методами за допомогою Optimal Dataset Scale та Optimal Image Scale.
Результати. Запропоновану згорткову нейронну мережу програмно реалізовано та досліджено для розв’язання завдання виділення контурів на зображеннях реальних сцен. Запропоновані етапи структурного налаштування можна використовувати під час обґрунтованого проектування архітектури нейронної мережі для розв’язання інших завдань штучного інтелекту.
Висновки. Отримана мережа RCF-ST дозволяє підвищити якість виділення контурів на зображеннях. Мережа RCF-ST характеризується значно меншою кількістю параметрів у порівнянні з мережею RCF, що дозволяє знизити ресурсоспоживання мережі. Крім того, мережа RCF-ST забезпечує підвищення завадостiйкості видiлення контурiв на фоні текстури.Актуальність. Розглянуто проблему автоматизації виділення контурів на зображеннях реальних сцен в інтелектуальних системах. Предметом дослідження є згорткові нейронні мережі глибокого навчання для виділення контурів на зображеннях реальних сцен. Метою дослідження є підвищення якості виділення контурів на зображеннях реальних сцен шляхом структурного налаштування архітектури нейронної мережі з насиченішими згортковими ознаками.
Метод. Для автоматизації проектування архітектури нейронної мережи, що впливає на якість виділення контурів зображень, в роботі застосовано структурне налаштування. Обчислювальні витрати на структурне налаштування незрівнянно менші порівняно з пошуком нейронної архітектури, але потрібна більш висока кваліфікація дослідника, і отримане рішення буде субоптимальним. У цьому дослідженні послідовно застосовано спочатку деструктивний, а потім конструктивний підхід до структурного налаштування архітектури базової нейронної мережі RCF. Згідно конструктивному підходу для розширення мережі простої архітектури додаються приховані шари, вузли та з’єднання. Деструктивний підхід з мережі складної архітектури видаляє приховані шари, вузли та з’єднання щоб спростити мережу. Структурне налаштування нейронної мережі RCF з насиченішими згортковими ознаками включає: (1) зменшення кількості згорткових шарів; (2) зменшення кількості згорток у згорткових шарах; (3) видалення на кожному етапі сигмоїдної функції активації з подальшим обчисленням функції втрат; (4) додавання шарів пакетної нормалізації після згорткових шарів; (5) додавання функції активації ReLU після шарів пакетної нормалізації. Отримана нейронна мережа RCF-ST потребує масштабування початкових кольорових зображень до заданого розміру перед поданням на вхід мережі. Доцільність кожного із запропонованих етапів структурного налаштування мережі досліджувано шляхом оцінки якості виділення контурів за допомогою елементів матриці помилок та критерія Претта. Доцільність структурного налаштування нейронної мережі в цілому оцінено шляхом її порівняння з відомими з літератури методами за допомогою Optimal Dataset Scale та Optimal Image Scale.
Результати. Запропоновану згорткову нейронну мережу програмно реалізовано та досліджено для розв’язання завдання виділення контурів на зображеннях реальних сцен. Запропоновані етапи структурного налаштування можна використовувати під час обґрунтованого проектування архітектури нейронної мережі для розв’язання інших завдань штучного інтелекту.
Висновки. Отримана мережа RCF-ST дозволяє підвищити якість виділення контурів на зображеннях. Мережа RCF-ST характеризується значно меншою кількістю параметрів у порівнянні з мережею RCF, що дозволяє знизити ресурсоспоживання мережі. Крім того, мережа RCF-ST забезпечує підвищення завадостiйкості видiлення контурiв на фоні текстури
EVALUATION OF THE INFLUENCE OF ENVIRONMENTAL FACTORS AND COGNITIVE PARAMETERS ON THE DECISION-MAKING PROCESS IN HUMAN-MACHINE SYSTEMS OF CRITICAL APPLICATION
Get PDFContext. A feature of human-machine systems of critical application operating in real time is that they include as elements both technical systems and people interacting with these systems. At the same time, the main difficulties are associated not only with the improvement of hardware and software, but also with the insufficient development of methods for reliably predicting the impact of the production environment on the human factor and, as a result, on the relevance of decisions made by decision makers. As a result, the task of developing methods for determining the mutual influence of environmental factors and cognitive parameters of decision makers on the decision-making process becomes very relevant.
Objective. The aim of the work is to propose methodological foundations for the development and study of fuzzy hierarchical relational cognitive models to determine the influence of environmental factors and cognitive parameters of decision makers on the DMP.
Method. When building FHRCM methods of “soft computing”, methodologies of cognitive and fuzzy cognitive modeling were used, providing an acceptable formalization uncertainty of mutual influence of factors on the DMP.
Results. A fuzzy cognitive model based on a fuzzy Bayesian belief network has been developed, which makes it possible to draw a connection between qualitative and quantitative assessments of mutually influencing factors on the DMP. The proposed model makes it possible to probabilistically predict the influence of factors and choose rational ways of their interaction in the DMP.
Conclusions. The results of the experiments make it possible to recommend using the developed model, which takes into account the mutual influence of factors of various nature, including cognitive ones, in the DMP in order to improve the efficiency of HMSCA management as a whole.Актуальність. Особливість людино-машинних систем критичного застосування, що працюють в режимі реального часу, полягає в тому, що в якості елементів вони включають як технічні системи, так і людей, що взаємодіють з цими системами. При цьому основні труднощі пов’язані не тільки з удосконаленням апаратного і програмного забезпечення, але і з недостатньою розробленістю методів достовірного прогнозування впливу виробничого середовища на людський фактор і, як наслідок, на релевантність рішень, прийнятих особами, що приймають рішення. В результаті задача розробки способів визначення взаємного впливу факторів зовнішнього середовища і когнітивних параметрів ОПР, на процес прийняття рішень стає актуальною.
Мета роботи – методологічна основа розробки та дослідження нечітких ієрархічних реляційних когнітивних моделей для визначення впливу факторів навколишнього середовища та когнітивних параметрів осіб, що приймають рішення, на процес прийняття рішень.
Метод. При побудові нечітких ієрархічних реляційних когнітивних моделей використані методи «м’яких обчислень», методологія когнітивного і нечіткого когнітивного моделювання, які забезпечують прийнятну формалізацію невизначеності взаємного впливу факторів на процес прийняття рішень.
Результати. Розроблені нечіткі когнітивні моделі на основі нечітких байєсівських мереж довіри, які дозволяють провести зв’язок між якісними та кількісними оцінками факторів взаємного впливу на процес прийняття рішень особами, що приймають рішення. Запропоновані моделі мають можливість імовірнісного прогнозування впливу факторів і вибору раціональних способів їх взаємодії в процесі прийняття рішень.
Висновки. Результати експериментів дозволяють рекомендувати розроблені моделі, що враховують взаємний вплив факторів різної природи, в тому числі когнітивних, на процес прийняття рішень особами, що приймають рішення, та підвищують ефективність управління в людино-машинних системах критичного застосування в цілому. Актуальність. Особливість людино-машинних систем критичного застосування, що працюють в режимі реального часу, полягає в тому, що в якості елементів вони включають як технічні системи, так і людей, що взаємодіють з цими системами. При цьому основні труднощі пов’язані не тільки з удосконаленням апаратного і програмного забезпечення, але і з недостатньою розробленістю методів достовірного прогнозування впливу виробничого середовища на людський фактор і, як наслідок, на релевантність рішень, прийнятих особами, що приймають рішення. В результаті задача розробки способів визначення взаємного впливу факторів зовнішнього середовища і когнітивних параметрів ОПР, на процес прийняття рішень стає актуальною.
Мета роботи – методологічна основа розробки та дослідження нечітких ієрархічних реляційних когнітивних моделей для визначення впливу факторів навколишнього середовища та когнітивних параметрів осіб, що приймають рішення, на процес прийняття рішень.
Метод. При побудові нечітких ієрархічних реляційних когнітивних моделей використані методи «м’яких обчислень», методологія когнітивного і нечіткого когнітивного моделювання, які забезпечують прийнятну формалізацію невизначеності взаємного впливу факторів на процес прийняття рішень.
Результати. Розроблені нечіткі когнітивні моделі на основі нечітких байєсівських мереж довіри, які дозволяють провести зв’язок між якісними та кількісними оцінками факторів взаємного впливу на процес прийняття рішень особами, що приймають рішення. Запропоновані моделі мають можливість імовірнісного прогнозування впливу факторів і вибору раціональних способів їх взаємодії в процесі прийняття рішень.
Висновки. Результати експериментів дозволяють рекомендувати розроблені моделі, що враховують взаємний вплив факторів різної природи, в тому числі когнітивних, на процес прийняття рішень особами, що приймають рішення, та підвищують ефективність управління в людино-машинних системах критичного застосування в цілому. 
ІДЕНТИФІКАЦІЯ МОДЕЛІ ДИНАМІКИ ПЛАТФОРМИ СТЮАРТА
No full textContext. At the present stage, with the current demands for the accuracy of motion control processes for a moving object on a specified or programmable trajectory, it is necessary to synthesize the optimal structure and parameters of the stabilization system (controller) of the object, taking into account both real controlled and uncontrolled stochastic disturbing factors. Also, in the process of synthesizing the optimal controller structure, it is necessary to assess and consider multidimensional dynamic models, including those of the object itself, its basic components, controlled and uncontrolled disturbing factors that affect the object in its actual motion.
Objective. The aim of the research, the results of which are presented in this article, is to obtain and assess the accuracy of the Stewart platform dynamic model using a justified algorithm for the multidimensional moving object dynamics identification.
Method. The article employs a frequency-domain identification method for multidimensional stochastic stabilization systems of moving objects with arbitrary dynamics. The proposed algorithm for multidimensional moving object dynamics model identification is constructed using operations of polynomial and fractional-rational matrices addition, multiplication, Wiener factorization, Wiener separation, and determination of dispersion integrals.
Results. As a result of the conducted research, the problem of identifying the dynamic model of a multidimensional moving object is formalized, illustrated by the example of a test stand based on the Stewart platform. The outcomes encompass the identification of the dynamic model of the Stewart platform, its transfer function, and the transfer function of the shaping filter. The verification of the identification results confirms the sufficient accuracy of the obtained models.
Conclusions. The justified identification algorithm allows determining the order and parameters of the linearized system of ordinary differential equations for a multidimensional object and the matrix of spectral densities of disturbances acting on it under operating conditions approximating the real functioning mode of the object prototype. The analysis of the identification results of the dynamic models of the Stewart platform indicates that the primary influence on the displacement of the center of mass of the moving platform is the variation in control inputs. However, neglecting the impact of disturbances reduces the accuracy of platform positioning. Therefore, for the synthesis of the control system, methods should be applied that enable determining the structure and parameters of a multidimensional controller, considering such influences.Актуальність. За сучасних вимог до точності процесів керування рухом рухомого об'єкта на заданій або програмованій траєкторії руху необхідно синтезувати оптимальні структуру та параметри системи стабілізації (регулятора) об’єкта з урахуванням як реальних контрольованих, так і неконтрольованих стохастичних збурюючих факторів. Також у процесі синтезу оптимальної структури регулятора необхідно оцінювати і враховувати багатовимірні моделі динаміки як самого об’єкта, його базових частин, контрольованих і неконтрольованих збурюючих факторів, що впливають на об’єкт у його реальному русі.
Мета роботи. Метою дослідження, результати якого представлені у цій статті, є отримання та оцінка точності моделі динаміки платформи Стюарта за допомогою обґрунтованого алгоритму ідентифікації динаміки багатовимірного рухомого об’єкта.
Метод. У статті використано метод ідентифікації в частотній області багатовимірних стохастичних систем стабілізації рухомих об’єктів з довільною динамікою. Обґрунтований алгоритм ідентифікації моделі динаміки багатовимірного рухомого об’єкта, побудований за допомогою операцій додавання, множення поліноміальних та дробово – раціональних матриць, вінеровської факторизації, вінеровської сепарації дробово – раціональних матриць, знаходження дисперсійних інтегралів.
Результати. В результаті проведених досліджень формалізовано задачу ідентифікації моделі динаміки багатовимірного рухомого об’єкта на прикладі дослідного зразока верстата на основі платформи Стюарта. Результати включають ідентифікацію динамічної моделі платформи Стюарта, її передатної функції та передатної функції формуючого фільтра та верифікація результатів ідентифікації яка підтверджує достатню точність отриманих моделей.
Висновки. Обґрунтований алгоритм ідентифікації дозволяє знаходити порядок та параметри лінеаризованої системи звичайних диференціальних рівнянь багатовимірного об’єкта та матриці спектральних щільностей збурень, які діють на нього в умовах роботи наближених до реального режиму функціонування дослідного зразка об’єкту. Аналіз результатів ідентифікації динамічних моделей платформи Стюарта показує, що основний вплив на переміщення центру мас рухомої платформи має зміна керуючих впливів. Однак нехтування впливом збурень знижує точність позиціонування платформи. Тому для синтезу системи керування слід застосовувати методи, які дозволяють визначити структуру та параметри багатовимірного регулятора з урахуванням таких впливів.Актуальність. За сучасних вимог до точності процесів керування рухом рухомого об'єкта на заданій або програмованій траєкторії руху необхідно синтезувати оптимальні структуру та параметри системи стабілізації (регулятора) об’єкта з урахуванням як реальних контрольованих, так і неконтрольованих стохастичних збурюючих факторів. Також у процесі синтезу оптимальної структури регулятора необхідно оцінювати і враховувати багатовимірні моделі динаміки як самого об’єкта, його базових частин, контрольованих і неконтрольованих збурюючих факторів, що впливають на об’єкт у його реальному русі.
Мета роботи. Метою дослідження, результати якого представлені у цій статті, є отримання та оцінка точності моделі динаміки платформи Стюарта за допомогою обґрунтованого алгоритму ідентифікації динаміки багатовимірного рухомого об’єкта.
Метод. У статті використано метод ідентифікації в частотній області багатовимірних стохастичних систем стабілізації рухомих об’єктів з довільною динамікою. Обґрунтований алгоритм ідентифікації моделі динаміки багатовимірного рухомого об’єкта, побудований за допомогою операцій додавання, множення поліноміальних та дробово – раціональних матриць, вінеровської факторизації, вінеровської сепарації дробово – раціональних матриць, знаходження дисперсійних інтегралів.
Результати. В результаті проведених досліджень формалізовано задачу ідентифікації моделі динаміки багатовимірного рухомого об’єкта на прикладі дослідного зразока верстата на основі платформи Стюарта. Результати включають ідентифікацію динамічної моделі платформи Стюарта, її передатної функції та передатної функції формуючого фільтра та верифікація результатів ідентифікації яка підтверджує достатню точність отриманих моделей.
Висновки. Обґрунтований алгоритм ідентифікації дозволяє знаходити порядок та параметри лінеаризованої системи звичайних диференціальних рівнянь багатовимірного об’єкта та матриці спектральних щільностей збурень, які діють на нього в умовах роботи наближених до реального режиму функціонування дослідного зразка об’єкту. Аналіз результатів ідентифікації динамічних моделей платформи Стюарта показує, що основний вплив на переміщення центру мас рухомої платформи має зміна керуючих впливів. Однак нехтування впливом збурень знижує точність позиціонування платформи. Тому для синтезу системи керування слід застосовувати методи, які дозволяють визначити структуру та параметри багатовимірного регулятора з урахуванням таких впливів
АНАЛІЗ НЕВИЗНАЧЕНОСТЕЙ ДАНИХ У МОДЕЛЮВАННІ ТА ПРОГНОЗУВАННІ АКТУАРНИХ ПРОЦЕСІВ
No full textABSTRACT Context. Analysis of data uncertainties in modeling and forecasting of actuarial processes is very important issue because it allows actuaries to efficiently construct mathematical models and minimize insurance risks considering different situations.
Objective. The goal of the following research is to develop an approach that allows for predicting future insurance payments with prior minimization of possible statistical data uncertainty.
Method. The proposed method allows for the implementation of algorithms for estimating the parameters of generalized linear models with the preliminary application to data of the optimal Kalman filter. The results demonstrated better forecast results and more adequate model structures. This approach was applied successfully to the simulation procedure of insurance data. For generating insurance dataset the next features of clients were used: age; sex; body mass index (applying normal distribution); number of children (between 0 and 5); smoker status; region (north, east, south, west, center); charges. For creating the last feature normal distribution with known variance and a logarithmic function, exponential distribution with the identity link function and Pareto distribution with a known scale parameter and a negative linear function were used.
Results. The proposed approach was implemented in the form of information processing system for solving the problem of predicting insurance payments based on insurance data and with taking into account the noise of the data.
Conclusions. The conducted experiments confirmed that the proposed approach allows for more adequate model constructing and accurate forecasting of insurance payments, which is important point in the analysis of actuarial risks. The prospects for further research may include the use of this approach proposed in other fields of insurance related to availability of actuarial risk. A specialized intellectual decision support system should be designed and implemented to solve the problem by using actual insurance data from real world in online mode as well as modern information technologies and intellectual data analysis.Актуальність. Розглянуто задачу аналізу невизначеностей даних у моделюванні та прогнозуванні актуарних процесів. Об’єктом дослідження є задача прогнозування страхових виплат на основі даних про страхових клієнтів з врахуванням можливих ситуацій невизначеності.
Мета роботи – розробка підходу, що дозволяє спрогнозувати майбутні страхові виплати з попередньою мінімізацією можливої невизначеності статистичних даних.
Метод. Запропоновано метод, що дозволяє реалізувати алгоритми оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей з попереднім використанням оптимального фільтру Калмана. Результати продемонстрували більш якісні результати прогнозу та більш адекватні структури моделі. Даний підхід був успішно застосований на процедурі штучно згенерованих страхових даних. Для генерування страхового набору даних клієнтів були використані наступні показники: вік; стать; індекс маси тіла (використвуючи нормальний закон розподілу); кількість дітей (від 0 до 5); статус курця; регіон (північ, схід, південь, захід, центр); виплати. Для створення останньої величини використовувався нормальний розподіл з відомою дисперсією і логарифмічною функцією зв’язку, експоненційний розподіл з одиничною функцією зв’язку та розподіл Парето з відомим параметром масштабування і від’ємною лінійною функцією зв’язку.
Результати. Запропонований підхід реалізований програмно у вигляді системи обробки інформації для розв’язування задачі прогнозування страхових виплат за страховими даними та з урахуванням зашумленості даних.
Висновки. Запропонований підхід реалізований програмно для побудування більш адекватних моделей та розв’язування задачі точного прогнозування страхових виплат за страховими даними та врахуванням зашумленості даних. Перспективи подальших досліджень можуть включати використання даного підходу в інших областях застосування, що пов’язані з акутарним ризиком. Необхідно розробити спеціалізовану інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для розв’язування задач з використанням страхових даних реального світу в режимі онлайн, а також сучасних інформаційних технологій та інтелектуального аналізу даних.Актуальність. Розглянуто задачу аналізу невизначеностей даних у моделюванні та прогнозуванні актуарних процесів. Об’єктом дослідження є задача прогнозування страхових виплат на основі даних про страхових клієнтів з врахуванням можливих ситуацій невизначеності.
Мета роботи – розробка підходу, що дозволяє спрогнозувати майбутні страхові виплати з попередньою мінімізацією можливої невизначеності статистичних даних.
Метод. Запропоновано метод, що дозволяє реалізувати алгоритми оцінювання параметрів узагальнених лінійних моделей з попереднім використанням оптимального фільтру Калмана. Результати продемонстрували більш якісні результати прогнозу та більш адекватні структури моделі. Даний підхід був успішно застосований на процедурі штучно згенерованих страхових даних. Для генерування страхового набору даних клієнтів були використані наступні показники: вік; стать; індекс маси тіла (використвуючи нормальний закон розподілу); кількість дітей (від 0 до 5); статус курця; регіон (північ, схід, південь, захід, центр); виплати. Для створення останньої величини використовувався нормальний розподіл з відомою дисперсією і логарифмічною функцією зв’язку, експоненційний розподіл з одиничною функцією зв’язку та розподіл Парето з відомим параметром масштабування і від’ємною лінійною функцією зв’язку.
Результати. Запропонований підхід реалізований програмно у вигляді системи обробки інформації для розв’язування задачі прогнозування страхових виплат за страховими даними та з урахуванням зашумленості даних.
Висновки. Запропонований підхід реалізований програмно для побудування більш адекватних моделей та розв’язування задачі точного прогнозування страхових виплат за страховими даними та врахуванням зашумленості даних. Перспективи подальших досліджень можуть включати використання даного підходу в інших областях застосування, що пов’язані з акутарним ризиком. Необхідно розробити спеціалізовану інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для розв’язування задач з використанням страхових даних реального світу в режимі онлайн, а також сучасних інформаційних технологій та інтелектуального аналізу даних
ВИЗНАЧЕННЯ СКЛАДНОСТІ ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНОГО ПРОЕКТУВАННЯ ЗАВДЯКИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ КЛАСІВ ВЕБ-ЗАСТОСУНКІВ З ВІДКРИТИМ КОДОМ, СТВОРЕНИХ ЗА ДОПОМОГОЮ PHP-ФРЕЙМВОРКІВ
No full textContext. The problem of determining the object-oriented design (OOD) complexity of the open-source software, including Web apps created using the PHP frameworks, is important because nowadays open-source software is growing in popularity and using the PHP frameworks making app development faster. The object of the study is the process of determining the OOD complexity of the open-source Web apps created using the PHP frameworks. The subject of the study is the mathematical models to determine the OOD complexity due to the identification of classes of the open-source Web apps created using the PHP frameworks.
Objective. The goal of the work is the build a mathematical model for determining the OOD complexity due to the identification of classes of the open-source Web apps created using the PHP frameworks based on the three-variate Box-Cox normalizing transformation to increase confidence in determining the OOD complexity of these apps.
Method. The mathematical model for determining the OOD complexity due to the identification of classes of the open-source Web apps created using the PHP frameworks is constructed in the form of the prediction ellipsoid equation for normalized metrics WMC, DIT, and NOC at the app level. We apply the three-variate Box-Cox transformation for normalizing the above metrics. The maximum likelihood method is used to compute the parameter estimates of the three-variate Box-Cox transformation.
Results. A comparison of the constructed model based on the F distribution quantile with the prediction ellipsoid equation based on the Chi-Square distribution quantile has been performed.
Conclusions. The mathematical model in the form of the prediction ellipsoid equation for the normalized WMC, DIT, and NOC metrics at the app level to determine the OOD complexity due to the identification of classes of the open-source Web apps created using the PHP frameworks is firstly built based on the three-variate Box-Cox transformation. This model takes into account the correlation between the WMC, DIT, and NOC metrics at the app level. The prospects for further research may include the use of other data sets to confirm or change the prediction ellipsoid equation for determining the OOD complexity due to the identification of classes of the open-source Web apps created using the PHP frameworks.Актуальність. Проблема визначення складності об’єктно-орієнтованого проектування (ООП) програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, включаючи веб-програми, створені за допомогою фреймворків PHP, є важливою, оскільки сьогодні програмне забезпечення з відкритим кодом стає все популярнішим і використання фреймворків PHP робить розробку застосунків швидшою. Об’єктом дослідження є процес визначення складності ООП веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP. Предметом дослідження є математичні моделі для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP.
Мета. Метою роботи є побудова математичної моделі для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб- застосунків з відкритим кодом, створених з використанням фреймворків PHP, на основі тривимірного нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса для підвищення достовірності визначення складність ООП цих застосунків.
Метод. Математична модель для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP, побудована у формі рівняння еліпсоїда прогнозування для нормалізованих метрик WMC, DIT і NOC на рівні застосунку. Ми застосовуємо тривимірне перетворення Бокса-Кокса для нормалізації наведених вище метрик. Метод максимальної правдоподібності використовується для обчислення оцінок параметрів тривимірного перетворення Бокса-Кокса.
Результати. Проведено порівняння побудованої моделі на основі квантиля F-розподілу з рівнянням еліпсоїда прогнозування на основі квантиля розподілу хі-квадрат.
Висновки. Математична модель у формі рівняння еліпсоїда прогнозування для нормалізованих метрик WMC, DIT та NOC на рівні програми для визначення складності ООП через ідентифікацію класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP, у перше побудована на основі тривимірного перетворення Бокса-Кокса. Ця модель враховує кореляцію між метриками WMC, DIT та NOC на рівні програми. Перспективи подальших досліджень можуть включати використання інших наборів даних для підтвердження або зміни рівняння еліпсоїда прогнозування для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP. Актуальність. Проблема визначення складності об’єктно-орієнтованого проектування (ООП) програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, включаючи веб-програми, створені за допомогою фреймворків PHP, є важливою, оскільки сьогодні програмне забезпечення з відкритим кодом стає все популярнішим і використання фреймворків PHP робить розробку застосунків швидшою. Об’єктом дослідження є процес визначення складності ООП веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP. Предметом дослідження є математичні моделі для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP.
Мета. Метою роботи є побудова математичної моделі для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб- застосунків з відкритим кодом, створених з використанням фреймворків PHP, на основі тривимірного нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса для підвищення достовірності визначення складність ООП цих застосунків.
Метод. Математична модель для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP, побудована у формі рівняння еліпсоїда прогнозування для нормалізованих метрик WMC, DIT і NOC на рівні застосунку. Ми застосовуємо тривимірне перетворення Бокса-Кокса для нормалізації наведених вище метрик. Метод максимальної правдоподібності використовується для обчислення оцінок параметрів тривимірного перетворення Бокса-Кокса.
Результати. Проведено порівняння побудованої моделі на основі квантиля F-розподілу з рівнянням еліпсоїда прогнозування на основі квантиля розподілу хі-квадрат.
Висновки. Математична модель у формі рівняння еліпсоїда прогнозування для нормалізованих метрик WMC, DIT та NOC на рівні програми для визначення складності ООП через ідентифікацію класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP, у перше побудована на основі тривимірного перетворення Бокса-Кокса. Ця модель враховує кореляцію між метриками WMC, DIT та NOC на рівні програми. Перспективи подальших досліджень можуть включати використання інших наборів даних для підтвердження або зміни рівняння еліпсоїда прогнозування для визначення складності ООП завдяки ідентифікації класів веб-застосунків з відкритим кодом, створених за допомогою фреймворків PHP. 
ДО ОБГРУНТУВАННЯ ЧИСЛІВОГО РІШЕННЯ ОДНОГО ЗАВДАННЯ РОЗСІЯ ХВИЛЬ ДЛЯ НАВАНТАЖЕНОГО ЗЛАМУ ПРЯМОКУТНОГО ХВИЛЬНИКА
No full textSolution of the H-plane scattering problem for a dielectric-loaded 90° bend of a rectangular waveguide is considered. A previously derived infinite system of algebraic equations has been analyzed. It has been found that the system can be solved using a truncation procedure.Рассматривается полученное ранее решение задачи рассеяния волн в H-плоскостном 90°-изломе прямоугольного волновода, нагруженном диэлектриком. Исследована бесконечная система линейных алгебраических уравнений задачи. Установлена возможность ее решения методом усечения.Розглядається отриманий раніше розв’язок задачі розсіювання хвиль в H-площинному 90° зламі прямокутного хвилеводу, навантаженого діелектриком. Досліджена нескінченна система лінійних алгебраїчних рівнянь задачі. Встановлена можливість знаходження її розв’язку методом зрізання