Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
МЕТОДИ ОПТИМІЗАЦІЇ РОБОТИ СВІТЛОФОРІВ НА РЕГУЛЬОВАНИХ ПЕРЕХРЕСТЯХ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
No full textContext. Intersections are the most critical areas of a road network, where the largest number of collisions and the longest waiting times are observed. The development of optimal methods for traffic light control at signalized intersections is necessary for improving the flow of traffic at existing urban intersections, reducing the chance of traffic collisions, the time it takes to cross the intersection, and increasing the safety for drivers and pedestrians. Developing such an algorithm requires simulating and comparing the work of different approaches in a simulated environment.Objective. The aim of this study is to develop an effective deep reinforcement-learning model aimed at optimizing traffic lightcontrol at intersections.Method. A custom simulation environment is designed, which is compatible with the OpenAI Gym framework, and two types of algorithms are compared: Deep Q-Networks and Proximal Policy Optimization. The algorithms are tested on a range of scenarios, involving ones with continuous and discrete action spaces, where the set of actions the agent may take are represented either by different states of the traffic lights, or by the length of traffic light signal phases. During training, various hyperparameters were also tuned, and different reward metrics were considered for the models: average wait time and average queue length. The developed environment rewards the agent during training according to one of the metrics chosen, while also penalizing it for any traffic rule violations.Results. A detailed analysis of the test results of deep Q network and Proximal Policy Optimization algorithms was provided. In general, the Proximal Policy Optimization algorithms show more consistent improvement during training, while deep Q network algorithms suffer more from the problem of catastrophic forgetting. Changing the reward function allows the algorithms to minimize different metrics during training. The developed simulation environment can be used in the future for testing other types of algorithms on the same task, and it is much less computationally expensive compared to existing solutions. The results underline the need to study other methods of traffic light control that may be integrated with real-life traffic light systems for a more optimal and safer traffic flow.Conclusions. The study has provided a valuable comparison of different methods of traffic light control in a signalized urban intersection, tested different ways of rewarding models during training and reviewed the effects this has on the traffic flow. The developed environment was sufficiently simple for the purposes of the research, which is valuable due to the large computational requirements of the models themselves, but can be improved in the future by expanding it with more complex simulation features, such as various types of intersections that aren’t urban, creating a road network of intersections that would all be connected to each other, adding pedestrian crossings, etc. Future work may be done to refine the simulation environment, expand the range of considered algorithms, consider the use of models for vehicle control in addition to traffic light control.Актуальність. Перехрестя є найбільш критичною ділянкою дорожньої мережі, де спостерігається найбільша кількість зіткнень та найдовший час очікування. Розробка оптимальних методів керування світлофорами на регульованих перехрестях необхідна для покращення руху транспортного потоку на існуючих міських перехрестях, зменшенняймовірності зіткнень, часу, необхідного для перетину перехрестя, та підвищення безпеки для водіїв і пішоходів. Розробка такого алгоритму вимагає моделювання руху транспорту та порівняння роботи різних підходів у змодельованому середовищі.Мета роботи є розробка ефективної моделі глибинного навчання з підкріпленням (DRL), спрямованої на оптимізацію керування фазами світлофорів на перехрестях.Метод. Розроблено власне симуляційне середовище, сумісне з OpenAI Gym, та проведено порівняння двох типівалгоритмів: глибинні Q-мережі та метод оптимізації близьких стратегій. Алгоритми протестовано на низці сценаріїв, включаючи сценарії з неперервним та дискретним просторами дій, де набір дій, які може виконати агент, представлений або різними станами світлофора, або тривалістю фаз сигналу світлофора. Під час навчання також налаштовувалися різнігіперпараметри та розглядалися різні метрики винагороди для моделей: середній час очікування та середня довжина черги. Розроблене середовище винагороджує агента під час навчання відповідно до однієї з обраних метрик, а також штрафує його за порушення правил дорожнього руху.Результати. Проведено детальний аналіз результатів тестування алгоритмів DQN та PPO. Загалом, алгоритми PPO демонструють більш стабільне покращення під час навчання, тоді як алгоритми DQN більше страждають від проблемикатастрофічного забування. Зміна функції винагороди дозволяє алгоритмам мінімізувати різні метрики під час навчання.Розроблене моделююче середовище може бути використане в майбутньому для тестування інших типів алгоритмів на тій самій задачі, і воно є значно менш затратним в обчислювальному плані порівняно з існуючими рішеннями. Отриманірезультати підкреслюють необхідність дослідження інших методів керування світлофорами, які можуть бути інтегровані зреальними світлофорними системами для більш оптимального та безпечного руху транспортних потоків.Висновки. Дослідження надало порівняння різних методів управління світлофорами на регульованому міськомуперехресті, протестувало різні способи заохочення моделей під час навчання та проаналізувало вплив, який це має на транспортний потік. Розроблене середовище було досить простим для цілей дослідження, що є цінним через великі обчислювальні вимоги самих моделей, але в майбутньому його можна вдосконалити, розширивши його більш складними функціями моделювання, такими як різні типи перехресть, які не є міськими, створення дорожньої мережі перехресть, які були б з’єднані між собою, додавання пішохідних переходів тощо. У майбутньому планується вдосконалити середовище моделювання, розширити спектр розглянутих алгоритмів, розглянути можливість використання моделей для керування транспортними засобами на додаток до керування світлофорами
СИНТЕЗ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ТЕХНІЧНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ НЕЛІНІЙНИХ СИСТЕМ
No full textContext. The problem of synthesizing a diagnostic model of complex technical processes in nonlinear systems, which should be characterized by a high level of accuracy, is considered. The object of research is the process of synthesizing a neural network model for technical diagnostics of nonlinear systems.Objective of the work is to synthesize a high-precision neural network model based on previously accumulated historical data about the system.Method. It is proposed to use artificial neural networks for modeling nonlinear technical systems. First, you need to perform an overall assessment of the complexity of the task. Based on the assessment, a decision can be made on the best approach to organizing neuromodel synthesis. So, for the task, the level of ‘random complexity’ was chosen, because despite the relative structure of the data, their total array is quite large in volume and requires careful study in order to ensure high quality of the solution. Therefore, in the future, it was proposed to use a neuromodel based on recurrent networks of the GRU topology and use swarm intelligence methods for neurosynthesis, in particular the A3C method. The results obtained showed a high level of solution obtained, but due to the high level of resource intensity, the proposed approach requires further modifications.Results. A diagnostic model of complex technical processes in nonlinear systems of optimal topology, characterized by a high level of accuracy, is obtained. The built neuromodel reduces the risks associated with ensuring human safety.Conclusions. The conducted experiments confirmed the operability of the proposed approach and allow us to recommend it for further refinement in order to implement technical, industrial and operational process control systems in practice in automation systems. Prospects for further research may lie in optimizing the resource intensity of synthesis processesАктуальність. Розглянуто задачу синтезу діагностичної моделі складних технічних процесів у нелінійних системах, що має відрізнятися високим рівнем точності. Об’єктом дослідження є процес синтезу нейромережевої моделі для технічного діагностування нелінійних систем.Мета роботи полягає у синтезі нейромережевої моделі високої точності, на основі попередньо накопичених історичних даних про систему.Метод. Запропоновано використовувати штучні нейронні мережі для моделювання нелінійних технічних систем. Поперше, необхідно виконати загальну оцінку складності задачі. На основі оцінки можна прийняти рішення про подальший підхід до організації синтезу нейромоделі. Від так, для поставленої задачі було обрано рівень складності безладна складність, адже не зважаючи на відносну структурованість даних, їх загальний масив є досить великим за об’ємом та вимагає ретельного опрацювання з метою забезпечення високої якості рішення. Тому в подальшому було запропоновано використовувати нейромодель на основі рекурентних мереж топології GRU та використати для нейросинтезу методи ройового інтелекту, зокрема метод A3C. Отримані результати засвідчили високий рівень отриманого рішення, проте через високий рівень ресурсоємності запропонований підхід вимагає подальших модифікацій.Результати. Отримано діагностичну модель складних технічних процесів у нелінійних системах оптимальної топології, що відрізняється високим рівнем точності. Побудована нейромодель знижує ризики пов’язані зі забезпеченням людської безпеки.Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого підходу і дозволяють рекомендувати його для подальшого допрацювання з метою імплементації на практиці в системи автоматизації систем контролю технічних, промислових та експлуатаційних процесів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в оптимізації ресурсоємності процесів синтезуАктуальність. Розглянуто задачу синтезу діагностичної моделі складних технічних процесів у нелінійних системах, що має відрізнятися високим рівнем точності. Об’єктом дослідження є процес синтезу нейромережевої моделі для технічного діагностування нелінійних систем.Мета роботи полягає у синтезі нейромережевої моделі високої точності, на основі попередньо накопичених історичних даних про систему.Метод. Запропоновано використовувати штучні нейронні мережі для моделювання нелінійних технічних систем. Поперше, необхідно виконати загальну оцінку складності задачі. На основі оцінки можна прийняти рішення про подальший підхід до організації синтезу нейромоделі. Від так, для поставленої задачі було обрано рівень складності безладна складність, адже не зважаючи на відносну структурованість даних, їх загальний масив є досить великим за об’ємом та вимагає ретельного опрацювання з метою забезпечення високої якості рішення. Тому в подальшому було запропоновано використовувати нейромодель на основі рекурентних мереж топології GRU та використати для нейросинтезу методи ройового інтелекту, зокрема метод A3C. Отримані результати засвідчили високий рівень отриманого рішення, проте через високий рівень ресурсоємності запропонований підхід вимагає подальших модифікацій.Результати. Отримано діагностичну модель складних технічних процесів у нелінійних системах оптимальної топології, що відрізняється високим рівнем точності. Побудована нейромодель знижує ризики пов’язані зі забезпеченням людської безпеки.Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого підходу і дозволяють рекомендувати його для подальшого допрацювання з метою імплементації на практиці в системи автоматизації систем контролю технічних, промислових та експлуатаційних процесів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в оптимізації ресурсоємності процесів синтез
ОБРОБЛЕННЯ КАРДІОСИГНАЛУ АЛГОРИТМАМИ, ЩО ВИКОРИСТОВУЮТЬ ЗМІННУ РОЗДІЛЬНУ ЗДАТНІСТЬ
No full textContext. The proposed paper relates to the field of cardiac signal processing, in particular, to the segmentation of the cardiac signal into cardiac cycles, as well as one of the most important features definition used in cardiac diagnosis, the T-wave end.Objective. The purpose and object of study is to develop an algorithm for processing the cardiac signal in the presence of interference that allows the identification of features necessary for diagnosis and, at the same time, does not distort the original signal as is usually the case when it is processed by band-pass digital filters to exclude interference, which leads to the original signal distortion and, possibly, loss of diagnostic features.The proposed Method involves representing the cardiac signal as part of some image contour. Cardiac signal processing consists first of all in segmentation into cardiac cycles. Usually, R-waves are used to segment the cardiac signal into cardiac cycles, i.e., the sequence of R-waves in the processed part of the cardiac signal is determined. When determining the R-wave, a model is used that assumes an increase in the signal followed by a decrease, and the increase (decrease) rate must be greater in absolute value than a certain predetermined value. For a selected segment of the cardiac signal, the sequence of R-waves is determined at different resolutions. The answer is the sequence that is repeated for the largest number of resolutions and that is used to segment the cardiac signal into cardiac cycles. The T-wave model can be represented as a sequence of curved arcs without breaks. In one of the common cases, the T-wave is determined by the largest maximum of the cardiac signal within the cardiac cycle, following the R-wave. The end of the T-wave is determined by the first minimum following the already determined maximum for the T-wave. As in the case of cardiac signal segmentation, the maximum of the T-wave and the T-wave end are determined at different resolutions, and the answer is considered to be those values that coincide at the largest number of used resolutions.Results. Algorithms for cardiac signal processing using variable resolution have been developed and experimentally verified,namely, the algorithm for segmentation of the cardiac signal into cardiac cycles and the algorithm for T-wave end detection, which is of great importance in cardiac diagnostics. Means of cardiac signal processing, using the proposed algorithms, do not change the processed cardiac signal, unlike traditional means that use filtering of the cardiac signal, distorting the cardiac signal itself, which leads to distortion of the processing result.Conclusions. Scientific novelty consists in the fact that algorithms of cardiac signal processing in the presence of interference using variable resolution typical of visual perception are proposed. The practical significance consists in the fact that the means of cardiac signal processing, using the proposed algorithms, do not change the processed cardiac signal, unlike traditional means that use filtering of the cardiac signal, distorting the cardiac signal itself, which leads to distortion of the processing result. The use of the presented tools in practical medical practice will lead to an improvement in the quality of cardiac diagnostics and, as a result, the quality of treatmentАктуальність. Запропонована робота відноситься до області обробки кардіосигналів, зокрема, до сегментації кардіосигналу на серцеві цикли, а також до визначення однієї з найважливіших ознак, що використовується в кардіодіагностиці, – кінця зубця Т.Мета. Метою і завданням дослідження є розробка алгоритму обробки кардіосигналу в присутності завад, який дозволяє виділити необхідні для діагностики ознаки і, в той же час, не спотворює вихідний сигнал, як це зазвичай відбуваєтьсяпри його обробці смуговими цифровими фільтрами для виключення завад, що призводить до спотворення і можливої втрати діагностичних ознак.Запропонований метод полягає у представленні серцевого сигналу як частини контуру певного уявного зображення.Обробка серцевого сигналу полягає перш за все у сегментації на серцеві цикли. Зазвичай R-зубці використовують для сегментації серцевого сигналу на серцеві цикли, тобто визначають послідовність R-зубців в частині серцевого сигналу, що підлягає обробленню. При визначенні R-зубця використовується модель, яка передбачає збільшення сигналу з наступним його зменшенням, причому швидкість збільшення (зменшення) має бути за абсолютною величиною більшою, ніж певне задане значення. Для обраного сегмента серцевого сигналу послідовність R-зубців визначається з різними роздільними здатностями. Відповіддю є послідовність, яка повторюється для найбільшої кількості роздільних здатностей з тих, що були задіяні для сегментації серцевого сигналу на серцеві цикли. Модель Т-зубця можна представити як послідовність дуг кривих без розривів. В одному з поширених випадків Т-зубець визначається найбільшим максимумом серцевого сигналу в межах серцевого циклу, наступним за R-зубцем. Кінець Т-зубця визначається першим мінімумом, наступним за вже визначеним максимумом для Т-зубця. Як і у випадку сегментації серцевого сигналу, максимум Т-зубця і кінець Т-зубця визначаються при різних роздільних здатностях, а відповіддю вважаються ті значення, які збігаються при найбільшій кількості роздільних здатностей з тих, що були використані.Результати. Розроблено та експериментально перевірено алгоритми оброблення кардіосигналу, що використовуютьзмінну роздільну здатність, а саме алгоритм сегментації серцевого сигналу на кардіоцикли та алгоритм виявлення кінцязубця Т, що має велике значення в кардіологічній діагностиці. Засоби оброблення серцевого сигналу, що використовують запропоновані алгоритми, не змінюють оброблений кардіосигнал, на відміну від традиційних засобів, які використовують фільтрацію серцевого сигналу, спотворюючи сам серцевий сигнал, що призводить до спотворення результату оброблення.Висновки. Наукова новизна полягає в тому, що запропоновано алгоритми обробки серцевого сигналу за наявності перешкод із використанням змінної роздільної здатності, характерної для зорового сприйняття. Практичне значення полягає в тому, що засоби оброблення кардіосигналу, які використовують запропоновані алгоритми, не спотворюють кардіосигнал, що оброблюється, на відміну від традиційних засобів, які використовують фільтрацію серцевого сигналу, що призводить до спотворення результату оброблення. Використання представленого інструментарію в практичній медичній практиці призведе до підвищення якості кардіологічної діагностики і, як наслідок, якості лікуванняАктуальність. Запропонована робота відноситься до області обробки кардіосигналів, зокрема, до сегментації кардіосигналу на серцеві цикли, а також до визначення однієї з найважливіших ознак, що використовується в кардіодіагностиці, – кінця зубця Т.Мета. Метою і завданням дослідження є розробка алгоритму обробки кардіосигналу в присутності завад, який дозволяє виділити необхідні для діагностики ознаки і, в той же час, не спотворює вихідний сигнал, як це зазвичай відбуваєтьсяпри його обробці смуговими цифровими фільтрами для виключення завад, що призводить до спотворення і можливої втрати діагностичних ознак.Запропонований метод полягає у представленні серцевого сигналу як частини контуру певного уявного зображення. Обробка серцевого сигналу полягає перш за все у сегментації на серцеві цикли. Зазвичай R-зубці використовують для сегментації серцевого сигналу на серцеві цикли, тобто визначають послідовність R-зубців в частині серцевого сигналу, що підлягає обробленню. При визначенні R-зубця використовується модель, яка передбачає збільшення сигналу з наступним його зменшенням, причому швидкість збільшення (зменшення) має бути за абсолютною величиною більшою, ніж певне задане значення. Для обраного сегмента серцевого сигналу послідовність R-зубців визначається з різними роздільними здатностями. Відповіддю є послідовність, яка повторюється для найбільшої кількості роздільних здатностей з тих, що були задіяні для сегментації серцевого сигналу на серцеві цикли. Модель Т-зубця можна представити як послідовність дуг кривих без розривів. В одному з поширених випадків Т-зубець визначається найбільшим максимумом серцевого сигналу в межах серцевого циклу, наступним за R-зубцем. Кінець Т-зубця визначається першим мінімумом, наступним за вже визначеним максимумом для Т-зубця. Як і у випадку сегментації серцевого сигналу, максимум Т-зубця і кінець Т-зубця визначаються при різних роздільних здатностях, а відповіддю вважаються ті значення, які збігаються при найбільшій кількості роздільних здатностей з тих, що були використані.Результати. Розроблено та експериментально перевірено алгоритми оброблення кардіосигналу, що використовуютьзмінну роздільну здатність, а саме алгоритм сегментації серцевого сигналу на кардіоцикли та алгоритм виявлення кінця зубця Т, що має велике значення в кардіологічній діагностиці. Засоби оброблення серцевого сигналу, що використовують запропоновані алгоритми, не змінюють оброблений кардіосигнал, на відміну від традиційних засобів, які використовують фільтрацію серцевого сигналу, спотворюючи сам серцевий сигнал, що призводить до спотворення результату оброблення.Висновки. Наукова новизна полягає в тому, що запропоновано алгоритми обробки серцевого сигналу за наявності перешкод із використанням змінної роздільної здатності, характерної для зорового сприйняття. Практичне значення полягає в тому, що засоби оброблення кардіосигналу, які використовують запропоновані алгоритми, не спотворюють кардіосигнал, що оброблюється, на відміну від традиційних засобів, які використовують фільтрацію серцевого сигналу, що призводить до спотворення результату оброблення. Використання представленого інструментарію в практичній медичній практиці призведе до підвищення якості кардіологічної діагностики і, як наслідок, якості лікуванн
МЕТОДИ ОЦІНКИ ДОСТУПНОСТІ ПРОГРАМНИХ ПРОДУКТІВ
No full textContext. The development and enhancement of methods for evaluating software accessibility is a relevant challenge in modern software engineering, as ensuring equal access to digital services is a key factor in improving their efficiency and inclusivity. The increasing digitalization of society necessitates the creation of software that complies with international accessibility standards such as ISO/IEC 25023 and WCAG. Adhering to these standards helps eliminate barriers to software use for individuals with diverse physical, sensory, and cognitive needs. Despite advancements in regulatory frameworks, existing accessibility evaluation methodologies are often generalized and fail to account for the specific needs of different user categories or the unique ways they interact with digital systems. This highlights the need for the development of new, more detailed methods for defining metrics that influence the quality of user interaction with software products.Objective. Building a classification and mathematical model and developing accessibility assessment methods for software based on it.Methods. A method for assessing the quality subcharacteristic “Accessibility”, which is part of the “Usability” quality characteristic, has been developed. This enabled the analysis of a website’s inclusivity for individuals with visual impairments, and the formulation of specific recommendations for further improvements, which is a crucial step toward creating an inclusive digital environment.Results. Comparing to standardized approaches, a more detailed and practically oriented accessibility assessment methodology has been proposed. Using this methodology, an analysis of the accessibility of the main pages of Vasyl Stefanyk Precarpathian National University’s website was conducted, and improvements were suggested to enhance its inclusivity.Conclusions. This study presents the development of a classification and mathematical model, along with an accessibility assessment methodology for websites based on the ISO 25023 standard, and an analysis of the main pages of the university’s web portal. The identified quantitative accessibility indicators enable an evaluation of the web resource’s compliance with modern inclusivity requirements and provide recommendations for its improvement.The scientific novelty of this research lies in the development of assessment methods for the “Accessibility” quality subcharacteristic by introducing new subproperties and attributes of software quality, based on clearly defined metrics specifically adapted for evaluating the accessibility level of digital products for individuals with visual impairments. This approach ensures a more precise and objective determination of web resources’ compliance with inclusivity requirements, contributing to their effectiveness and usability for this user group.The practical significance of the obtained results lies in their applicability for objectively evaluating the accessibility of softwareproducts and web resources.Актуальність. Розробка та вдосконалення методів оцінювання доступності програмних продуктів є актуальноюзадачею сучасної програмної інженерії, оскільки забезпечення рівного доступу до цифрових сервісів є ключовим фактором підвищення їхньої ефективності та інклюзивності. Зростаюча цифровізація суспільства вимагає створення програмного забезпечення, яке відповідає міжнародним стандартам доступності, таким як ISO/IEC 25023 та WCAG. Це дозволяє усувати бар’єри у використанні програмних продуктів людьми з різними фізичними, сенсорними та когнітивними потребами. Незважаючи на розвиток нормативних документів, існуючі методики оцінювання доступності часто мають узагальнений характер і не враховують специфічні потреби різних категорій користувачів, або особливості їх взаємодії з цифровими системами. Це створює необхідність розробки нових, більш деталізованих методів визначення показників, які впливають на якість взаємодії користувача із програмним продуктом.Мета. Побудова класифікаційної та математичної моделі і розробка на її основі методів оцінювання доступностіпрограмного забезпечення.Методи. Розроблено метод оцінки підхарактеристики якості «Доступність», яка входить до складу характеристикиякості «Зручність використання», що дало можливість виконати аналіз вебсайту на предмет інклюзивності для осіб із вадами зору та на його основі сформулювати конкретні рекомендації для подальшого вдосконалення, що є важливим кроком у напрямку створення інклюзивного цифрового середовища.Результати. Запропоновано більш деталізовану та практично орієнтовану методику оцінювання доступності, упорівнянні із стандартизованими методиками. Використовуючи розроблену методику здійснено аналіз доступностіосновних сторінок вебсайту Прикарпатського національного університету імені Василя Стефаника та запропоновановдосконалення вебсайту для підвищення його інклюзивності. Висновки. У даному дослідженні виконано побудову класифікаційної та математичної моделі і розроблено методику оцінювання доступності вебсайтів на основі стандарту ISO 25023 та проведено аналіз основних сторінок вебпорталууніверситету. Визначені кількісні показники доступності дозволяють оцінити відповідність вебресурсу сучасним вимогамінклюзивності та сформувати рекомендації щодо його вдосконалення.Наукова новизна полягає в розробці методів оцінки підхарактеристики якості «Доступність» шляхом введення новихпідвластивостей та атрибутів якості програмних продуктів, що ґрунтуються на чітко визначених метриках, спеціальноадаптованих для оцінювання рівня доступності цифрових продуктів для осіб із порушеннями зору. Такий підхід забезпечує більш точне та об’єктивне визначення відповідності вебресурсів вимогам інклюзивності, що сприяє підвищенню їхньої ефективності та зручності використання для зазначеної категорії користувачів.Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості їх застосування для об’єктивного оцінюваннядоступності програмних продуктів та веб-ресурсів.Актуальність. Розробка та вдосконалення методів оцінювання доступності програмних продуктів є актуальною задачею сучасної програмної інженерії, оскільки забезпечення рівного доступу до цифрових сервісів є ключовим фактором підвищення їхньої ефективності та інклюзивності. Зростаюча цифровізація суспільства вимагає створення програмного забезпечення, яке відповідає міжнародним стандартам доступності, таким як ISO/IEC 25023 та WCAG. Це дозволяє усувати бар’єри у використанні програмних продуктів людьми з різними фізичними, сенсорними та когнітивними потребами. Незважаючи на розвиток нормативних документів, існуючі методики оцінювання доступності часто мають узагальнений характер і не враховують специфічні потреби різних категорій користувачів, або особливості їх взаємодії з цифровими системами. Це створює необхідність розробки нових, більш деталізованих методів визначення показників, які впливають на якість взаємодії користувача із програмним продуктом.Мета. Побудова класифікаційної та математичної моделі і розробка на її основі методів оцінювання доступності програмного забезпечення.Методи. Розроблено метод оцінки підхарактеристики якості «Доступність», яка входить до складу характеристики якості «Зручність використання», що дало можливість виконати аналіз вебсайту на предмет інклюзивності для осіб із вадами зору та на його основі сформулювати конкретні рекомендації для подальшого вдосконалення, що є важливим кроком у напрямку створення інклюзивного цифрового середовища.Результати. Запропоновано більш деталізовану та практично орієнтовану методику оцінювання доступності, у порівнянні із стандартизованими методиками. Використовуючи розроблену методику здійснено аналіз доступності основних сторінок вебсайту Прикарпатського національного університету імені Василя Стефаника та запропоновановдосконалення вебсайту для підвищення його інклюзивності. Висновки. У даному дослідженні виконано побудову класифікаційної та математичної моделі і розроблено методику оцінювання доступності вебсайтів на основі стандарту ISO 25023 та проведено аналіз основних сторінок вебпорталу університету. Визначені кількісні показники доступності дозволяють оцінити відповідність вебресурсу сучасним вимогам інклюзивності та сформувати рекомендації щодо його вдосконалення.Наукова новизна полягає в розробці методів оцінки підхарактеристики якості «Доступність» шляхом введення нових підвластивостей та атрибутів якості програмних продуктів, що ґрунтуються на чітко визначених метриках, спеціальноадаптованих для оцінювання рівня доступності цифрових продуктів для осіб із порушеннями зору. Такий підхід забезпечує більш точне та об’єктивне визначення відповідності вебресурсів вимогам інклюзивності, що сприяє підвищенню їхньої ефективності та зручності використання для зазначеної категорії користувачів.Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості їх застосування для об’єктивного оцінювання доступності програмних продуктів та веб-ресурсів
МЕТОД «ПРИЗМ ТА ПРОМЕНІВ» ДЛЯ ДОСЛІДЖЕННЯ СУБ’ЄКТИВІЗАЦІЇ СПРИЙНЯТТЯ ОБ’ЄКТІВ ЛЮДИНО-МАШИННОЇ ВЗАЄМОДІЇ
No full textContext. The task of representation formalizing as well as possibility of further research of the scientific and applied problem of perception subjectivization of the human-machine interaction objects by relevant interaction subjects, in the context of global problems of automation and intellectualization of the component processes and environments of human-machine interaction, is considered, investigated, and resolved in scope of current research. The object of research are processes of perception subjectivization of the human-machine interaction objects by relevant subjects of same interaction. The subject of research are methods and means of mathematical, computer, and simulation modeling. Objective – development of a method for researching the perception subjectivization of the human-machine interaction objects by relevant subjects of the same interaction.Method. The development of the “prism and rays method” (author’s name of the method) is proposed and performed, which provides the possibility to resolve the scientific and applied problem of representation formalizing as well as possibility of further research into the processes of perception subjectivization of the human-machine interaction objects by relevant interaction subjects (of the same interaction).Results. The results of the developed method – are corresponding models that represent and allow to investigate the researched processes of perception subjectivization of the human-machine interaction objects by relevant interaction subjects (of the same interaction). The developed method provides the possibility of both formalization as well as further interpretation and investigation of the researched processes of perception subjectivization of human-machine interaction objects. As a practical approbation, the developed method has been applied for synthesis of the basic model of perception subjectivization of the object of complex (comprehensive) support (one of the most highlighted examples of HMI/HCI) of software product(s), using the example case of an experimental task of estimating the approximate processing time of client request by the department of customer-and-technical support of the given software product.Conclusions. The developed “prisms and rays method” solves the declared task of representation formalizing as well as possibility of further research of the scientific and applied problem of perception subjectivization of the human-machine interaction objects by relevant interaction subjects, in the context of global problems of automation and intellectualization of the component processes and environments of human-machine interaction. At the same time, the obtained results of experimental practical approbation of the developed method confirm its effectiveness and efficiency in the context of solving relevant practical applied tasks of the scientific and applied problem of human-machine interaction objects’ perception subjectivization.Актуальність. Розглянуто задачу формалізації представлення з можливістю подальшого дослідження науковоприкладної проблеми суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії – суб’єктами цієї взаємодії, в контексті глобальної проблематики автоматизації й інтелектуалізації складових процесів та середовищ людиномашинної взаємодії. Об’єктом дослідження є процеси суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії – суб’єктами цієї взаємодії. Предметом дослідження є методи та засоби математичного, комп’ютерного, а також імітаційного моделювання.Метою роботи – розроблення методу для дослідження суб’єктивізації сприйняття об’єктів відповідними суб’єктами людино-машинної взаємодії.Метод. Запропоновано розроблення методу «призм та променів» (авторська назва методу), що забезпечує можливість вирішення науково-прикладної задачі формалізації представлення з можливістю подальшого дослідження процесів суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії відповідними суб’єктами цієї взаємодії.Результати. Результатами роботи розробленого методу є відповідні моделі, що репрезентують суб’єктивізаціюсприйняття досліджуваного об’єкта людино-машинної взаємодії відповідними суб’єктами цієї взаємодії. Розробленийметод забезпечує можливість як формалізації, так і подальшої інтерпретації та дослідження процесів суб’єктивізаціїсприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії. В якості апробації, розроблений метод застосовано для синтезу базової моделі суб’єктивізації сприйняття об’єкта комплексної підтримки (як одного з найбільш поширених прикладівлюдино-машинної взаємодії) програмних продуктів, на прикладі експериментального кейсу оцінки приблизного часуопрацювання клієнтського запиту відділом клієнтської та технічної підтримки програмного продукту.Висновки. Розроблений метод вирішує поставлену задачу формалізації представлення з можливістю подальшогодослідження науково-прикладної проблеми суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії –суб’єктами цієї взаємодії, в контексті глобальної проблематики автоматизації й інтелектуалізації складових процесівта середовищ людино-машинної взаємодії. Водночас, отримані результати експериментальної апробації розробленогометоду підтверджують його дієвість в контексті вирішення прикладних практичних задач науково-прикладної проблематики суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії.Актуальність. Розглянуто задачу формалізації представлення з можливістю подальшого дослідження науковоприкладної проблеми суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії – суб’єктами цієї взаємодії, в контексті глобальної проблематики автоматизації й інтелектуалізації складових процесів та середовищ людиномашинної взаємодії. Об’єктом дослідження є процеси суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино- машинної взаємодії – суб’єктами цієї взаємодії. Предметом дослідження є методи та засоби математичного, комп’ютерного, а також імітаційного моделювання.Метою роботи – розроблення методу для дослідження суб’єктивізації сприйняття об’єктів відповідними суб’єктами людино-машинної взаємодії.Метод. Запропоновано розроблення методу «призм та променів» (авторська назва методу), що забезпечує можливість вирішення науково-прикладної задачі формалізації представлення з можливістю подальшого дослідження процесів суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії відповідними суб’єктами цієї взаємодії.Результати. Результатами роботи розробленого методу є відповідні моделі, що репрезентують суб’єктивізацію сприйняття досліджуваного об’єкта людино-машинної взаємодії відповідними суб’єктами цієї взаємодії. Розроблений метод забезпечує можливість як формалізації, так і подальшої інтерпретації та дослідження процесів суб’єктивізаціїсприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії. В якості апробації, розроблений метод застосовано для синтезу базової моделі суб’єктивізації сприйняття об’єкта комплексної підтримки (як одного з найбільш поширених прикладів людино-машинної взаємодії) програмних продуктів, на прикладі експериментального кейсу оцінки приблизного часуопрацювання клієнтського запиту відділом клієнтської та технічної підтримки програмного продукту.Висновки. Розроблений метод вирішує поставлену задачу формалізації представлення з можливістю подальшогодослідження науково-прикладної проблеми суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії –суб’єктами цієї взаємодії, в контексті глобальної проблематики автоматизації й інтелектуалізації складових процесів та середовищ людино-машинної взаємодії. Водночас, отримані результати експериментальної апробації розробленого методу підтверджують його дієвість в контексті вирішення прикладних практичних задач науково-прикладної проблематики суб’єктивізації сприйняття об’єктів людино-машинної взаємодії
АНАЛІЗ ПРОЦЕДУР НОРМАЛІЗАЦІЇ ТА СЕГМЕНТАЦІЇ ГОЛОСОВОГО СИГНАЛУ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
No full textContext. The current task of evaluating formant data (formant frequencies, their spectral density level, amplitude-frequency spectrum envelope, formant frequency spectrum width) in voice authentication systems is considered. The object of the study is the process of digital preprocessing of the voice signal when extracting formant data.Objective. Evaluation of the effectiveness of traditional procedures for digital preprocessing of a user voice signal and development of proposals for improving the quality of formant data extraction.Method. A mathematical model for extracting formant data from an experimental voice signal has been developed to study the influence of normalization and segmentation procedures on the quality of the resulting estimates. By modeling the process of extracting formant data, the results of digital processing of normalized and non-normalized voice signals are compared. The influence of the processed frame duration of the experimental voice signal on the quality of the formant frequencies assessment is estimated. The results are obtained for the experimental phoneme and morpheme.Results. The obtained results show that when processing a voice signal with a sufficient signal-to-noise ratio, normalization procedures are not mandatory when extracting formant data. Moreover, normalization leads to a less accurate measurement of the spectrum width of formant frequencies. It is also unacceptable to use a processed frame duration of less than 40 ms. These results allow us to modify the traditional method of voice signal preprocessing. The use of the modeling method in the study of the experimental voice signal confirms the reliability of the results obtained.Conclusions. The scientific novelty of the research results lies in the modification of the voice signal preprocessing methodology in authentication systems. Eliminating normalization procedures at high signal-to-noise ratios of the voice signal, which occurs in user authentication systems, makes it possible to increase the speed of formant data extraction and more accurately estimate the width of the formant frequency spectrum. Selecting a frame duration of at least 40 ms for the processed signal significantly improves the accuracy of formant frequency determination. Otherwise, the estimates of the formant frequencies will be high. Moreover, when processing phonemes, the processed voice signal cannot be divided into frames. Practical application of research results allows to increase the efficiency and accuracy of the formant data generation. Prospects for further research may be studies of the influence of normalization and framing procedures on other elements of a template of the authentication system user.Актуальність. Розглядається актуальне завдання оцінки формантних даних (формантних частот, рівня їхньої спектральної щільності, огинаючу амплітудно-частотного спектру, ширини спектрів формантних частот) у системах голосової автентифікації. Об’єктом дослідження був процес цифрової попередньої обробки голосового сигналу під час вилучення формантних даних.Мета роботи – оцінка ефективності традиційних процедур цифрової попередньої обробки голосового сигналу користувача та розробка пропозицій щодо підвищення якості вилучення формантних даних.Метод. Розроблено математичну модель вилучення формантних даних з експериментального голосового сигналу для дослідження впливу процедур нормалізації та сегментації на якість одержуваних оцінок. Шляхом моделюванняпроцесу отримання формантних даних порівнюються результати цифрової обробки нормалізованого і ненормалізованого голосового сигналу. Оцінюється вплив тривалості обробленого кадру експериментального голосового сигналу якість оцінки формантних частот. Результати отримані для експериментальної фонеми та морфеми. Результати. Отримані результати свідчать, що при обробці голосового сигналу з достатнім співвідношенням сигнал/шум процедури нормалізації не є обов’язковими для отримання формантних даних. Більше того, нормалізація призводить до менш точного виміру ширини спектрів формантних частот. Неприпустимим є використання тривалостіоброблюваного кадру менше 40 мс. Зазначені результати дозволяють модифікувати традиційну методику попередньої обробки голосового сигналу. Використання методу моделювання щодо експериментального голосового сигналу підтверджує достовірність отриманих результатів.Висновки. Проведені експериментальні дослідження показують доцільність виключення процедур нормалізації при високому співвідношенні сигнал/шум голосового сигналу, що має місце в системах автентифікації користувачів.Такий підхід дозволить підвищити оперативність отримання формантних даних і більш точно оцінювати ширину спектрів формантних частот. Результати експериментального дослідження тривалості оброблюваного кадру голосового сигналу свідчать, що його тривалість не має бути менше 40 мс. В іншому випадку оцінки формантних частот будуть завищеними. Більш того, при обробці фонем можна голосовий сигнал, що обробляється, не розбивати нафрейми. Практичне застосування результатів досліджень дозволяє підвищити оперативність та точність формування формантних даних. Перспективами подальших досліджень може бути дослідження впливу процедур нормалізації тафреймінгу на інші елементи шаблону користувача системи автентифікації
МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ БОЙОВИХ ДІЙ З МОЖЛИВІСТЮ ПЕРЕРОЗПОДІЛУ БОЙОВИХ РЕСУРСІВ МІЖ ДІЛЯНКАМИ ЗІТКНЕННЯ ТА РОЗПОДІЛУ РЕЗЕРВІВ
Get PDFContext. Mathematical and computer models of the dynamics of combat operations are an important tool for predicting their outcome. The known Lanchester-type models were simulation models and did not take into account the ultimate goal and redistribution of resources during combat operations. This paper proposes an optimisation model of the dynamics of combat operations between parties A and B in two areas of collision, based on the method of dynamic programming with maximisation of the objective function as a function of enemy losses. The article develops a mathematical and computer model of a typical situation in modern warfare of combat operations between parties A and B in two areas of collision with the aim of inflicting maximum losses of combat resources on the enemy. This goal is achieved by redistributing resources between the areas of collision and introducing appropriate reserves to these areas.Objective. To build a mathematical and computer model of the dynamics of combat operations between parties A and B in two areas of collision, in which the goal of party A is to maximise the losses of party B by using three resources (the first is the number of combat units that party A can distribute across the areas of collision at the initial moment of time; the second is the number of combat units that party A must transfer from one area to another at some subsequent moment of time; the third is the number of combat units that party A must distribute using the reserve) and by modelling theMethod. The mathematical model is based on the method of dynamic programming with the objective function as a function of enemy losses, and the parameters are units of combat resources in different areas of the clash. Their number is changed by redistributing them between these areas and introducing reserve combat units. The enemy’s losses are determined using Lanchester’s systems of differential equations. Given the complexity of the objective function, the Python programming language is used to find its maximum.Results. A mathematical model of the problem has been constructed and implemented, based on a combination of the dynamic programming method with the solution of Lanchester’s systems of differential equations of battle dynamics with certain initial conditions at each of the three stages of the battle. With the help of a numerical experiment, the admissibility of the parameters of the optimisation problem (the number of combat units of side A, which are appropriately distributed, transferred from area to area or from the reserve at each stage of the battle) is analysed. The developed Python program allows, for any initial data, to give an answer to the optimal allocation of resources of party A, including from the reserve, at three stages of the battle and to calculate the corresponding largest enemy losses at a given time or to give an answer that there are no valid values of the problem parameters, i.e. the problem has no solution for certain initial data.Conclusions. The scientific novelty lies in the development of mathematical and computer models of the dynamics of combat in two areas of collision, which takes into account the redistribution of combat resources and reserves in order to inflict maximum losses on the enemy. Numerical modelling made it possible to analyse the admissibility of redistribution and reserve parameters. Based on the examples considered, it is concluded that if the problem is unsolvable with certain data, it means that it is necessary to reduce the time of redeployment of combat units at one or more stages of the battle, i.e. to reduce the duration of the battle at a certain stage, thus allowing to predict the time of redeployment of combat resources.Актуальність. Математичні і комп’ютерні моделі динаміки бойових дій є важливим інструментом для прогнозування їхрезультату. Відомі моделі ланчестерівського типу були імітаційними і не враховували кінцеву мету і перерозподіл ресурсівв ході бойових зіткнень. В даній роботі пропонується оптимізаційна модель динаміки бойових дій між сторонами А і В надвох ділянках зіткнення, в основу якої покладено метод динамічного програмування з максимізацією цільової функції якфункції втрат супротивника. Розроблена математична і комп’ютерна модель типової для сучасної війни ситуації веденнябойових дій між сторонами А і В на двох ділянках зіткнення з метою нанесення противнику максимальних втрат бойовихресурсів. Досягається ця мета шляхом перерозподілу ресурсів між ділянками зіткнення і введення на ці ділянки відповідних резервів.Мета роботи. Побудувати математичну і комп’ютерну моделі динаміки бойових дій між сторонами А і В на двох ділянках зіткнення, в яких метою сторони А є максимізація втрат сторони В шляхом використання трьох ресурсів (першим параметром є кількість бойових одиниць, яку має можливість сторона А розподілити по ділянкам зіткнення в початковий момент часу; другим параметром є кількість бойових одиниць, яку має перекинути сторона А з однієї ділянки на іншу в деякий наступний момент часу; третій параметр – це кількість бойових одиниць, яку має розподілити сторона А, використовуючи резерв) і шляхом моделювання знайти оптимальні значення цих параметрів.Метод. В основу математичної моделі покладено метод динамічного програмування з функцією цілі як функцією втратсупротивника, а параметрами є одиниці бойових ресурсів на різних ділянках зіткнення. Їх число змінюється шляхом перерозподілу між цими ділянками і введенням резервних бойових одиниць. Втрати противника визначаються за допомогою систем диференціальних рівнянь Ланчестера. Враховуючи складність цільової функції для пошуку її максимуму використовується мова програмування Python.Результати. Побудована математична модель і реалізована у вигдяді алгоритму компьютерна модель поставленої задачі, яка базується на поєднанні метода динамічного програмування з розв’язанням систем диференціальним рівнянь динаміки бою Ланчестера з певними початковими умовами на кожному з трьох етапів бою. За допомогою чисельного експерименту проаналізовано допустимість параметрів задачі (кількостей бойових одиниць сторони А, які відповідно розподіляються, перекидаються з ділянки на ділянку або із числа резерву на кожному етапі бою). В роботі запропоновано алгоритм у вигляді блок-схеми, який дозволяє для будь-яких початкових даних давати відповідь щодо оптимального розподілу ресурсів сторони А, в тому числі із числа резерву, на трьох етапах бою і підраховувати відповідні найбільші втрати противника в заданий момент часу або давати відповідь, що немає допустимих значень параметрів задачі, тобто задача при певних початкових даних не має розв’язання.Висновки. Наукова новизна полягає в тому, що розроблено математичну і комп’ютерну моделі динаміки бою на двохділянках зіткнення, в якій враховується перерозподіл бойових ресурсів і резерву з метою нанесення противнику максимальних втрат. Чисельне моделювання за допомогою розробленого алгоритму дало можливість проаналізовати допустимість параметрів перерозподілу і резерву. На основі розглянутих прикладів зроблено висновок, що якщо задача не має розв’язання при певних даних, то це означає, що потрібно зменшити час перерозподілу бойових одиниць на одному або декількох етапах бою, тобто скоротити тривалість бою на певному етапі, тим самим можна прогнозувати час перерозподілу бойових ресурсів і резерву.Актуальність. Математичні і комп’ютерні моделі динаміки бойових дій є важливим інструментом для прогнозування їхрезультату. Відомі моделі ланчестерівського типу були імітаційними і не враховували кінцеву мету і перерозподіл ресурсівв ході бойових зіткнень. В даній роботі пропонується оптимізаційна модель динаміки бойових дій між сторонами А і В на двох ділянках зіткнення, в основу якої покладено метод динамічного програмування з максимізацією цільової функції якфункції втрат супротивника. Розроблена математична і комп’ютерна модель типової для сучасної війни ситуації веденнябойових дій між сторонами А і В на двох ділянках зіткнення з метою нанесення противнику максимальних втрат бойовихресурсів. Досягається ця мета шляхом перерозподілу ресурсів між ділянками зіткнення і введення на ці ділянки відповідних резервів.Мета роботи. Побудувати математичну і комп’ютерну моделі динаміки бойових дій між сторонами А і В на двох ділянках зіткнення, в яких метою сторони А є максимізація втрат сторони В шляхом використання трьох ресурсів (першим параметром є кількість бойових одиниць, яку має можливість сторона А розподілити по ділянкам зіткнення в початковий момент часу; другим параметром є кількість бойових одиниць, яку має перекинути сторона А з однієї ділянки на іншу в деякий наступний момент часу; третій параметр – це кількість бойових одиниць, яку має розподілити сторона А, використовуючи резерв) і шляхом моделювання знайти оптимальні значення цих параметрів.Метод. В основу математичної моделі покладено метод динамічного програмування з функцією цілі як функцією втратсупротивника, а параметрами є одиниці бойових ресурсів на різних ділянках зіткнення. Їх число змінюється шляхом перерозподілу між цими ділянками і введенням резервних бойових одиниць. Втрати противника визначаються за допомогою систем диференціальних рівнянь Ланчестера. Враховуючи складність цільової функції для пошуку її максимуму використовується мова програмування Python.Результати. Побудована математична модель і реалізована у вигдяді алгоритму компьютерна модель поставленої задачі, яка базується на поєднанні метода динамічного програмування з розв’язанням систем диференціальним рівнянь динаміки бою Ланчестера з певними початковими умовами на кожному з трьох етапів бою. За допомогою чисельного експерименту проаналізовано допустимість параметрів задачі (кількостей бойових одиниць сторони А, які відповідно розподіляються, перекидаються з ділянки на ділянку або із числа резерву на кожному етапі бою). В роботі запропоновано алгоритм у вигляді блок-схеми, який дозволяє для будь-яких початкових даних давати відповідь щодо оптимального розподілу ресурсів сторони А, в тому числі із числа резерву, на трьох етапах бою і підраховувати відповідні найбільші втрати противника в заданий момент часу або давати відповідь, що немає допустимих значень параметрів задачі, тобто задача при певних початкових даних не має розв’язання.Висновки. Наукова новизна полягає в тому, що розроблено математичну і комп’ютерну моделі динаміки бою на двох ділянках зіткнення, в якій враховується перерозподіл бойових ресурсів і резерву з метою нанесення противнику максимальних втрат. Чисельне моделювання за допомогою розробленого алгоритму дало можливість проаналізовати допустимість параметрів перерозподілу і резерву. На основі розглянутих прикладів зроблено висновок, що якщо задача не має розв’язання при певних даних, то це означає, що потрібно зменшити час перерозподілу бойових одиниць на одному або декількох етапах бою, тобто скоротити тривалість бою на певному етапі, тим самим можна прогнозувати час перерозподілу бойових ресурсів і резерву
СЕГМЕНТАЦІЯ СЛАБКОКОНТРАСТНИХ ЗОБРАЖЕНЬ У БАЗИСІ ВЛАСНИХ ПІДПРОСТОРІВ НЕЧІТКИХ ФУНКЦІЙ НАЛЕЖНОСТІ ТИПУ-2
No full textContext. The study addresses the current task of automating a sensitive image segmentation algorithm based on the Type-2 fuzzy clustering method. The research object is low-contrast greyscale images which are outcomes of standard research methods across various fields of human activity.Objective. The aim of the work is to create a new set of informative features based on the input data, perform sensitive fuzzysegmentation using a clustering method that employs Type-2 fuzziness, and implement automatic defuzzification in eigen subspace of membership functions.Method. A method for segmenting low-contrast images is proposed. It consists of the following steps: expanding the feature space of the input data, applying singular value decomposition (SVD) to the extended dataset with subsequent automatic selection of the most significant components, which serve as input for fuzzy clustering using Type-2 fuzzy sets. Clustering is performed using the T2FCM method, which allows the automatic selection of the number of fuzzy clusters based on an initially larger guaranteed number, followed by the merging of close clusters (proximity was defined in the study using a weighted Euclidean distance). After fuzzy clustering, the proposed method integrates its results (fuzzy membership functions) with the input data for clustering, preprocessed using fuzzy transformations. The resulting matrix undergoes another fuzzy transformation, followed by SVD and the automatic selection of the most significant components. A grayscale image is formed based on the weighted sum of these selected components, to which the adaptive histogram equalization method is applied, resulting in the final segmentation output. The proposed segmentation method involves a small number of control parameters: the initial number of fuzzy clusters, the error of the T2FCM method, the maximum number of iterations, and the coefficient of applied fuzzy transformations. Adjusting these parameters to the processed images does not require significant effort.Results. The developed algorithm has been implemented as software, and experiments have been conducted on real images of different physical nature.Conclusions. The experiments confirmed the efficiency of the proposed algorithm and recommend its practical application forvisual analysis of low-contrast grayscale images. Future research prospects may include analyzing the informative potential of the algorithm when using other types of transformations of fuzzy membership functions and modifying the proposed algorithm for segmenting images of various types.Актуальність. Розглянуто актуальне завдання автоматизації чутливого алгоритму сегментації зображень на основі методу нечіткої кластеризації типу-2. Об’єктом дослідження є слабкоконтрастні напівтонові зображення, які є результатом стандартних методів дослідження в різних галузях діяльності людини.Мета роботи – створення нового набору інформативних ознак на основі вихідних даних, виконання чутливої нечіткоїсегментації на основі метода кластеризації з використанням нечіткості 2-го порядку, реалізація автоматичної дефаззифікації у власному підпросторі функцій приналежності.Метод. Запропоновано метод сегментації слабкоконтрастних зображень, який складається з наступних кроків: розширення простору ознак вхідних даних, застосування сингулярного розкладу до розширеного набору даних з наступним автоматичним відбором найбільш значущих компонентів, що є вхідними даними для нечіткої кластеризації з використанням нечітких множин типу-2. Ця кластеризація відбувається за допомогою методу T2FCM, який дозволяє автоматично підбирати кількість нечітких кластерів на основі початкового задання гарантовано більшої кількості з наступним злиттям близьких кластерів (в роботі близькість визначалась на основі зваженої Евклідової відстані). Після виконання нечіткої кластеризації в запропонованому методі здійснюється об’єднання її результатів (нечіткої функції належності) з вхідними для нечіткої кластеризації даними, які попередньо оброблюються нечітким перетворенням. Результуюча матриця знов підлягає нечіткому перетворенню, після чого до отриманих результатів застосовується сингулярний розклад з наступним автоматичним відбором найбільш значущих компонентів. На основі зваженої суми цих відібраних компонентів формується напівтонове зображення, до якого застосовується метод адаптивної еквалізації гістограми, в результаті чого і отримується кінцевий результат сегментації. Запропонований метод сегментації має невелику кількість керуючих параметрів: початкову кількість нечітких кластерів, помилку методу T2FCM та максимальну кількість ітерацій, а також коефіцієнт використаних нечітких перетворень, причому їх налаштування на зображення, що оброблюються, не вимагають значних зусиль.Результати. Розроблений алгоритм реалізовано програмно, проведено експерименти на реальних зображеннях різноїфізичної природи.Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого алгоритму та дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при вирішенні задач візуального аналізу слабкоконтрастних напівтонових зображень. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в аналізі інформативних можливостей алгоритму при використанні інших типів перетворень нечітких функцій належності та в модифікації запропонованого алгоритму для сегментації зображень різного типу.Актуальність. Розглянуто актуальне завдання автоматизації чутливого алгоритму сегментації зображень на основі методу нечіткої кластеризації типу-2. Об’єктом дослідження є слабкоконтрастні напівтонові зображення, які є результатомстандартних методів дослідження в різних галузях діяльності людини.Мета роботи – створення нового набору інформативних ознак на основі вихідних даних, виконання чутливої нечіткої сегментації на основі метода кластеризації з використанням нечіткості 2-го порядку, реалізація автоматичної дефаззифікації у власному підпросторі функцій приналежності.Метод. Запропоновано метод сегментації слабкоконтрастних зображень, який складається з наступних кроків: розширення простору ознак вхідних даних, застосування сингулярного розкладу до розширеного набору даних з наступним автоматичним відбором найбільш значущих компонентів, що є вхідними даними для нечіткої кластеризації з використаннямнечітких множин типу-2. Ця кластеризація відбувається за допомогою методу T2FCM, який дозволяє автоматично підбирати кількість нечітких кластерів на основі початкового задання гарантовано більшої кількості з наступним злиттям близькихкластерів (в роботі близькість визначалась на основі зваженої Евклідової відстані). Після виконання нечіткої кластеризації взапропонованому методі здійснюється об’єднання її результатів (нечіткої функції належності) з вхідними для нечіткої кластеризації даними, які попередньо оброблюються нечітким перетворенням. Результуюча матриця знов підлягає нечіткомуперетворенню, після чого до отриманих результатів застосовується сингулярний розклад з наступним автоматичним відбором найбільш значущих компонентів. На основі зваженої суми цих відібраних компонентів формується напівтонове зображення, до якого застосовується метод адаптивної еквалізації гістограми, в результаті чого і отримується кінцевий результатсегментації. Запропонований метод сегментації має невелику кількість керуючих параметрів: початкову кількість нечіткихкластерів, помилку методу T2FCM та максимальну кількість ітерацій, а також коефіцієнт використаних нечітких перетворень, причому їх налаштування на зображення, що оброблюються, не вимагають значних зусиль.Результати. Розроблений алгоритм реалізовано програмно, проведено експерименти на реальних зображеннях різноїьфізичної природи.Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого алгоритму та дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при вирішенні задач візуального аналізу слабкоконтрастних напівтонових зображень. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в аналізі інформативних можливостей алгоритму при використанні інших типів перетворень нечітких функцій належності та в модифікації запропонованого алгоритму для сегментаціїьзображень різного типу
МЕТОД АНАЛІЗУ ВХІДНИХ ДАНИХ З ВІБРАЦІЙ ЗУБЧАСТИХ МЕХАНІЗМІВ
No full textContext. The paper considers the problem of analyzing large data vectors for analyzing helicopter engine performance. This issue is crucial for improving the reliability and efficiency of modern aviation technologies.Objective. To create a method for analyzing engine vibration data to achieve accurate classification of engine states based on vibration signals.Method. The input data is analyzed, and a decision is made to create a neural network that is trained to recognize the class of the input vector. The neural network can work immediately and be configured for further training based on similar data. The program was implemented using a classical neural network method. The optimal weights and offsets are calculated with derivatives to minimize the loss function. The stochastic gradient descent (SGD) algorithm was used for optimization, and different activation functions were tested to find the best configuration. Choosing the right activation functions ensured maximum performance.Results. The graphs of the input vectors show that vectors from the first class had more peaks, which helped facilitate classification. After applying this method, the accuracy was about 70–75%, which was insufficient for the task. To improve this, we enhanced the model structure and reconfigured the activation functions. With the new method, the neural network can classify the input vector with 100% accuracy.Conclusions. This study presents an approach to analyzing engine vibration data for assessing performance. The scientific novelty lies in adapting a multilayer perceptron (MLP) for classifying vibration signals. The research shows that high accuracy can be achieved without deep architectures by optimizing the MLP. This method is universally applicable, eliminating additional model adaptation costs, which is crucial for industrial use. The practical significance is demonstrated through software and experiments, proving the effectiveness of the MLP for performance monitoring when model parameters and activation functions are properly adjustedАктуальність. Розглянуто задачу аналізу векторів даних великого обсягу для аналізу працездатності двигунагелікоптерів. Ця проблема є критично важливою для покращення надійності та ефективності сучасних авіаційних технологій.Мета роботи. Створити метод для аналізу вібраційних даних двигуна з метою точного класифікування станів двигуна на основі вібраційних сигналів.Метод. Проаналізовано вхідні дані, після чого було прийнято рішення створити нейромережу для розпізнавання класу вхідного вектора. Нейромережа може працювати одразу або бути налаштованою для подальшого навчання на подібних даних. Програма була реалізована з використанням класичного методу нейромереж. Оптимальні ваги та зміщення обчислюються за допомогою похідних для мінімізації функції втрат. Для оптимізації було використано алгоритм стохастичного градієнтного спуску (SGD), а також було протестовано різні функції активації для вибору найкращої конфігурації. Вибір правильних функцій активації забезпечив максимальну ефективність.Результати. На графіках вхідних векторів видно, що вектори з першого класу мали більше піків, що полегшило процес класифікації. Після застосування цього методу точність досягла 70–75%, що було недостатньо для задачі. Для покращення результатів була змінена структура моделі та переналаштовані функції активації. З новим методом нейромережа здатна класифікувати вхідні вектори з точністю 100%.Висновки. У цьому дослідженні представлено підхід до аналізу вібраційних даних двигуна для оцінки йогопрацездатності. Наукова новизна методу полягає в адаптації багатошарового перцептрону (MLP) для класифікації вібраційних сигналів. Дослідження показало, що навіть без глибоких архітектур можна досягти високої точності, оптимізувавши MLP. Цей метод є універсальним, що дозволяє уникнути додаткових витрат на адаптацію моделі, що важливо для промислового використання. Практичне значення підтверджується програмним забезпеченням та експериментами, що доводять ефективність MLP для моніторингу працездатності, коли параметри моделі та функції активації налаштовані належним чином. Перспективи подальших досліджень полягають у вивченні можливостей нейромережі для навчання та аналізу подібних даних, а також у пілотних тестуваннях із використанням схожих методів і подальшому аналізіАктуальність. Розглянуто задачу аналізу векторів даних великого обсягу для аналізу працездатності двигунагелікоптерів. Ця проблема є критично важливою для покращення надійності та ефективності сучасних авіаційних технологій.Мета роботи. Створити метод для аналізу вібраційних даних двигуна з метою точного класифікування станів двигуна на основі вібраційних сигналів.Метод. Проаналізовано вхідні дані, після чого було прийнято рішення створити нейромережу для розпізнавання класу вхідного вектора. Нейромережа може працювати одразу або бути налаштованою для подальшого навчання на подібних даних. Програма була реалізована з використанням класичного методу нейромереж. Оптимальні ваги та зміщення обчислюються за допомогою похідних для мінімізації функції втрат. Для оптимізації було використано алгоритм стохастичного градієнтного спуску (SGD), а також було протестовано різні функції активації для вибору найкращої конфігурації. Вибір правильних функцій активації забезпечив максимальну ефективність.Результати. На графіках вхідних векторів видно, що вектори з першого класу мали більше піків, що полегшило процес класифікації. Після застосування цього методу точність досягла 70–75%, що було недостатньо для задачі. Для покращення результатів була змінена структура моделі та переналаштовані функції активації. З новим методом нейромережа здатна класифікувати вхідні вектори з точністю 100%.Висновки. У цьому дослідженні представлено підхід до аналізу вібраційних даних двигуна для оцінки йогопрацездатності. Наукова новизна методу полягає в адаптації багатошарового перцептрону (MLP) для класифікації вібраційних сигналів. Дослідження показало, що навіть без глибоких архітектур можна досягти високої точності, оптимізувавши MLP. Цей метод є універсальним, що дозволяє уникнути додаткових витрат на адаптацію моделі, що важливо для промислового використання. Практичне значення підтверджується програмним забезпеченням та експериментами, що доводять ефективність MLP для моніторингу працездатності, коли параметри моделі та функції активації налаштовані належним чином. Перспективи подальших досліджень полягають у вивченні можливостей нейромережі для навчання та аналізу подібних даних, а також у пілотних тестуваннях із використанням схожих методів і подальшому аналіз
РОЗРОБКА ІННОВАЦІЙНИХ ПІДХОДІВ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ МЕРЕЖ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕОПРОСТОРОВИХ БАГАТОКОМПОНЕНТНИХ СИСТЕМ
No full textContext. Developing a geospatial multi-agent system for optimizing transportation networks is crucial for enhancing efficiency and reducing travel time. This involves employing optimization algorithms and simulating agent behavior within the network.Objective. The aim of this study is to develop a geospatial multi-agent system for optimizing transportation networks, focusing on improving network efficiency and minimizing travel time through the application of advanced optimization algorithms and agentbased modeling.Method. The proposed method for optimizing transportation networks combines foundational structure with advanced refinement in two stages: pre-processing and evolutionary strategy optimization. In the first stage, a Minimum Spanning Tree is constructed using Kruskal’s algorithm to establish the shortest, loop-free network that connects all key points, accounting for natural obstacles and existing routes. This provides a cost-effective and realistic baseline. The second stage refines the network through an evolutionary strategy, where agents representing MST variations are optimized using a fitness function balancing total path length, average node distances, and penalties for excessive edges. Optimization employs crossover to combine solutions and mutation to introduce diversity through edge modifications. Repeated over multiple epochs, this process incrementally improves the network, resulting in an optimized design that minimizes costs, enhances connectivity, and respects real-world constraints.Results. The results of applying the evolutionary strategy and minimum spanning tree methods were analyzed in detail. Comparing these methods to benchmarks like Tokyo’s railway network and the Slime Mold algorithm revealed the advantage of using the evolutionary approach in generating optimal paths. The findings emphasize the need for integrating advanced algorithms to further refine path optimization and network design.Conclusions. The research successfully developed a geospatial multi-agent system for optimizing transportation networks, achieving its objectives by addressing key challenges in transport network planning. A detailed analysis of existing solutions revealed the dynamic and complex nature of transportation systems and underscored the need for adaptability to environmental changes, such as new routes or obstacles. The proposed approach enhanced the minimum spanning tree with an evolutionary strategy, enabling flexibility and rapid adaptation. Results demonstrated the system’s effectiveness in planning optimal intercity transport networks. Future work could refine environmental assessments, improve route cost evaluations, expand metrics, define new performance criteria, and integrate neural network models to further enhance optimization capabilities, particularly for urban networks.Актуальність. Розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж є важливою для підвищення ефективності та зменшення часу подорожі. Це передбачає використання алгоритмів оптимізації та моделювання поведінки агентів у межах мережі.Мета роботи є розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж, зосереджуючи увагу на покращенні ефективності мережі та мінімізації часу подорожі шляхом застосування передових алгоритмів оптимізації та моделювання на основі агентів.Метод. Запропонований метод оптимізації транспортних мереж поєднує базову структуру з розширеним уточненням у два етапи: попередня обробка та оптимізація еволюційної стратегії. На першому етапі будується мінімальне остовне дерево за допомогою алгоритму Крускала для встановлення найкоротшої мережі без петель, яка з’єднує всі ключові точки, враховуючи природні перешкоди та існуючі маршрути. Це забезпечує економічно ефективну та реалістичну базову лінію. Другий етап удосконалює мережу за допомогою еволюційної стратегії, де агенти, що представляють варіації мінімального остового дерева, оптимізуються за допомогою функції пристосування, яка балансує загальну довжину шляху, середню відстань до вузлів і штрафи за надмірні краї. Оптимізація використовує кросовер для поєднання рішень і мутацію для введення різноманітності через модифікації країв. Цей процес, повторюється протягом багатьох епох, поступово покращує мережу, в результаті чого створюється оптимізований щлях, який мінімізує витрати, покращує підключення та поважає обмеження подані в режимі реального часу.Результати. Результати застосування еволюційної стратегії та методів мінімальної вартості відстані були детально проаналізовані. Для еволюційної стратегії були оцінені такі метрики, як ефективність шляхів і обчислювальні витрати, що продемонструвало значні покращення в оптимізації мережі. У випадку MST, хоча метод надав базову структуру для вибору шляхів, візуальні та числові оцінки підкреслили обмеження в розв’язанні складних реальних обмежень. Порівняння цих методів з еталонами, такими як залізнична мережа Токіо та алгоритм слизової цвілі, виявило перевагу еволюційного підходу в генерації оптимальних шляхів. Висновки підкреслюють необхідність інтеграції передових алгоритмів для подальшого вдосконалення оптимізації шляхів і проектування мереж.Висновки. Дослідження успішно розробило геопросторову багатоагентну систему для оптимізації транспортних мереж, досягнувши поставлених цілей шляхом вирішення ключових проблем у плануванні транспортної мережі. Детальний аналіз існуючих рішень виявив динамічний і складний характер транспортних систем і підкреслив необхідність адаптації до змін навколишнього середовища, таких як нові маршрути або перешкоди. Запропонований підхід розширив мінімальне охоплююче дерево за допомогою еволюційної стратегії, забезпечивши гнучкість і швидку адаптацію. Результати продемонстрували ефективність системи в плануванні оптимальних міжміських транспортних мереж. Майбутня робота може вдосконалити екологічні оцінки, покращити оцінку вартості маршруту, розширити показники, визначити нові критерії продуктивності та інтегрувати моделі нейронних мереж для подальшого підвищення можливостей оптимізації, особливо для міських мереж. Актуальність. Розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж є важливою для підвищення ефективності та зменшення часу подорожі. Це передбачає використання алгоритмів оптимізації та моделювання поведінки агентів у межах мережі.Мета роботи є розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж, зосереджуючи увагу на покращенні ефективності мережі та мінімізації часу подорожі шляхом застосування передових алгоритмів оптимізації та моделювання на основі агентів.Метод. Запропонований метод оптимізації транспортних мереж поєднує базову структуру з розширеним уточненням у два етапи: попередня обробка та оптимізація еволюційної стратегії. На першому етапі будується мінімальне остовне дерево за допомогою алгоритму Крускала для встановлення найкоротшої мережі без петель, яка з’єднує всі ключові точки, враховуючи природні перешкоди та існуючі маршрути. Це забезпечує економічно ефективну та реалістичну базову лінію. Другий етап удосконалює мережу за допомогою еволюційної стратегії, де агенти, що представляють варіації мінімального остового дерева, оптимізуються за допомогою функції пристосування, яка балансує загальну довжину шляху, середню відстань до вузлів і штрафи за надмірні краї. Оптимізація використовує кросовер для поєднання рішень і мутацію для введення різноманітності через модифікації країв. Цей процес, повторюється протягом багатьох епох, поступово покращує мережу, в результаті чого створюється оптимізований щлях, який мінімізує витрати, покращує підключення та поважає обмеження подані в режимі реального часу.Результати. Результати застосування еволюційної стратегії та методів мінімальної вартості відстані були детально проаналізовані. Для еволюційної стратегії були оцінені такі метрики, як ефективність шляхів і обчислювальні витрати, що продемонструвало значні покращення в оптимізації мережі. У випадку MST, хоча метод надав базову структуру для вибору шляхів, візуальні та числові оцінки підкреслили обмеження в розв’язанні складних реальних обмежень. Порівняння цих методів з еталонами, такими як залізнична мережа Токіо та алгоритм слизової цвілі, виявило перевагу еволюційного підходу в генерації оптимальних шляхів. Висновки підкреслюють необхідність інтеграції передових алгоритмів для подальшого вдосконалення оптимізації шляхів і проектування мереж.Висновки. Дослідження успішно розробило геопросторову багатоагентну систему для оптимізації транспортних мереж, досягнувши поставлених цілей шляхом вирішення ключових проблем у плануванні транспортної мережі. Детальний аналіз існуючих рішень виявив динамічний і складний характер транспортних систем і підкреслив необхідність адаптації до змін навколишнього середовища, таких як нові маршрути або перешкоди. Запропонований підхід розширив мінімальне охоплююче дерево за допомогою еволюційної стратегії, забезпечивши гнучкість і швидку адаптацію. Результати продемонстрували ефективність системи в плануванні оптимальних міжміських транспортних мереж. Майбутня робота може вдосконалити екологічні оцінки, покращити оцінку вартості маршруту, розширити показники, визначити нові критерії продуктивності та інтегрувати моделі нейронних мереж для подальшого підвищення можливостей оптимізації, особливо для міських мереж.