Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
ОЦІНКА ВІДНОВЛЕННЯ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМ ПІСЛЯ ЗБОЇВ У ДОДАТКАХ ПОТОКОВОЇ ОБРОБКИ ДАНИХ: РОЗУМІННЯ МЕТРИК З ТОЧКИ ЗОРУ БІЗНЕСУ
No full textContext. Stream processing frameworks are widely used across industries like finance, e-commerce, and IoT to process real-time data streams efficiently. However, most benchmarking methodologies fail to replicate production-like environments, resulting in an incomplete evaluation of fault recovery performance. The object of this study is to evaluate stream processing frameworks under realistic conditions, considering preloaded state stores and business-oriented metrics.Objective. The aim of this study is to propose a novel benchmarking methodology that simulates production environments with varying disk load states and introduces SLO-based metrics to assess the fault recovery performance of stream processing frameworks.Method. The methodology involves conducting a series of experiments. The experiments were conducted on synthetic data generated by application using Kafka Streams in a Docker-based virtualized environment. The experiments evaluate system performance under three disk load scenarios: 0%, 50%, and 80% disk utilization. Synthetic failures are introduced during runtime, and key metrics such as throughput, latency, and consumer lag are tracked using JMX, Prometheus, and Grafana. The Business Fault Tolerance Impact (BFTI) metric is introduced to aggregate technical indicators into a simplified value, reflecting the business impact of fault recovery.Results. The developed indicators have been implemented in software and investigated for solving the problems of Fisher’s Iris classification. The approach for evaluating fault tolerance in distributed stream processing systems has been implemented, additionally, the investigated effect on system performance under different disk utilization.Conclusions. The findings underscore the importance of simulating real-world production environments in stream processingbenchmarks. The experiments demonstrate that disk load significantly affects fault recovery performance. Systems with disk utilization exceeding 80% show increased recovery times by 2.7 times and latency degradation up to fivefold compared to 0% disk load. The introduction of SLO-based metrics highlights the connection between system performance and business outcomes, providing stakeholders with more intuitive insights into application resilience. The findings underscore the importance of simulating real-world production environments in stream processing benchmarks. The BFTI metric provides a novel approach to translating technical performance into business-relevant indicators. Future work should explore adaptive SLO-based metrics, framework comparisons, and long-term performance studies to further bridge the gap between technical benchmarks and business needs.Актуальність. Фреймворки потокової обробки даних широко використовуються в галузях фінансів, електронної комерції та IoT для ефективної обробки потоків даних у реальному часі. Проте більшість методологій тестування не відтворюють умови реальної роботи після впровадження, що призводить до неповної оцінки продуктивності відновлення після збоїв. Об’єктом дослідження є оцінка фреймворків потокової обробки у реалістичних умовах з урахуванням попередньо завантажених сховищ даних та бізнес-орієнтованих метрик.Мета роботи. Розробка нової методології оцінювання продуктивності відновлення після збоїв у фреймворках потокової обробки, яка імітує виробничі умови з різними рівнями завантаження диска та вводить SLO-орієнтовані метрики для оцінки.Метод. Методологія передбачає серію експериментів із використанням Kafka Streams у віртуалізованому середовищі на базі Docker. Експерименти оцінюють продуктивність системи при трьох рівнях завантаження диска: 0%, 50% та 80%. Під час роботи вводяться синтетичні збої, а ключові метрики, такі як пропускна здатність, затримка та відставання споживачів, відстежуються за допомогою JMX, Prometheus та Grafana. Запропонована метрика Впливу Бізнесу на Толерантність до Збоїв (BFTI) агрегує технічні показники у спрощене значення, що відображає бізнесефекти відновлення після збоїв.Результати. Експерименти показують, що рівень завантаження диска суттєво впливає на продуктивність відновлення. При завантаженні диска понад 80% час відновлення збільшується у 2,7 рази, а затримка зростає до п’яти разів у порівнянні з 0% завантаження. Введення SLO-орієнтованих метрик підкреслює зв’язок між продуктивністю системи та бізнес-результатами, надаючи зацікавленим сторонам більш інтуїтивну оцінку стійкості програми.Висновки. Отримані результати підкреслюють важливість моделювання реальних виробничих умов у тестуванні фреймворків потокової обробки. Метрика BFTI пропонує новий підхід до перетворення технічних показників у бізнес-орієнтовані індикатори. Подальші дослідження повинні включати адаптивні SLO-метрики, порівняння фреймворків та дослідження продуктивності на довготривалих інтервалах для подальшого усунення розриву між технічними показниками та бізнес-потребами.Актуальність. Фреймворки потокової обробки даних широко використовуються в галузях фінансів, електронної комерції та IoT для ефективної обробки потоків даних у реальному часі. Проте більшість методологій тестування не відтворюють умови реальної роботи після впровадження, що призводить до неповної оцінки продуктивності відновлення після збоїв. Об’єктом дослідження є оцінка фреймворків потокової обробки у реалістичних умовах з урахуванням попередньо завантажених сховищ даних та бізнес-орієнтованих метрик.Мета роботи. Розробка нової методології оцінювання продуктивності відновлення після збоїв у фреймворках потокової обробки, яка імітує виробничі умови з різними рівнями завантаження диска та вводить SLO-орієнтовані метрики для оцінки.Метод. Методологія передбачає серію експериментів із використанням Kafka Streams у віртуалізованому середовищі на базі Docker. Експерименти оцінюють продуктивність системи при трьох рівнях завантаження диска: 0%, 50% та 80%. Під час роботи вводяться синтетичні збої, а ключові метрики, такі як пропускна здатність, затримка та відставання споживачів, відстежуються за допомогою JMX, Prometheus та Grafana. Запропонована метрика Впливу Бізнесу на Толерантність до Збоїв (BFTI) агрегує технічні показники у спрощене значення, що відображає бізнесефекти відновлення після збоїв.Результати. Експерименти показують, що рівень завантаження диска суттєво впливає на продуктивність відновлення. При завантаженні диска понад 80% час відновлення збільшується у 2,7 рази, а затримка зростає до п’яти разів у порівнянні з 0% завантаження. Введення SLO-орієнтованих метрик підкреслює зв’язок між продуктивністю системи та бізнес-результатами, надаючи зацікавленим сторонам більш інтуїтивну оцінку стійкості програми.Висновки. Отримані результати підкреслюють важливість моделювання реальних виробничих умов у тестуванніфреймворків потокової обробки. Метрика BFTI пропонує новий підхід до перетворення технічних показників у бізнес-орієнтовані індикатори. Подальші дослідження повинні включати адаптивні SLO-метрики, порівняння фреймворків та дослідження продуктивності на довготривалих інтервалах для подальшого усунення розриву між технічними показниками та бізнес-потребами
МЕТОДИ ТА АЛГОРИТМИ ПОБУДОВИ МАТЕМАТИЧНОЇ 3D-МОДЕЛІ НАВКОЛИШНЬОГО ПРОСТОРУ ДЛЯ АВТОМАТИЧНОЇ ЛОКАЛІЗАЦІЇ МОБІЛЬНОГО ОБ’ЄКТА
No full textContext. The task of automating the positioning of a mobile object in a closed space under the condition of its partial or complete autonomy is considered. The object of study is the process of automatic construction of a 3D model of the surrounding space.Objective. The goal of the work is the develop an algorithm for creating a 3D model of the surrounding space for furtherlocalization of a mobile object in conditions of its partial or complete autonomy.Method. The results of the study of the problem of localization of a mobile object in space in real time are presented. The results of the analysis of existing methods and algorithms for creating mathematical models of the surrounding space are presented. Algorithms that are widely used to solve the problem of localization of a mobile object in space are described. A wide range of methods for constructing a mathematical model of the surrounding space has been researched – from methods that use the comparison of successive point clouds of the object of the surrounding space to methods that use a series of snapshots of characteristic points and comparison of information about them in different snapshots at points that are as similar as possible according to the parameter vector.Results. The method for three-stage construction of a 3D model of the surrounding space is proposed for solving the problem of localization of a mobile object in a closed space.Conclusions. The conducted experiments have confirmed the possibility of the proposed algorithm for three-stage constructionof a mathematical model of the environment to determine the position of a mobile object in space. The methods used in the algorithm allow obtaining information about the surrounding space, which allows localizing a mobile object in a closed space. Prospects for further research may lie in the integration of information flows about the position of the object from different devices, depending on the type of data acquisition, into a centralized information base for solving a wide range of tasks performed by automatic mobile objects (robots).Актуальність. Розглянуто задачу автоматизації позиціонування мобільного об’єкта в замкненому просторі при умові його часткової або повної автономності. Об’єктом дослідження є процес автоматичної побудови 3D-моделі навколишнього простору.Мета роботи – розробка методу створення 3D моделі навколишнього простору для подальшої локалізації мобільного об’єкта в умовах його часткової або повної автономності.Метод. Приведено результати дослідження проблеми локалізації мобільного об’єкта в просторі в реальному часі. Приведено результати аналізу існуючих методів та алгоритмів створення математичних моделей навколишнього простору. Описані алгоритми, які широко використовуються для вирішення проблеми локалізації мобільного об’єкта в просторі. Проведено дослідження широкого спектру методів побудови математичної моделі навколишнього простору – від методів, які використовують співставлення послідовних хмарин точок об’єкта навколишнього простору до методів, які використовують серії знімків характеристичних точок та порівнянні інформації про них на різних знімках в точках, максимально схожих за вектором параметрів.Результати. Запропоновано метод трьохетапної побудови 3D моделі навколишнього простору для вирішення задачі локалізації мобільного об’єкта в замкненому просторі.Висновки. Проведені експерименти підтвердили можливість запропонованого алгоритму трьохетапної побудови математичної моделі навколишнього середовища для визначення положення мобільного об’єкта у просторі. Методи, які використовуються в алгоритмі дозволяють отримати інформацію про навколишній простір, що дозволяє провести локалізацію мобільного об’єкту в замкненому просторі. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в інтеграції інформаційних потоків про положення об’єкта з різних, за типом отримання даних, приладів в централізовану інформаційну базу для вирішення широкого спектру задач, які виконують автоматичні мобільні об’єкти (роботи).Актуальність. Розглянуто задачу автоматизації позиціонування мобільного об’єкта в замкненому просторі при умові його часткової або повної автономності. Об’єктом дослідження є процес автоматичної побудови 3D-моделі навколишнього простору.Мета роботи – розробка методу створення 3D моделі навколишнього простору для подальшої локалізації мобільного об’єкта в умовах його часткової або повної автономності.Метод. Приведено результати дослідження проблеми локалізації мобільного об’єкта в просторі в реальному часі. Приведено результати аналізу існуючих методів та алгоритмів створення математичних моделей навколишнього простору. Описані алгоритми, які широко використовуються для вирішення проблеми локалізації мобільного об’єкта в просторі. Проведено дослідження широкого спектру методів побудови математичної моделі навколишнього простору – від методів, які використовують співставлення послідовних хмарин точок об’єкта навколишнього простору до методів, які використовують серії знімків характеристичних точок та порівнянні інформації про них на різних знімках в точках, максимально схожих за вектором параметрів.Результати. Запропоновано метод трьохетапної побудови 3D моделі навколишнього простору для вирішення задачі локалізації мобільного об’єкта в замкненому просторі.Висновки. Проведені експерименти підтвердили можливість запропонованого алгоритму трьохетапної побудови математичної моделі навколишнього середовища для визначення положення мобільного об’єкта у просторі. Методи, які використовуються в алгоритмі дозволяють отримати інформацію про навколишній простір, що дозволяє провести локалізацію мобільного об’єкту в замкненому просторі. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в інтеграції інформаційних потоків про положення об’єкта з різних, за типом отримання даних, приладів в централізовану інформаційну базу для вирішення широкого спектру задач, які виконують автоматичні мобільні об’єкти (роботи)
ІНЖЕНЕРНИЙ СОЦІАЛЬНИЙ КОМП’ЮТИНГ
Get PDFContext. The relevance of the study is due to the need to eliminate contradictions between management and performers by introducing engineering social computing, which ensures moral management of social processes based on their metricmonitoring.Objective. The goal of the investigation is to develop engineering architectures for monitoring and managing social processes based on vector logic.Method. The research is focused on the development of engineering vector-logical schemes and architectures for management of social processes based on their comprehensive metric monitoring in order to create comfortable conditions for creative work. Definitions of the main concepts of AI development are given. Interesting fragments of the history of computing are given. The computing equation is introduced as a transitive closure in a triad of relations – in the form of an error that creates new structures, processes or phenomena. Mechanisms of intelligent computing are developed that combinealgorithms and data structures of deterministic and probabilistic AI computing. Mechanisms for constructing models based onthe universe of primitives that have Similarity in relation to their use for process modeling (in-hardware synthesis, in-software programming, in neural network training, in-qubit quantization, in-memory modeling, in-truth table logic generation) are proposed. An intelligent computing metric is introduced, which is used to select the architecture and models of computing processes in order to obtain effective solutions to practical problems.Results. The following is proposed: 1) the computing equation as a transitive closure in a triad of relations – in the form of an error that creates new structures, processes or phenomena; 2) mechanisms of intelligent computing aimed at a significant reduction in time and energy costs in solving practical problems by zeroing out algorithms for processing big data, due to the exponential redundancy of smart and redundant AI models; 3) mechanisms for constructing models based on the universe of primitives that have Similarity in relation to their use for modeling processes.Conclusions. Scientific novelty concludes the following innovative solutions: 1) a triad of relations based on the xoroperation for measuring processes and phenomena in the cyber-social world is proposed; 2) intelligent computing architectures are proposed for managing social processes based on their comprehensive monitoring; 3) the implementation of these schemes in the in-memory computing architecture makes it possible not to use processor instructions, only read-write transactions on logical vectors, which saves time and energy for the execution of big data analysis algorithms; 4) mechanisms for synthesizing vector-logical models of social processes or phenomena based on unitary coding of patterns on the universe of primitives are proposed, which are focused on verification, modeling and testing of decisions made. The practical significance of the study lies in the fact that the metric of intelligent computing is proposed, which is used as a method for selecting the architecture and models of computing processes to obtain effective solutions to practical problems. Engineering social computing is designed to contribute to the construction of peaceful, fair and open societies to achieve the Sustainable Development Goals (SDG 16).Актуальність. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю усунення протиріч між менеджментом та виконавцями шляхом запровадження інженерного соціального комп’ютингу, що забезпечує моральне управління соціальними процесами на основі їх метричного моніторингу.Мета. Мета дослідження – розробка інженерних архітектур моніторинга та управління соціальними процесами на основі векторної логіки.Метод. Дослідження орієнтоване на розробку інженерних векторно-логічних схем та архітектур управління соціальними процесами на основі їх вичерпного метричного моніторингу з метою створення комфортних умов для творчої праці.Даються визначення основних понять AI-розвитку. Вводиться рівняння комп’ютингу, як транзитивне замикання у тріадівідносин – як помилки, що створює нові структури, процеси чи явища. Розробляються механізми інтелектуальногокомп’ютингу, які поєднують алгоритми та структури даних детермінованого та ймовірнісного AI-комп’ютингу. Пропонуються механізми побудови моделей на основі універсуму примітивів, які мають Similarity по відношенню до їх використання для моделювання процесів (in-hardware synthesis, in-software programing, in neural network training, in-qubit quantization, inmemory modeling, in-truth table logic generation). Запроваджується метрика інтелектуального комп’ютингу, яка використовується для вибору архітектури та моделей обчислювальних процесів з метою отримати ефективні рішення практичних завдань.Результати. Запропоновано: 1) рівняння комп’ютингу як транзитивне замикання у тріаді відносин – як помилка, щостворює нові структури, процеси чи явища; 2) механізми інтелектуального комп’ютингу, орієнтовані на істотне зниженнячасових та енергетичних витрат при вирішенні практичних завдань за рахунок обнулення алгоритмів обробки великих даних завдяки експоненційній надмірності розумних та надмірних AI-моделей; 3) механізми побудови моделей на основі універсуму примітивів, які мають Similarity по відношенню до їх використання для моделювання процесів.Висновки. Наукова новизна полягає у розробці наступних інноваційних рішень: 1) запропоновано тріаду відносин наоснові xor-операції для вимірювання процесів та явищ у кіберсоціальному світі; 2) запропоновано архітектуру інтелектуального комп’ютингу для управління соціальними процесами на основі їх вичерпного моніторингу; 3) реалізації схем в архітектурі in-memory комп’ютингу, що дає можливість не використовувати інструкції процесора, тільки read-write транзакції на логічних векторах, що економить час та енергію для виконання алгоритмів аналізу великих даних; 4) запропоновано механізми синтезу векторно-логічних моделей соціальних процесів або явищ на основі унітарного кодування патернів на універсумі примітивів, орієнтованих на верифікацію, моделювання та тестування прийнятих рішень. Практична значимість дослідження полягає в тому, що запропонована метрика інтелектуального комп’ютингу використовується як метод для вибору архітектури та моделей обчислювальних процесів для одержання ефективних рішень практичних завдань. Інженерний соціальний комп’ютинг покликаний сприяти побудові миролюбних, справедливих і відкритих суспільств задля досягнення Цілей сталого розвитку ООН (ЦCР 16).Актуальність. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю усунення протиріч між менеджментом та виконавцями шляхом запровадження інженерного соціального комп’ютингу, що забезпечує моральне управління соціальними процесами на основі їх метричного моніторингу.Мета. Мета дослідження – розробка інженерних архітектур моніторинга та управління соціальними процесами на основі векторної логіки.Метод. Дослідження орієнтоване на розробку інженерних векторно-логічних схем та архітектур управління соціальними процесами на основі їх вичерпного метричного моніторингу з метою створення комфортних умов для творчої праці.Даються визначення основних понять AI-розвитку. Вводиться рівняння комп’ютингу, як транзитивне замикання у тріадівідносин – як помилки, що створює нові структури, процеси чи явища. Розробляються механізми інтелектуального комп’ютингу, які поєднують алгоритми та структури даних детермінованого та ймовірнісного AI-комп’ютингу. Пропонуються механізми побудови моделей на основі універсуму примітивів, які мають Similarity по відношенню до їх використання для моделювання процесів (in-hardware synthesis, in-software programing, in neural network training, in-qubit quantization, inmemory modeling, in-truth table logic generation). Запроваджується метрика інтелектуального комп’ютингу, яка використовується для вибору архітектури та моделей обчислювальних процесів з метою отримати ефективні рішення практичних завдань.Результати. Запропоновано: 1) рівняння комп’ютингу як транзитивне замикання у тріаді відносин – як помилка, що створює нові структури, процеси чи явища; 2) механізми інтелектуального комп’ютингу, орієнтовані на істотне зниженнячасових та енергетичних витрат при вирішенні практичних завдань за рахунок обнулення алгоритмів обробки великих даних завдяки експоненційній надмірності розумних та надмірних AI-моделей; 3) механізми побудови моделей на основі універсуму примітивів, які мають Similarity по відношенню до їх використання для моделювання процесів.Висновки. Наукова новизна полягає у розробці наступних інноваційних рішень: 1) запропоновано тріаду відносин на основі xor-операції для вимірювання процесів та явищ у кіберсоціальному світі; 2) запропоновано архітектуру інтелектуального комп’ютингу для управління соціальними процесами на основі їх вичерпного моніторингу; 3) реалізації схем в архітектурі in-memory комп’ютингу, що дає можливість не використовувати інструкції процесора, тільки read-write транзакції на логічних векторах, що економить час та енергію для виконання алгоритмів аналізу великих даних; 4) запропоновано механізми синтезу векторно-логічних моделей соціальних процесів або явищ на основі унітарного кодування патернів на універсумі примітивів, орієнтованих на верифікацію, моделювання та тестування прийнятих рішень. Практична значимість дослідження полягає в тому, що запропонована метрика інтелектуального комп’ютингу використовується як метод для вибору архітектури та моделей обчислювальних процесів для одержання ефективних рішень практичних завдань. Інженерний соціальний комп’ютинг покликаний сприяти побудові миролюбних, справедливих і відкритих суспільств задля досягнення Цілей сталого розвитку ООН (ЦCР 16)
ПРОГНОЗУВАННЯ ХВОРОБИ АЛЬЦГЕЙМЕРА ЗА ДОПОМОГОЮ ГЛИБОКО СКЛАДОВАНОЇ АНСАМБЛЕВОЇ МОДЕЛІ, ПОСИЛЕНОЇ МЕХАНІЗМОМ УВАГИ СТИСНЕННЯ ТА ЗБУДЖЕННЯ
No full textContext. Alzheimer’s disease (AD) is a progressive, neurological degenerative disease causing memory loss, impaired cognition, and dementia. Timely identification of AD is crucial for the provision of effective treatment and intervention. Magnetic Resonance Imaging (MRI) has also become a critical tool in understanding the structural changes in the brain that occur during Alzheimer’s development. Nonetheless, the manual processing of MRI scans is time-consuming, subjective, and susceptible to human error. As such, there is increasing demand for automated and precise diagnostic technology that can support clinicians in the earlier detection and staging of Alzheimer’s disease based on medical imaging data.Objective. The present study focuses on developing and evaluating a deep learning-based stacked ensemble model for the classification and staging of Alzheimer’s disease brain MRI scans. The primary objective is to improve the diagnosis accuracy and reliability through a combination of the strengths of several pre-trained convolutional neural network (CNN) architectures, combined with sophisticated attention mechanisms and meta-learning techniques.Method. The proposed approach utilizes a deep stacked ensemble learning framework composed of three well-performing CNN architectures: MobileNetV2, ResNet50, and DenseNet121. These models are pre-trained on the ImageNet dataset, benefiting from robust feature extraction capabilities. To further improve their performance, each CNN model is enhanced with a Squeeze-andExcitation (SE) attention module, which adaptively recalibrates channel-wise feature responses, emphasizing important features while suppressing irrelevant ones. The extracted high-level features from all three SE-augmented CNNs are then concatenated and fed into a meta-learner consisting of fully connected layers. This meta-classifier incorporates dropout and batch normalization techniques to prevent overfitting and improve generalization. The overall architecture is trained and validated on a dataset of brain MRI images categorized into different stages of Alzheimer’s disease, including normal control, mild cognitive impairment, and various stages of dementia.Results. The experimental evaluation demonstrated exceptional performance, achieving an Accuracy of 99%, a Precision of 99%, a Recall of 98%, and an F1-score of 99%. These metrics indicate the model’s strong predictive capability and reliability indistinguishing between different stages of Alzheimer’s disease.Conclusions. The experimental outcomes highlight the effectiveness and robustness of the proposed deep stacked ensemble model in the automated diagnosis and staging of Alzheimer’s disease using MRI scans. The integration of multiple CNNs withattention mechanisms and meta-learning significantly enhances classification performance. These findings suggest that the model can serve as a reliable decision-support system for neurologists, aiding in early diagnosis, timely intervention, and improved patient outcomes in clinical settings.Актуальність. Хвороба Альцгеймера (ХА) – це прогресуюче неврологічне дегенеративне захворювання, що спричиняє втрату пам’яті, порушення когнітивних функцій та деменцію. Своєчасне виявлення ХА має вирішальне значення для забезпечення ефективного лікування та втручання. Магнітно-резонансна томографія (МРТ) також стала критично важливим інструментом для розуміння структурних змін у мозку, що відбуваються під час розвитку хвороби Альцгеймера. Тим не менш, ручна обробка МРТсканів є трудомісткою, суб’єктивною та схильною до людських помилок. Як наслідок, зростає попит на автоматизовані та точні діагностичні технології, які можуть допомогти клініцистам у ранньому виявленні та стадіювання хвороби Альцгеймера на основі даних медичної візуалізації.Мета. Це дослідження зосереджено на розробці та оцінці багатошарової ансамблевої моделі на основі глибокого навчання для класифікації та стадіювання МРТ-сканувань головного мозку при хворобі Альцгеймера. Основною метою є підвищення точності та надійності діагностики шляхом поєднання сильних сторін кількох попередньо навчених архітектур згорткових нейронних мереж (CNN) у поєднанні зі складними механізмами уваги та методами метанавчання.Метод. Запропонований підхід використовує структуру глибокого багатошарового ансамблю навчання, що складається з трьох високопродуктивних архітектур CNN: MobileNetV2, ResNet50 та DenseNet121. Ці моделі попередньо навчені на наборі даних ImageNet, використовуючи потужні можливості витягу ознак. Для подальшого покращення їхньої продуктивності кожна модель CNN покращена модулем уваги стискання та збудження (SE), який адаптивно перекалібрує реакції на ознаки по каналах, підкреслюючи важливі ознаки, водночас пригнічуючи нерелевантні. Виділені високорівневі ознаки з усіх трьох SE-доповнених CNN потім об’єднуються та подаються в мета-навчальну систему, що складається з повністю зв’язаних шарів. Цей метакласифікатор включає методи відсіву та пакетної нормалізації, щоб запобігти перенавчанню та покращити узагальнення. Загальна архітектура навчається та перевіряється на наборі даних зображень МРТ мозку, класифікованих за різними стадіями хвороби Альцгеймера, включаючи нормальний контроль, легкі когнітивні порушення та різні стадії деменції.Результати. Експериментальна оцінка продемонструвала виняткову продуктивність, досягнувши точності 99%, прецизійності 99%, повноти 98% та F1-оцінки 99%. Ці показники вказують на високу прогностичну здатність та надійність моделі у розрізненні різних стадій хвороби Альцгеймера.Висновки. Експериментальні результати підкреслюють ефективність та надійність запропонованої моделі глибоко укладеного ансамблю в автоматизованій діагностиці та стадіювання хвороби Альцгеймера за допомогою МРТ-сканувань. Інтеграція кількох згорткових нейронних мереж (CNN) з механізмами уваги та метанавчанням значно покращує ефективність класифікації. Ці результати свідчать про те, що модель може служити надійною системою підтримки рішень для неврологів, допомагаючи у ранній діагностиці, своєчасному втручанні та покращенні результатів лікування пацієнтів у клінічних умовах.Актуальність. Хвороба Альцгеймера (ХА) – це прогресуюче неврологічне дегенеративне захворювання, що спричиняє втрату пам’яті, порушення когнітивних функцій та деменцію. Своєчасне виявлення ХА має вирішальне значення для забезпечення ефективного лікування та втручання. Магнітно-резонансна томографія (МРТ) також стала критично важливим інструментом для розуміння структурних змін у мозку, що відбуваються під час розвитку хвороби Альцгеймера. Тим не менш, ручна обробка МРТсканів є трудомісткою, суб’єктивною та схильною до людських помилок. Як наслідок, зростає попит на автоматизовані та точні діагностичні технології, які можуть допомогти клініцистам у ранньому виявленні та стадіювання хвороби Альцгеймера на основі даних медичної візуалізації.Мета. Це дослідження зосереджено на розробці та оцінці багатошарової ансамблевої моделі на основі глибокого навчання для класифікації та стадіювання МРТ-сканувань головного мозку при хворобі Альцгеймера. Основною метою є підвищення точності та надійності діагностики шляхом поєднання сильних сторін кількох попередньо навчених архітектур згорткових нейронних мереж (CNN) у поєднанні зі складними механізмами уваги та методами метанавчання.Метод. Запропонований підхід використовує структуру глибокого багатошарового ансамблю навчання, що складається з трьох високопродуктивних архітектур CNN: MobileNetV2, ResNet50 та DenseNet121. Ці моделі попередньо навчені на наборі даних ImageNet, використовуючи потужні можливості витягу ознак. Для подальшого покращення їхньої продуктивності кожна модель CNN покращена модулем уваги стискання та збудження (SE), який адаптивно перекалібрує реакції на ознаки по каналах, підкреслюючи важливі ознаки, водночас пригнічуючи нерелевантні. Виділені високорівневі ознаки з усіх трьох SE-доповнених CNN потім об’єднуються та подаються в мета-навчальну систему, що складається з повністю зв’язаних шарів. Цей метакласифікатор включає методи відсіву та пакетної нормалізації, щоб запобігти перенавчанню та покращити узагальнення. Загальна архітектура навчається та перевіряється на наборі даних зображень МРТ мозку, класифікованих за різними стадіями хвороби Альцгеймера, включаючи нормальний контроль, легкі когнітивні порушення та різні стадії деменції.Результати. Експериментальна оцінка продемонструвала виняткову продуктивність, досягнувши точності 99%, прецизійності 99%, повноти 98% та F1-оцінки 99%. Ці показники вказують на високу прогностичну здатність та надійність моделі у розрізненні різних стадій хвороби Альцгеймера.Висновки. Експериментальні результати підкреслюють ефективність та надійність запропонованої моделі глибоко укладеного ансамблю в автоматизованій діагностиці та стадіювання хвороби Альцгеймера за допомогою МРТ-сканувань. Інтеграція кількох згорткових нейронних мереж (CNN) з механізмами уваги та метанавчанням значно покращує ефективність класифікації. Ці результати свідчать про те, що модель може служити надійною системою підтримки рішень для неврологів, допомагаючи у ранній діагностиці, своєчасному втручанні та покращенні результатів лікування пацієнтів у клінічних умовах
РЕЗЕРВИ ПІДВИШЕНИЯ ЕФЕКТИВНОСТІ СИСТЕМИ СРЦ РЛС З ПОПАЧКОВОЮ ВОБУЛЯЦИЄЮ ЧАСТОТИ ПОВТОРЕННЯ ЗОНДУВАЛЬНИХ ІМПУЛЬСІВ
No full textContext. The development and improvement of technologies for creating unmanned aerial vehicles (UAVs) and their use in the military conflicts, particularly in the war in Ukraine, pose the task of effectively counteraction to UAVs. The most difficult targets for radar detection are small, low-speed UAVs flying at low altitudes. Therefore, the search for efficient methods of detecting, tracking, and identifying UAVs using both existing and new promising tools is a relevant task for scientific research.Objective. The analysis of the operation algorithm of the moving target indication (MTI) system based on the discrete Fourier transform in radars with burst-to burst probing pulse repetition frequency stagger and to propose the modernisation of the MTI system to increase the efficiency of UAV detection against passive interferencesMethod. The effectiveness of the methods is determined experimentally based on the results of simulation and their comparison with known results presented in the open literature.Results. It is shown that in the MTI system with burst-to burst probe pulse repetition frequency stagger, a non-adaptive filter for suppressing reflections from ground clutters (GC) and incoherent energy accumulation of pulses of the input burst are realized. These circumstances cause the losses in the ratio signal/(interference + inner noise). The proposals for improving the efficiency of the MTI system by transition to the construction of the MTI system with the structure “suppression filter and integration filter” are substantiated. They consist in the inclusion of a special filter for suppressing reflections from GC and fully coherent processing of the input burst pulses. The latter is realized by using the standard discrete Fourier transform (DFT) only as a integrating filter with a slight correction of the DFT algorithm. An algorithm for energy accumulation of the burst pulses using the current estimate of the inter-pulse phase incursion of the burst pulses reflected from the target is proposed. It is shown that this accumulation algorithm is close to the optimal one. The effectiveness of these proposals is analyzed in terms of the achievable signal-to-(interference+inner noise) ratio and the detection area compression ratio. It is shown that their implementation potentially leads to an increase in the detection range and an improvement in the measurement of UAV coordinates by about two times. The proposed ways are quite simply realized by digital processing used in this MTI systemConclusions The conducted research is a development of the existing theory and technique of radar detection and recognition of air targets. The scientific novelty of the obtained results is that the algorithms of inter-period signal processing in radar with burst-to burst probing pulse repetition frequency stagger, namely the accumulation of a bust by correcting the algorithm of the standard DFT, have been further developed. The practical value of the research lies in the fact that the implementation of the proposed proposals provides approximately twice the efficiency of detecting the signal reflected from the target, compared to the standard processing deviceАктуальність. Розвиток і удосконалення технологій створення безпілотних літальних апаратів та їх застосування увійськових конфліктах, зокрема у війні в Україні, ставить завдання ефективної протидії їм. Найбільш складними цілями для радіолокаційного виявлення є малорозмірні, малошвидкісні малі безпілотні літальні апарати (БПЛА) , що летять на малих висотах. Тому пошук ефективних способів виявлення, супроводження та ідентифікації БПЛА з використанням як існуючих, так і нових перспективних засобів є актуальним завданням наукових досліджень.Мета. Проаналізувати алгоритм роботи системи селекції рухомих цілей (СРЦ) на пристрої дискретного перетворенняФур’є в радіолокаційних станціях (РЛС) із по – пачковою вобуляцією частоти повторення зондувальних імпульсів ізапропонувати модернізацію системи СРЦ для підвищення ефективності виявлення БПЛА на тлі пасивних завад.Метод. Ефективність методів визначається експериментально за результатами імітаційного моделювання та їхньогопорівняння з відомими результатами, викладеними у відкритій літературі.Результати. Показано, що в системі СРЦ з по ‒ пачковою вобуляцією частоти повторення зондувальних імпульсівреалізується неадаптивний фільтр придушення віддзеркалень від місцевих предметів і некогерентне накопичення енергіїімпульсів пачок імпульсів вхідного пакета. Вказані обставини обумовлюють втрати у відношеннісигнал/( завада + внутрішній шум ). Обґрунтовано пропозиції підвищення ефективності системі СРЦ за рахунок переходудо побудови системи СРЦ за структурою «фільтр придушення + фільтр накопичення». Вони полягають у включенніспеціального фільтра придушення віддзеркалень від місцевих предметів (МП) і повністю когерентну обробку імпульсіввхідного пакета. Останнє реалізується використанням штатного дискретного перетворення Фур’є (ДПФ) лише як фільтра –накопичувача з незначною корекцією алгоритму роботи ДПФ. Запропоновано алгоритм накопичення енергії імпульсівпакета, що використовує поточну оцінку міжімпульсного набігу фази с.ц імпульсів пакета, відбитих від цілі. Показано,що такий алгоритм накопичення близький до оптимального. Проаналізовано ефективність вказаних пропозиції за критерієм досяжного відношення сигнал/(завада+внутрішній шум) і коефіцієнта стиску зони виявлення. Показано, що їх реалізація потенціально приводить до збільшення дальності виявлення і покращення виміру координат БПЛА приблизно в 2 рази. Запропоновані шляхи доволі просто реалізуються цифровою обробкою, що використовується в даній системі СРЦ.Висновки. Проведені дослідження є розвитком існуючої теорії й техніки радіолокаційного виявлення і розпізнаванняповітряних цілей. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що набули подальшого розвитку алгоритмиміжперіодної обробки сигналів в РЛС з по – пачковою вобуляцією частити повторення зондувальних імпульсів, а саменакопичення пакету імпульсів за рахунок корекції алгоритму штатного ДПФ. Практична цінність досліджень полягає втому, що реалізація запропонованих пропозицій забезпечує приблизно в двічі більшу ефективність виявлення сигналу,відбитого від цілі, у порівнянні з штатним пристроєм обробки.Актуальність. Розвиток і удосконалення технологій створення безпілотних літальних апаратів та їх застосування у військових конфліктах, зокрема у війні в Україні, ставить завдання ефективної протидії їм. Найбільш складними цілями для радіолокаційного виявлення є малорозмірні, малошвидкісні малі безпілотні літальні апарати (БПЛА) , що летять на малих висотах. Тому пошук ефективних способів виявлення, супроводження та ідентифікації БПЛА з використанням як існуючих, так і нових перспективних засобів є актуальним завданням наукових досліджень.Мета. Проаналізувати алгоритм роботи системи селекції рухомих цілей (СРЦ) на пристрої дискретного перетворення Фур’є в радіолокаційних станціях (РЛС) із по – пачковою вобуляцією частоти повторення зондувальних імпульсів ізапропонувати модернізацію системи СРЦ для підвищення ефективності виявлення БПЛА на тлі пасивних завад.Метод. Ефективність методів визначається експериментально за результатами імітаційного моделювання та їхньогопорівняння з відомими результатами, викладеними у відкритій літературі.Результати. Показано, що в системі СРЦ з по ‒ пачковою вобуляцією частоти повторення зондувальних імпульсів реалізується неадаптивний фільтр придушення віддзеркалень від місцевих предметів і некогерентне накопичення енергіїімпульсів пачок імпульсів вхідного пакета. Вказані обставини обумовлюють втрати у відношеннісигнал/( завада + внутрішній шум ). Обґрунтовано пропозиції підвищення ефективності системі СРЦ за рахунок переходудо побудови системи СРЦ за структурою «фільтр придушення + фільтр накопичення». Вони полягають у включенніспеціального фільтра придушення віддзеркалень від місцевих предметів (МП) і повністю когерентну обробку імпульсіввхідного пакета. Останнє реалізується використанням штатного дискретного перетворення Фур’є (ДПФ) лише як фільтра –накопичувача з незначною корекцією алгоритму роботи ДПФ. Запропоновано алгоритм накопичення енергії імпульсівпакета, що використовує поточну оцінку міжімпульсного набігу фази с.ц імпульсів пакета, відбитих від цілі. Показано, що такий алгоритм накопичення близький до оптимального. Проаналізовано ефективність вказаних пропозиції за критерієм досяжного відношення сигнал/(завада+внутрішній шум) і коефіцієнта стиску зони виявлення. Показано, що їх реалізація потенціально приводить до збільшення дальності виявлення і покращення виміру координат БПЛА приблизно в 2 рази. Запропоновані шляхи доволі просто реалізуються цифровою обробкою, що використовується в даній системі СРЦ.Висновки. Проведені дослідження є розвитком існуючої теорії й техніки радіолокаційного виявлення і розпізнавання повітряних цілей. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що набули подальшого розвитку алгоритми міжперіодної обробки сигналів в РЛС з по – пачковою вобуляцією частити повторення зондувальних імпульсів, а саменакопичення пакету імпульсів за рахунок корекції алгоритму штатного ДПФ. Практична цінність досліджень полягає втому, що реалізація запропонованих пропозицій забезпечує приблизно в двічі більшу ефективність виявлення сигналу, відбитого від цілі, у порівнянні з штатним пристроєм обробки
АНАЛІЗ ПІДХОДІВ ДОСТУПУ ДО ДАНИХ У МУЛЬТИ-КЛАУД СЕРЕДОВИЩІ
Get PDFContext. A multi-cloud system is characterized by the sequential or simultaneous use of services from different cloud providers to run applications. Such a system is a preferred infrastructure for the vast majority of IT businesses today. Currently, there are various approaches to combining cloud platforms from multiple vendors. This article explores practical approaches to achieve multi-cloud interoperability, focusing on abstract data access between different cloud storage providersand multi-cloud computing resource allocation. Key technologies and methodologies for uninterrupted data management are presented, such as the use of multi-cloud storage gateways (using S3Proxy as an example), the implementation of data management platforms (Apache NiFi), and the use of cloud-agnostic libraries (Apache Libcloud). The paper highlights the advantages and disadvantages of the selected approaches and conducts experiments to determine the cost and performance of these strategies. The result of the research is to determine the cost and performance of different approaches to data access in multicloud environments.Objective. To investigate different approaches to multi-cloud data access and determine the most optimal in terms of cost and performance.Method. We propose the optimization of multi-cloud infrastructures based on experimental data. Experimental modeling includes empirical measurements of performance and comparison of storage costs. The determination of performance is basedon the measurement of data reading time and latency. The AWS S3 pricing model is used to estimate the cost. Optimization approaches are described, considering file sizes and data storage, combining the strengths of different multi-cloud approachesand dynamic switching between solutions. An algorithm for selecting multi-cloud approaches is proposed, which takes into account the criteria of cost and performance, as well as their priority.Results. The experiment yielded values for the cost of storing and downloading data of different sizes (100 GB, 1 TB, 10TB), and the performance of transferring files of different sizes (100 KB, 1 MB, 10 MB) for multi-cloud gateway technologies, data management platforms, and cloud-agnostic libraries. S3Proxy was found to have the fastest file access for large data volumes, while Apache Libcloud showed better value for smaller volumes. Both approaches significantly outperformed Apache NiFi. This study can contribute to the development of methods for efficient resource management in multi-cloud environments.Conclusions. The obtained results can assist in prioritizing the selection of these paradigms, aiding organizations in developing and deploying effective multi-cloud strategies. This approach enables them to leverage the distinctive features of each cloud provider while maintaining a unified, flexible, and efficient storage and computing environment.Актуальність. Мультихмарна система характеризується послідовним або одночасним використанням послуг від різниххмарних постачальників для виконання програм. Така система є бажаною інфраструктурою для переважної більшості ІТбізнесу сьогодні. Наразі існують різномантні підходи для об’єднання хмарних платформ кількох постачальників. У данійстатті досліджувались практичні підходи для досягнення мультихмарної сумісності, зосереджуючись на абстрактному доступі до даних між різними постачальниками cloud-сховищ та multi-cloud розподілі обчислювальних ресурсів. Представлено ключові технології та методології безперебійного керування даними, такі як використання мультихмарних шлюзів зберігання даних (на прикладі S3Proxy), впровадження платформ керування даними (Apache NiFi) та використання універсальних хмарних бібліотек (Apache Libcloud). У роботі висвітлено переваги і недоліки обраних підходів і проведено експерименти по визначенню вартості і продуктивності для них. Результатом проведених досліджень є визначення вартості і продуктивності для різних підходів доступу до даних у мультихмарних середовищах.Мета. Дослідити різні підходи мультихмарного доступу до даних і визначити найбільш оптимальний за характеристиками продуктивності і вартості.Метод. Запропоновано оптимізацію мультихмарних інфраструктур на основі експериментальних даних. Експериментальне моделювання включає в себе емпіричні вимірювання швидкодії і порівняння витрат на зберігання. Визначення продуктивності базується на вимірюванні часу читання даних і затримки. Для оцінки вартості використовується модель ціноутворення AWS S3. Описано підходи оптимізації з урахуванням розмірів файлів і обсягом зберігання даних: об’єднання сильних сторін різних мультихмарних підходів і динамічне перемикання між рішеннями. Запропоновано алгоритм вибору мультихмарних підходів, де враховані критерії вартості і швидкодії, а також їх пріоритетності.Результати. У ході експерименту отримано значення вартості, необхідної для зберігання і завантаження даних різнихобсягів ( 100 ГБ, 1 ТБ, 10 ТБ), а також продуктивності для передавання файлів різного розміру (100 КБ, 1 МБ, 10 МБ) длятехнологій мультихмарних шлюзів, платформ управління даними, та хмарно-незалежних бібліотек. S3Proxy має найшвидший доступ до файлів для великих обсягів даних. Apache Libcloud показує кращу вартість на невеликих об’ємах. Проте ці обидва підходи значно переважають Apache NіFі. Дане дослідження може сприяти розвитку методів ефективного керування ресурсами у мультихмарних середовищах.Висновки. Отримані результати дають можливість визначити пріоритетність вибору означених парадигм, щоб допомогти організаціям розробити та розгорнути ефективні мультихмарні стратегії, які дозволять їм скористатися перевагами унікальних функцій кожного хмарного провайдера, зберігаючи при цьому уніфіковане, гнучке та ефективне середовище зберігання та обчисленняАктуальність. Мультихмарна система характеризується послідовним або одночасним використанням послуг від різних хмарних постачальників для виконання програм. Така система є бажаною інфраструктурою для переважної більшості ІТбізнесу сьогодні. Наразі існують різномантні підходи для об’єднання хмарних платформ кількох постачальників. У даній статті досліджувались практичні підходи для досягнення мультихмарної сумісності, зосереджуючись на абстрактному доступі до даних між різними постачальниками cloud-сховищ та multi-cloud розподілі обчислювальних ресурсів. Представлено ключові технології та методології безперебійного керування даними, такі як використання мультихмарних шлюзів зберігання даних (на прикладі S3Proxy), впровадження платформ керування даними (Apache NiFi) та використання універсальних хмарних бібліотек (Apache Libcloud). У роботі висвітлено переваги і недоліки обраних підходів і проведено експерименти по визначенню вартості і продуктивності для них. Результатом проведених досліджень є визначення вартості і продуктивності для різних підходів доступу до даних у мультихмарних середовищах.Мета. Дослідити різні підходи мультихмарного доступу до даних і визначити найбільш оптимальний за характеристиками продуктивності і вартості.Метод. Запропоновано оптимізацію мультихмарних інфраструктур на основі експериментальних даних. Експериментальне моделювання включає в себе емпіричні вимірювання швидкодії і порівняння витрат на зберігання. Визначення продуктивності базується на вимірюванні часу читання даних і затримки. Для оцінки вартості використовується модель ціноутворення AWS S3. Описано підходи оптимізації з урахуванням розмірів файлів і обсягом зберігання даних: об’єднання сильних сторін різних мультихмарних підходів і динамічне перемикання між рішеннями. Запропоновано алгоритм вибору мультихмарних підходів, де враховані критерії вартості і швидкодії, а також їх пріоритетності.Результати. У ході експерименту отримано значення вартості, необхідної для зберігання і завантаження даних різнихобсягів ( 100 ГБ, 1 ТБ, 10 ТБ), а також продуктивності для передавання файлів різного розміру (100 КБ, 1 МБ, 10 МБ) для технологій мультихмарних шлюзів, платформ управління даними, та хмарно-незалежних бібліотек. S3Proxy має найшвидший доступ до файлів для великих обсягів даних. Apache Libcloud показує кращу вартість на невеликих об’ємах. Проте ці обидва підходи значно переважають Apache NіFі. Дане дослідження може сприяти розвитку методів ефективного керування ресурсами у мультихмарних середовищах.Висновки. Отримані результати дають можливість визначити пріоритетність вибору означених парадигм, щоб допомогти організаціям розробити та розгорнути ефективні мультихмарні стратегії, які дозволять їм скористатися перевагами унікальних функцій кожного хмарного провайдера, зберігаючи при цьому уніфіковане, гнучке та ефективне середовище зберігання та обчисленн
МЕТОД USE CASE В УПРАВЛІННІ ІТ-ПРОЄКТОМ НА ОСНОВІ МЕТОДОЛОГІЇ АGILE
Get PDFContext. The article considers the role and process of forming user requirements based on the Use Case method in assessing the complexity of an Agile project at the stage of preliminary assessment by the company’s management. Since the mid-70s, it has been known that errors in requirements are the most numerous, expensive, and time-consuming to correct in projects. In this regard, the importance of requirements management in IT projects using modern technologies and methods for their formation and evaluation is increasing.Objective. Formation and evaluation of user requirements in IT project management based on the Use Case method and their impact on one of the project performance indicators at the planning stage, particularly labor intensity.Method. The article proposes a new author’s approach to the formation and evaluation of user requirements in Agile projects, taking into account the impact of risks and system complexity assessment based on the Use Case method, and as a result of the study and proposals to achieve this goal, a mathematical model for estimating project complexity is proposed.The mathematical template of the model allows us to consider additional variables that may affect the project, such as the number of user levels, available functionality, and technical and organizational risks. It is flexible and can be adapted to the different needs of a particular project, which aligns with the principles of the Agile methodology. The number of components in the formula can be changed to take into account the importance of different variables or expanded to take into account additional variables that may affect the project.Results. A mathematical model for estimating project complexity based on the use case method has been developed and tested using the example of a mobile application, which contains a set of initial data for product development and constraints on changing user requirements and organizational and technical risks. The proposed mathematical model allows you to quickly, accurately, and efficiently determine scenarios of project labor intensity of various types and levels of complexity and can serve as an effective tool for making management decisions. A mathematical model for estimating project complexity based on the use case method has been developed and tested using the example of a mobile application, which contains a set of initial data for product development and constraints on changing user requirements and organizational and technical risks.The proposed mathematical model allows you to quickly, accurately, and efficiently determine scenarios of project labor intensity of various types and levels of complexity and can serve as an effective tool for making management decisions.Conclusions. The general findings obtained after analyzing the methods of forming and evaluating user requirements in Agile management are as follows. At the work planning stage, based on an expert assessment of each functional requirement, the primary project evaluation model has been replaced by a more modern and complex one based on the use case method and considering changes in user requirements and other product development risks. The new model uses graphical, analytical, and mathematical tools, including a use case diagram, adjustment factors considering the complexity of the actor and use case, and factors considering organizational and technical risks. As a result, we get a mathematical format for calculating the project’s complexity. This approach allows us to adapt to different types of projects quickly. With the correct initial data definition, the model will enable us to obtain reasonably accurate estimates early in project planning. The practical results of the study demonstrate the potential of the proposed mathematical model, which can be logically continued by verifying the model on a larger sample and assessing its resilience to different types of projects and risks.Актуальність. Розглянуто роль та процес формування вимог користувача на основі методу Use Case в оцінцітрудомісткості Agile проєкту на етапі попередньої оцінки менеджментом компанії. Вже з середини 70-х років відомо, щопомилки у вимогах є найчисленнішими, найдорожчими та трудомісткими для виправлення в проєктах. У зв’язку з цим,підвищується ступінь важливості управління вимогами в ІТ-проєктах з використанням сучасних технології та методів їхформування та оцінки.Мета. Формування та оцінка вимог користувача в управлінні ІТ-проєктами на основі методу Use Case та їх вплив наодин з показників ефективності проєкту на етапі планування, зокрема трудомісткість.Метод. В статті запропоновано новий авторський підхід до формування та оцінки вимог користувача в Agile-проєктах зурахуванням впливу ризиків та оцінки складності системи на основі методу Use Case, і як результат дослідження тапропозиції по досягненню поставленої мети, запропоновано математичну модель оцінки трудомісткості проєкту.Математичний шаблон моделі дозволяє враховувати додаткові змінні, які можуть впливати на проєкт, зокрема кількістьрівнів користувачів, наявний функціонал та ризики технічного та організаційного характеру, є гнучкою і може адаптуватися до різних потреб конкретного проекту, що відповідає принципам методології Agile. Кількість компонентів у формулі можуть бути змінені, щоб врахувати важливість різних змінних, або розширена, щоб враховувати додаткові змінні, які можуть впливати на проєкт.Результати. Розроблена та апробована на прикладі мобільного додатку математична модель оцінки трудомісткостіпроєкту на основі методу use case, що містить набір вихідних даних для розробки продукту та обмежень щодо зміни вимог користувачів та організаційно-технічних ризиків. Запропонована математична модель дозволяє швидко, точно та ефективно визначати сценарії трудомісткості витрат проєкту різного типу та рівня складності та може слугувати ефективним інструментом прийняття управлінських рішень.Висновки. Загальні висновки, отримані після аналізу методів формування та оцінки вимог користувача в практиці Agileуправління, наступні. На етапі планування робіт базову модель оцінки проекту, яка базується на експертній оцінці кожноїфункціональної вимоги, замінено на більш сучасну та складну, яка базується на методі use case та враховує зміни вимогкористувачів та інші ризики розробки продукту. Для складання нової моделі використовуються графічні, аналітичні таматематичні інструменти, зокрема, діаграма use case, коригуючі коефіцієнти, що враховують складність актора та use case, коефіцієнти, що враховують організаційний та технічний ризики, і як результат, отримуємо математичний форматрозрахунку трудомісткості проєкту. Такий підхід дозволяє швидко адаптуватися до різних типів проектів, а за умовиправильного визначення вихідних даних, модель дозволяє отримати досить точні оцінки на ранньому етапі плануванняпроєкту. Практично отримані результати дослідження демонструють потенціал запропонованої математичної моделі, якаможе мати логічне продовження через верифікацію моделі на більшій вибірці та оцінку її стійкості до різних типів проектів і ризиків.Актуальність. Розглянуто роль та процес формування вимог користувача на основі методу Use Case в оцінці трудомісткості Agile проєкту на етапі попередньої оцінки менеджментом компанії. Вже з середини 70-х років відомо, щопомилки у вимогах є найчисленнішими, найдорожчими та трудомісткими для виправлення в проєктах. У зв’язку з цим, підвищується ступінь важливості управління вимогами в ІТ-проєктах з використанням сучасних технології та методів їх формування та оцінки.Мета. Формування та оцінка вимог користувача в управлінні ІТ-проєктами на основі методу Use Case та їх вплив на один з показників ефективності проєкту на етапі планування, зокрема трудомісткість.Метод. В статті запропоновано новий авторський підхід до формування та оцінки вимог користувача в Agile-проєктах з урахуванням впливу ризиків та оцінки складності системи на основі методу Use Case, і як результат дослідження тапропозиції по досягненню поставленої мети, запропоновано математичну модель оцінки трудомісткості проєкту.Математичний шаблон моделі дозволяє враховувати додаткові змінні, які можуть впливати на проєкт, зокрема кількістьрівнів користувачів, наявний функціонал та ризики технічного та організаційного характеру, є гнучкою і може адаптуватися до різних потреб конкретного проекту, що відповідає принципам методології Agile. Кількість компонентів у формулі можуть бути змінені, щоб врахувати важливість різних змінних, або розширена, щоб враховувати додаткові змінні, які можуть впливати на проєкт.Результати. Розроблена та апробована на прикладі мобільного додатку математична модель оцінки трудомісткості проєкту на основі методу use case, що містить набір вихідних даних для розробки продукту та обмежень щодо зміни вимог користувачів та організаційно-технічних ризиків. Запропонована математична модель дозволяє швидко, точно та ефективно визначати сценарії трудомісткості витрат проєкту різного типу та рівня складності та може слугувати ефективним інструментом прийняття управлінських рішень.Висновки. Загальні висновки, отримані після аналізу методів формування та оцінки вимог користувача в практиці Agileуправління, наступні. На етапі планування робіт базову модель оцінки проекту, яка базується на експертній оцінці кожноїфункціональної вимоги, замінено на більш сучасну та складну, яка базується на методі use case та враховує зміни вимогкористувачів та інші ризики розробки продукту. Для складання нової моделі використовуються графічні, аналітичні та математичні інструменти, зокрема, діаграма use case, коригуючі коефіцієнти, що враховують складність актора та use case, коефіцієнти, що враховують організаційний та технічний ризики, і як результат, отримуємо математичний форматрозрахунку трудомісткості проєкту. Такий підхід дозволяє швидко адаптуватися до різних типів проектів, а за умови правильного визначення вихідних даних, модель дозволяє отримати досить точні оцінки на ранньому етапі плануванняпроєкту. Практично отримані результати дослідження демонструють потенціал запропонованої математичної моделі, яка може мати логічне продовження через верифікацію моделі на більшій вибірці та оцінку її стійкості до різних типів проектів і ризиків
ШВИДКА НЕЙРОННА МЕРЕЖА ТА ЇЇ АДАПТИВНЕ НАВЧАННЯ В ЗАДАЧАХ КЛАСИФІКАЦІЇ
Get PDFContext. To solve a wide class of information processing tasks and, above all, pattern recognition under conditions of significant nonlinearity, artificial neural networks have become widely used, due to their universal approximating properties and ability to learn based on training training samples. Deep neural networks have become the most widespread, which indeed demonstrate very high recognition quality, but require extremely large amounts of training data, which are not always available. Under these conditions, the so-called least squares support vector machines can be effective. They do not require large amounts of training samples but can be trained only in batch mode and are quite cumbersome in numerical implementation. Therefore, the problem of training LS-SVM in sequential mode under conditions of significant non-stationarity of data that are sequentially fed online to the neural network for processing is quite relevant.Objective. The aim of the work is to introduce an approach to adaptive learning of LS-SVM, which allows us to abandon theconversion of images into vector signals.Method. An approach for image recognition using a least squares support vector machine (LS-SVM) is proposed under conditions when data for processing is received in a sequential online mode. The advantage of the proposed approach is that reduces the time to solve the image recognition problem and allows the implementation of the learning process on non-stationary training samples. A feature of the proposed method is computational simplicity and high speed since the number of neurons in the network does not change over time, i.e., the architecture remains fixed during the tuning process.Results. The proposed approach to adaptive learning of LS-SVM simplifies the numerical implementation of the neural networkand allows for an increase in the speed of information processing and, above all, the tuning of its synaptic weights.Conclusions. The problem of pattern recognition using the least squares support vector machine (LS-SVM) is considered underconditions when data for processing is received in a sequential online mode. The training process is implemented on a sliding window, which leads to the fact that the number of neurons in the network does not change over time, i.e. the architecture remains fixed during the tuning process. This approach simplifies the numerical implementation of the system and allows the training process to be implemented on non-stationary training samples. The possibility of training in situations where training images are given not only in vector form but also in matrix form allows us to abandon the conversion of images into vector signalsАктуальність. Для вирішення широкого класу задач обробки інформації і, перш за все, розпізнавання образів за умовсуттєвої нелінійності широке розповсюдження одержали штучні нейронні мережі, завдяки своїм універсальним апроксимуючим властивостям та здатності до навчання на основі тренувальних навчальних вибірок. Найбільшого розповсюдження отримали глибокі нейронні мережі, які дійсно демонструють дуже високу якість розпізнавання, але потребують надвеликих обсягів навчальних даних, які не завжди є доступними. За цих умов ефективними можуть бути, так звані, машини опорних векторів найменших квадратів, які не потребують великих обсягів навчальних вибірок, однак можуть навчатися лише у пакетному режимі і є достатньо громіздкими у чисельній реалізації. Тому достатньо актуальною є задача навчання LS-SVM у послідовному режимі за умов суттєвої нестаціонарності даних, що послідовно у онлайн режимі надходять на опрацювання у нейронну мережу.Мета. Мета роботи полягає у запровадженні підходу до адаптивного навчання LS-SVM, що дозволяє відмовитися відперетворення зображень у векторні сигнали.Метод. Запропоновано підхід для розпізнавання образів-зображень за допомогою машини опорних векторів найменшихквадратів (LS-SVM) за умов, коли дані на обробку надходять у послідовному онлайн режимі. Перевагою запропонованогопідходу є скорочення часу вирішення задачі розпізнавання образів-зображень, а також дозволяє реалізувати процес навчання на нестаціонарних тренувальних вибірках. Особливістю запропонованого методу є обчислювальна простота і висока швидкодія, пов’язана з тим, що кількість нейронів у мережі не змінюється з часом, тобто архітектура залишається фіксованою у процесі налаштування.Результати. Запропонований підхід до адаптивного навчання LS-SVM спрощує чисельну реалізацію нейронної мережіта дозволяє підвищити швидкість обробки інформації і, перш за все, налаштування її синаптичних ваг.Висновки. Розглянута задача розпізнавання образів-зображень за допомогою машини опорних векторів найменших квадратів (LS-SVM) за умов, коли дані на обробку надходять у послідовному онлайн режимі. Процес навчання реалізується на ковзному вікні, що веде до того, що кількість нейронів у мережі не змінюється з часом, тобто архітектура залишається фіксованою у процесі налаштування. Такий підхід спрощує чисельну реалізацію системи та дозволяє реалізувати процес навчання на нестаціонарних тренувальних вибірках. Розглянута можливість навчання у ситуаціях, коли навчальні образи задані не лише у векторній формі, а й матричній, що дозволяє відмовитися від перетворення зображень у векторні сигнали.Актуальність. Для вирішення широкого класу задач обробки інформації і, перш за все, розпізнавання образів за умовсуттєвої нелінійності широке розповсюдження одержали штучні нейронні мережі, завдяки своїм універсальним апроксимуючим властивостям та здатності до навчання на основі тренувальних навчальних вибірок. Найбільшого розповсюдження отримали глибокі нейронні мережі, які дійсно демонструють дуже високу якість розпізнавання, але потребують надвеликих обсягів навчальних даних, які не завжди є доступними. За цих умов ефективними можуть бути, так звані, машини опорних векторів найменших квадратів, які не потребують великих обсягів навчальних вибірок, однак можуть навчатися лише у пакетному режимі і є достатньо громіздкими у чисельній реалізації. Тому достатньо актуальною є задача навчання LS-SVM у послідовному режимі за умов суттєвої нестаціонарності даних, що послідовно у онлайн режимі надходять на опрацювання у нейронну мережу.Мета. Мета роботи полягає у запровадженні підходу до адаптивного навчання LS-SVM, що дозволяє відмовитися відперетворення зображень у векторні сигнали.Метод. Запропоновано підхід для розпізнавання образів-зображень за допомогою машини опорних векторів найменшихквадратів (LS-SVM) за умов, коли дані на обробку надходять у послідовному онлайн режимі. Перевагою запропонованогопідходу є скорочення часу вирішення задачі розпізнавання образів-зображень, а також дозволяє реалізувати процес навчання на нестаціонарних тренувальних вибірках. Особливістю запропонованого методу є обчислювальна простота і висока швидкодія, пов’язана з тим, що кількість нейронів у мережі не змінюється з часом, тобто архітектура залишається фіксованою у процесі налаштування.Результати. Запропонований підхід до адаптивного навчання LS-SVM спрощує чисельну реалізацію нейронної мережіта дозволяє підвищити швидкість обробки інформації і, перш за все, налаштування її синаптичних ваг.Висновки. Розглянута задача розпізнавання образів-зображень за допомогою машини опорних векторів найменших квадратів (LS-SVM) за умов, коли дані на обробку надходять у послідовному онлайн режимі. Процес навчання реалізується на ковзному вікні, що веде до того, що кількість нейронів у мережі не змінюється з часом, тобто архітектура залишається фіксованою у процесі налаштування. Такий підхід спрощує чисельну реалізацію системи та дозволяє реалізувати процес навчання на нестаціонарних тренувальних вибірках. Розглянута можливість навчання у ситуаціях, коли навчальні образи задані не лише у векторній формі, а й матричній, що дозволяє відмовитися від перетворення зображень у векторні сигнали
СЕГМЕНТАЦІЯ МІСЬКИХ СЦЕН ЗА ДОПОМОГОЮ ОДНОРІДНОГО АНСАМБЛЮ U-NET: ДОСЛІДЖЕННЯ НА ДАТАСЕТІ CITYSCAPES
No full textContext. Semantic segmentation plays a critical role in computer vision tasks such as autonomous driving and urban scene understanding. While designing new model architectures can be complex, improving performance through ensemble techniques applied to existing models has shown promising potential. This paper investigates ensemble learning as a strategy to enhance segmentation accuracy without modifying the underlying U-Net architecture.Objective. The aim of this work is to develop and evaluate a homogeneous ensemble of U-Net models trained with distinct initialization and data augmentation techniques, and to assess the effectiveness of various ensemble aggregation strategies inimproving segmentation performance on complex urban dataset.Method. The proposed approach constructs an ensemble of five structurally identical U-Net models, each trained with unique weight initialization and augmentation schemes to ensure prediction diversity. Several ensemble strategies are examined, including softmax averaging, max voting, proportional weighting, exponential weighting, and optimized weighted voting. Evaluation is conducted on the Cityscapes dataset using a range of segmentation metrics.Results. Experimental findings demonstrate that ensemble models outperform individual U-Net instances and the baseline in terms of accuracy, mean IoU, and specificity. The optimized weighted ensemble achieved the highest accuracy (87.56%) and mean IoU (0.6504), exceeding the best individual model by approximately 3%. However, these improvements come with a notable increase in inference time, highlighting a trade-off between accuracy and computational efficiency.Conclusions. The ensemble-based approach effectively enhances segmentation accuracy while leveraging existing model architectures. Although the increased computational cost presents a limitation for real-time applications, the method is well-suited for high-precision tasks. Future research will focus on reducing inference time and extending the ensemble methodology to other architectures and datasets.Актуальність. Семантична сегментація є ключовим завданням комп’ютерного зору, зокрема в таких сферах, як автономне водіння та аналіз міських сцен. Створення нових архітектур є складним і трудомістким процесом, однакполіпшення точності за допомогою ансамблевих методів на основі вже існуючих моделей показує високий потенціал.У даній роботі досліджується застосування ансамблевого навчання як стратегії підвищення точності сегментації безмодифікації архітектури U-Net.Мета роботи – розробка та оцінка однорідного ансамблю моделей U-Net, навчання яких здійснюється із використанням різних методів ініціалізації ваг та збільшення обсягу даних, а також вивчення ефективності різних стратегій агрегації ансамблю для підвищення якості сегментації на складних урбаністичних даних.Метод. Запропоновано ансамбль з п’яти моделей U-Net з однаковою архітектурою, але різною ініціалізацією ваг та підходами до збільшення обсягу даних, що забезпечує різноманітність прогнозів. Розглянуто кілька стратегій об'єднання вихідних даних: середнє по softmax, максимум, пропорційне зважування, експоненціальне зважування та оптимізоване вагове голосування. Оцінювання виконано на датасеті Cityscapes із використанням стандартних метрик сегментації.Результати. Результати експериментів показують, що ансамблеві моделі стабільно перевищують точність окремих моделей U-Net та базової моделі за такими показниками, як точність, середній IoU та специфічність.Ансамбль із оптимізованим зважуванням досяг найвищої точності (87,56%) та середнього IoU (0,6504), перевищившинайкращу окрему модель приблизно на 3%. Водночас покращення якості супроводжується збільшенням часу виведення результату, що вказує на необхідність компромісу між точністю та обчислювальною ефективністю.Висновки. Запропонований підхід на основі ансамблю ефективно покращує результати сегментації без зміни архітектури моделі. Незважаючи на збільшення обчислювальних витрат, метод є придатним для задач, де критично важлива точність сегментації. Подальші дослідження будуть зосереджені на зменшенні часу виведення результату та поширенні ансамблевого підходу на інші архітектури та датасетиАктуальність. Семантична сегментація є ключовим завданням комп’ютерного зору, зокрема в таких сферах, як автономне водіння та аналіз міських сцен. Створення нових архітектур є складним і трудомістким процесом, однак поліпшення точності за допомогою ансамблевих методів на основі вже існуючих моделей показує високий потенціал.У даній роботі досліджується застосування ансамблевого навчання як стратегії підвищення точності сегментації без модифікації архітектури U-Net.Мета роботи – розробка та оцінка однорідного ансамблю моделей U-Net, навчання яких здійснюється із використанням різних методів ініціалізації ваг та збільшення обсягу даних, а також вивчення ефективності різних стратегій агрегації ансамблю для підвищення якості сегментації на складних урбаністичних даних.Метод. Запропоновано ансамбль з п’яти моделей U-Net з однаковою архітектурою, але різною ініціалізацією ваг та підходами до збільшення обсягу даних, що забезпечує різноманітність прогнозів. Розглянуто кілька стратегій об'єднання вихідних даних: середнє по softmax, максимум, пропорційне зважування, експоненціальне зважування та оптимізоване вагове голосування. Оцінювання виконано на датасеті Cityscapes із використанням стандартних метрик сегментації.Результати. Результати експериментів показують, що ансамблеві моделі стабільно перевищують точність окремих моделей U-Net та базової моделі за такими показниками, як точність, середній IoU та специфічність.Ансамбль із оптимізованим зважуванням досяг найвищої точності (87,56%) та середнього IoU (0,6504), перевищивши найкращу окрему модель приблизно на 3%. Водночас покращення якості супроводжується збільшенням часу виведення результату, що вказує на необхідність компромісу між точністю та обчислювальною ефективністю.Висновки. Запропонований підхід на основі ансамблю ефективно покращує результати сегментації без зміни архітектури моделі. Незважаючи на збільшення обчислювальних витрат, метод є придатним для задач, де критично важлива точність сегментації. Подальші дослідження будуть зосереджені на зменшенні часу виведення результату та поширенні ансамблевого підходу на інші архітектури та датасет
ПСЕВДОВИПАДКОВЕ КОДУВАННЯ СТАНІВ В АЛГОРИТМІ АЛГЕБРАЇЧНОГО СИНТЕЗУ МІКРОПРОГРАМНОГО АВТОМАТА
No full textContext. The problem of algebraic synthesis of finite state machine with datapath of transitions is considered. The circuit of this state machine may require less hardware expenses and have a lower cost compared to circuits of other classes of digital control units. The object of research is the process of finding complete and partial solutions of the problem of algebraic synthesis of finite state machine using specialized algorithms. One of such algorithms is the previously known algorithm of complete sequential enumeration of state coding variants with a fixed set of transition operations. In the vast majority of cases, complete sequential enumeration is performed too long, which makes its practical application in the process of synthesizing of finite state machines with operational transformation of state codes impossible. This paper proposes a new approach, which consists in replacing complete sequential enumeration of state coding variants with pseudo-random coding. This allows you to increase the number of state codes that change in each iteration of the algorithm and can contribute to a faster search for satisfactory solutions to the algebraic synthesis problem.Objective. Development and research of an algorithm for finding solutions to the algebraic synthesis problem of a finite state machine with datapath of transitions based on pseudo-random selection of state codes.Method. The research is based on the structure of finite state machine with datapath of transitions. The synthesis of the finite state machine circuit involves a mandatory stage of algebraic synthesis, the result of which is the combination of a certain way of states encoding with the assignment of arithmetic-logical operations to state machine transitions. Such combination is called the solution to the algebraic synthesis problem. In the general case, there are many solutions for a given finite state machine, each of which can be either complete (when operations are mapped to all transitions) or partial (when part of transitions cannot be implemented using any of the given operations). The more transitions are implemented by given operations, the less hardware expenses will be required to implement the state machine circuit and the better solution found. The search for the best solution requires consideration of a large number of possible variants of states encoding. The paper includes a modification of a previously known algorithm, which consists in replacing the complete sequential enumeration of variants of states encoding with pseudorandom code generation. Both algorithms were implemented in the form of software using the Python language and tested on the example of a finite state machine that implements an abstract control algorithm. In the course of the experiments, it was investigated which of the algorithms would find the best solution to algebraic synthesis problem in a fixed time. The experiments were repeated for different sets of transition operations. The purpose of the experiments was to evaluate which of state code assignment strategies is more effective: sequential enumeration of state codes or their pseudo-random generation.Results. Using the example of an abstract control algorithm, it is demonstrated that in general, pseudo-random assignment of state codes allows finding better solutions to the algebraic synthesis problem in the same time than sequential enumeration of state codes. Factors such as computer speed or the method of pseudo-random generation of state codes do not have a significant impact on the results of the experiments. The advantage of pseudo-random generation of state codes is preserved when using different sets of transition operations.Conclusions. The basis of the algebraic synthesis of finite state machine with datapath of transitions is an algorithm for finding solutions to the algebraic synthesis problem. The article proposes an algorithm for finding such solutions based on pseudo-random encoding of finite state machine states. The software implementation of this algorithm has proven that such approach is generally better than sequential enumeration for state encoding variants, since it allows finding better solutions (solutions with fewer operationally unimplemented transitions) in the same time. The pseudo-random assignment of state codes can be the basis of future algorithms for the algebraic synthesis of finite state machines.Актуальність. Розглянуто задачу алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматомпереходів. Схема цього автомата може потребувати менших витрат апаратури і мати меншу вартість у порівнянні зісхемами інших класів цифрових пристроїв керування. Об’єктом дослідження є процес пошуку повних і частковихрозв’язків задачі алгебраїчного синтезу автомата із використанням спеціалізованих алгоритмів. Одним із таких алгоритмів є раніше відомий алгоритм повного послідовного перебору варіантів кодування станів при фіксованій множині операцій переходів. У переважній більшості випадків повний послідовний перебір виконується надто довго, щоунеможливлює його практичне застосування в процесі синтезу автоматів з операційним перетворенням кодів станів.В даній роботі пропонується новий підхід, який полягає у заміні повного послідовного перебору варіантів кодуваннястанів на псевдовипадкове кодування. Це дозволяє збільшити кількість кодів станів, що змінюються у кожній ітераціїалгоритму, і може сприяти більш швидкому пошуку задовільних розв’язків задачі алгебраїчного синтезу.Мета. Розробка і дослідження алгоритму пошуку розв’язків задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів на основі псевдовипадкового вибору кодів станів.Метод. В основу дослідження покладено структуру мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів. Синтез схеми автомата передбачає обов’язковий етап алгебраїчного синтезу, результатом якого є поєднання певного способу кодування станів із заставленням арифметико-логічних операцій автоматним переходам. Таке поєднання називається розв’язком задачі алгебраїчного синтезу. В загальному випадку для заданого автомата існує багаторозв’язків, кожен з яких може бути як повним (коли операції зіставлені усім переходам) або частковим (коли частинапереходів не може бути реалізована за допомогою жодної із заданих операцій). Чим більше переходів реалізуютьсязаданими операціями, тим менше апаратурних витрат потребуватиме реалізація схеми автомата і тим кращим є знайдений розв’язок. Пошук кращих розв’язків потребує розгляду великої кількості можливих варіантів кодування станів. В роботі здійснено модифікацію раніше відомого алгоритму, яка полягає у заміні повного послідовного переборуваріантів кодування станів на псевдовипадкову генерацію кодів. Обидва алгоритми були реалізовані програмно задопомогою мови Python і протестовані на прикладі мікропрограмного автомата, що імплементує абстрактний алгоритм керування. У процесі експериментів досліджувалось, який із алгоритмів знайде кращий розв’язок задачі алгебраїчного синтезу за фіксований час. Експерименти повторювались для різних наборів операцій переходів. Метою експериментів було оцінити, яка із стратегій завдання кодів станів є більш ефективною: послідовний перебір кодів станів чи їх псевдовипадкова генерація.Результати. На прикладі абстрактного алгоритму керування продемонстровано, що загалом псевдовипадкове завдання кодів станів дозволяє за однаковий час знайти кращі розв’язки задачі алгебраїчного синтезу, ніж послідовний перебір кодів станів. Такі фактори, як швидкодія комп’ютера чи метод псевдовипадкової генерації кодів станів, не мають суттєвого впливу на результат експериментів. Перевага псевдовипадкової генерації кодів станів зберігається при використанні різних наборів операцій переходів.Висновки. В основі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів лежить алгоритм пошуку розв’язків задачі алгебраїчного синтезу. В роботі запропоновано алгоритм пошуку таких розв’язків, оснований на псевдовипадковому кодуванні станів автомата. Програмна реалізація цього алгоритму довела, що такий підхід в загальному випадку є кращим за послідовний перебір варіантів кодування станів, оскільки дозволяє знайти кращі розв’язки (розв’язки з меншою кількістю операційно нереалізованих переходів) за той самий час. Псевдовипадкове завдання кодів станів може бути покладене в основу майбутніх алгоритмів алгебраїчного синтезумікропрограмних автоматівАктуальність. Розглянуто задачу алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматомпереходів. Схема цього автомата може потребувати менших витрат апаратури і мати меншу вартість у порівнянні зі схемами інших класів цифрових пристроїв керування. Об’єктом дослідження є процес пошуку повних і частковихрозв’язків задачі алгебраїчного синтезу автомата із використанням спеціалізованих алгоритмів. Одним із таких алгоритмів є раніше відомий алгоритм повного послідовного перебору варіантів кодування станів при фіксованій множині операцій переходів. У переважній більшості випадків повний послідовний перебір виконується надто довго, щоунеможливлює його практичне застосування в процесі синтезу автоматів з операційним перетворенням кодів станів.В даній роботі пропонується новий підхід, який полягає у заміні повного послідовного перебору варіантів кодування станів на псевдовипадкове кодування. Це дозволяє збільшити кількість кодів станів, що змінюються у кожній ітерації алгоритму, і може сприяти більш швидкому пошуку задовільних розв’язків задачі алгебраїчного синтезу.Мета. Розробка і дослідження алгоритму пошуку розв’язків задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів на основі псевдовипадкового вибору кодів станів.Метод. В основу дослідження покладено структуру мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів. Синтез схеми автомата передбачає обов’язковий етап алгебраїчного синтезу, результатом якого є поєднання певного способу кодування станів із заставленням арифметико-логічних операцій автоматним переходам. Таке поєднання називається розв’язком задачі алгебраїчного синтезу. В загальному випадку для заданого автомата існує багато розв’язків, кожен з яких може бути як повним (коли операції зіставлені усім переходам) або частковим (коли частина переходів не може бути реалізована за допомогою жодної із заданих операцій). Чим більше переходів реалізуються заданими операціями, тим менше апаратурних витрат потребуватиме реалізація схеми автомата і тим кращим є знайдений розв’язок. Пошук кращих розв’язків потребує розгляду великої кількості можливих варіантів кодування станів. В роботі здійснено модифікацію раніше відомого алгоритму, яка полягає у заміні повного послідовного переборуваріантів кодування станів на псевдовипадкову генерацію кодів. Обидва алгоритми були реалізовані програмно за допомогою мови Python і протестовані на прикладі мікропрограмного автомата, що імплементує абстрактний алгоритм керування. У процесі експериментів досліджувалось, який із алгоритмів знайде кращий розв’язок задачі алгебраїчного синтезу за фіксований час. Експерименти повторювались для різних наборів операцій переходів. Метою експериментів було оцінити, яка із стратегій завдання кодів станів є більш ефективною: послідовний перебір кодів станів чи їх псевдовипадкова генерація.Результати. На прикладі абстрактного алгоритму керування продемонстровано, що загалом псевдовипадкове завдання кодів станів дозволяє за однаковий час знайти кращі розв’язки задачі алгебраїчного синтезу, ніж послідовний перебір кодів станів. Такі фактори, як швидкодія комп’ютера чи метод псевдовипадкової генерації кодів станів, не мають суттєвого впливу на результат експериментів. Перевага псевдовипадкової генерації кодів станів зберігається при використанні різних наборів операцій переходів.Висновки. В основі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів лежить алгоритм пошуку розв’язків задачі алгебраїчного синтезу. В роботі запропоновано алгоритм пошуку таких розв’язків, оснований на псевдовипадковому кодуванні станів автомата. Програмна реалізація цього алгоритму довела, що такий підхід в загальному випадку є кращим за послідовний перебір варіантів кодування станів, оскільки дозволяє знайти кращі розв’язки (розв’язки з меншою кількістю операційно нереалізованих переходів) за той самий час.Псевдовипадкове завдання кодів станів може бути покладене в основу майбутніх алгоритмів алгебраїчного синтезу мікропрограмних автоматі