Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
ХМАРНИЙ ПІДХІД ЗЛИТТЯ ДАНИХ GNSS НА ОСНОВІ МУЛЬТИАГЕНТНОГО АНАЛІЗУ ПРОТОКОЛІВ АУТЕНТИФІКАЦІЇ В КОРПОРАТИВНИХ ЛОГІСТИЧНИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ
No full textContext. Modern corporate logistics management systems or tracking systems consist of wireless positioning systems. Typically, mobile technologies use signal receivers of satellites of GNSS. However, there is the general problem of data transmitting issues to analytic centers for further in the corporate logistics management systems. The object of the study was to develop the solutions alternative to GNSS.
Objective. The goal of the work is the increasing vehicle location access control accuracy, based on the multi-agent authentication protocols’ analysis.
Method. The study proposes the cloud data fusion platform offers to collect and archive data about all movable objects that can be on the road between departments inside the same warehouse area. Since there are operations with different wireless base stations' participation, so, the movable object can don’t enough time for a movement trajectory analysis in real-time. Thus, data processing must fulfill in the cloud dispatching center and data flow fusion is needed. An equations system that identifies the vehicles' location based on the method of multi-agent authentication process analysis after the GPS signal loss, was proposed. The multi-sectional configuration of the recursive neural network and the usage of cloud data fusion made it possible to increase the accuracy of vehicle location determination.
Results. The developed method has been implemented in software and investigated for solving the problems of vehicle location control accuracy in the corporate logistics management systems.
Conclusions. The conducted experiments have confirmed the proposed approach and allow recommending it for use in practice for solving the problems of improving the efficiency of vehicle location determination via the role-based access control integrated with multi-agent authentication service.Актуальность. Современные корпоративные логистические системы управления или системы слежения за положением состоят из беспроводных систем позиционирования. Как правило, мобильные технологии используют приемники сигналов спутников GNSS. Однако, существует общая проблема передачи данных в аналитические центры для дальнейшего использования в системах корпоративной логистики. Объектом исследования является процесс разработки решений, альтернативных для GNSS.
Цель. Повышение точности контроля доступа к местонахождению транспортного средства на основе мультиагентного анализа протоколов аутентификации.
Метод. В исследовании предложено облачную платформу слияния данных, предложено собирать и архивировать данные обо всех движущихся объектах, которые могут находиться на дороге между отделами внутри одной складской территории. Поскольку существуют операции с участием различных беспроводных базовых станций, поэтому, подвижному объекту может не хватить времени для анализа траектории движения в режиме реального времени. Поэтому обработка данных должна выполняться в облачном диспетчерском центре, и необходимо слияние потоков данных. Предложена система уравнений, которая определяет местонахождение транспортных средств на основе метода мультиагентного анализа процесса аутентификации после потери сигнала GPS. Многосекционная конфигурация рекурсивной нейронной сети и использования слияния облачных данных позволили повысить точность определения местоположения транспортного средства.
Результаты. Разработанный метод реализован программно, проведены исследования для решения проблем точности контроля местоположения транспортного средства в корпоративных логистических системах управления.
Выводы. В ходе исследования эффективность определения местоположения транспортного средства была улучшена с помощью управления доступом на основе ролей, интегрированного с мультиагентной службой аутентификации.Актуальність. Сучасні корпоративні логістичні системи управління або системи стеження за положенням складаються з бездротових систем позиціонування. Як правило, мобільні технології використовують приймачі сигналів супутників GNSS. Однак, існує загальна проблема передачі даних до аналітичних центрів для подальшого використання у системах корпоративної логістики. Об’єктом дослідження є процес розробки рішень, альтернативних для GNSS.
Мета. Підвищення точності контролю доступу до місцезнаходження транспортного засобу на основі мультиагентного аналізу протоколів автентифікації.
Метод. У дослідженні запропоновано хмарну платформу злиття даних, яка передбачає збирати та архівувати дані про всі рухомі об’єкти, що можуть знаходитися на дорозі між відділами всередині однієї складської території. Оскільки існують операції з участю різних бездротових базових станцій, тож, рухомому об’єкту може не вистачити часу для аналізу траєкторії руху в режимі реального часу. Таким чином, обробка даних повинна виконуватися в хмарному диспетчерському центрі, і необхідне злиття потоків даних. Запропонована система рівнянь, яка визначає місцезнаходження транспортних засобів на основі методу мультиагентного аналізу процесу автентифікації після втрати сигналу GPS. Багатосекційна конфігурація рекурсивної нейронної мережі та використання злиття хмарних даних дозволили підвищити точність визначення місцезнаходження транспортного засобу.
Результати. Розроблений метод реалізований програмно та проведені дослідження для вирішення проблем точності контролю розташування транспортного засобу в корпоративних логістичних системах управління.
Висновки. Під час дослідження ефективність визначення місцезнаходження транспортного засобу була покращена за допомогою керування доступом на основі ролей, інтегрованого з мультиагентною службою автентифікації
РОЗРОБКА НЕЧІТКОЇ МОДЕЛІ ОЦІНКИ РИЗИКІВ ДЛЯ ERP-СИСТЕМИ
No full textContext. Because assessing information security risks is a complex and complete uncertainty process, and uncer-tainties are a major factor influencing valuation performance, it is advisable to use fuzzy methods and models that are adaptive to non-calculated data. The formation of vague assessments of risk factors is subjective, and risk assessment depends on the practical results obtained in the process of processing the risks of threats that have already arisen during the functioning of the organization and experience of information security professionals. Therefore, it will be advisable to use models that can adequately assess fuzzy factors and have the ability to adjust their impact on risk assessment. The greatest performance indicators for solving such problems are neuro-fuzzy models that combine methods of fuzzy logic and artificial neural networks and systems, i.e. “human-like” style of considerations of fuzzy systems with training and simulation of mental phenomena of neural networks. To build a model for calculating the risk assessment of information security, it is proposed to use a fuzzy product model. Fuzzy product models (Rule-Based Fuzzy Models/Systems) this is a common type of fuzzy models used to describe, analyze and simulate complex systems and processes that are poorly formalized.
Objective. Development of the structure of a fuzzy model of quality of information security risk assessment and protection of ERP systems through the use of fuzzy neural models.
Method. To build a model for calculating the risk assessment of information security, it is proposed to use a fuzzy product model. Fuzzy product models are a common kind of fuzzy models used to describe, analyze and model complex systems and processes that are poorly formalized.
Results. Identified factors influencing risk assessment suggest the use of linguistic variables to describe them and use fuzzy variables to assess their qualities, as well as a system of qualitative assessments. The choice of parameters is substantiated and the structure of the fuzzy product model of risk assessment and the basis of the rules of fuzzy logical conclusion is developed. The use of fuzzy models for solving problems of information security risk assessment, as well as the concept and construction of ERP systems and analyzed problems of their security and vulnerabilities are considered.
Conclusions. A fuzzy model has been developed risk assessment of the ERP system. Selected a list of factors affecting the risk of information security. Methods of risk assessment of information resources and ERP-systems in general, assessment of financial losses from the implementation of threats, determination of the type of risk according to its assessment for the formation of recommendations on their processing in order to maintain the level of protection of the ERP-system are proposed. The list of linguistic variables of the model is defined. The structure of the database of fuzzy product rules – MISO-structure is chosen. The structure of the fuzzy model was built. Fuzzy variable models have been identified.Актуальность. Поскольку оценка рисков информационной безопасности является сложным и полным процессом неопределенности, а неопределенность является одним из основных факторов, влияющих на эффективность оценки, целесообразно использовать нечеткие методы и модели, которые являются адаптивными к неучтенных данных. Формирование расплывчатых оценок факторов риска субъективно, а оценка рисков зависит от практических результатов, полученных в процессе обработки рисков угроз, которые уже возникли в ходе функционирования организации, и опыта специалистов по информационной безопасности. Поэтому целесообразно использовать модели, которые могут адекватно оценивать нечеткие факторы и иметь возможность корректировать их влияние на оценку рисков. Наибольшими показателями эффективности для решения таких проблем являются нейро-нечеткие модели, сочетающими методы нечеткой логики и искусственные нейронные сети и системы, т.е. «человеко-подобный» стиль соображений нечетких систем с обучением и моделированием психических явлений нейронных сетей. Для построения модели расчета оценки рисков информационной безопасности предлагается использовать нечеткую модель продукта. Нечеткие модели продуктов (нечеткие модели /системы на основе правил) являются обычным типом нечетких моделей, используемых для описания, анализа и моделирования сложных систем и процессов, которые плохо формализованы.
Цель работы – разработка структуры нечеткой модели оценки рисков информационной безопасности и защиты систем ERP с использованием нечетких нейронных моделей.
Метод. Для построения модели расчета оценки рисков информационной безопасности предлагается использовать нечеткую модель продукта. Нечеткие модели продуктов являются обычным видом нечетких моделей, используемых для описания, анализа и моделирования сложных систем и процессов, которые плохо формализованы.
Результаты. Выявленные факторы, влияющие на оценку риска, свидетельствуют об использовании лингвистических переменных для их описания и использования нечетких переменных для оценки их качеств, а также системы качественных оценок. Обоснован выбор параметров и разработана структура нечеткой модели оценки рисков и основы правил нечеткого логического заключения. Рассматривается использование нечетких моделей для решения проблем оценки рисков информационной безопасности, а также концепция и строительство систем ERP и проанализированы проблемы их безопасности и уязвимости.
Выводы. Разработана нечеткая модель оценки рисков системы ERP. Выбран перечень факторов, влияющих на риск информационной безопасности. Предлагаются методы оценки рисков информационных ресурсов и ERP-систем в целом, оценка финансовых потерь от реализации угроз, определение вида риска в соответствии с его оценкой для формирования рекомендаций по их обработке в целях поддержания уровня защиты системы ERP. Определен список лингвистических переменных модели. Выбрана структура базы данных нечетких правил продукта – MISO-структура. Построена структура нечеткой модели. Выявлены нечеткие переменные модели. Актуальність. Оскільки оцінка ризиків інформаційної безпеки є складним і повним процесом невизначеності, а невизначеність є основним фактором, що впливає на ефективність оцінки, доцільно використовувати нечіткі методи та моделі, які є адаптивними до необчислюваних даних. Формування розпливчастих оцінок факторів ризику є суб’єктивним, а оцінка ризиків залежить від практичних результатів, отриманих у процесі обробки ризиків загроз, які вже виникли під час функціонування організації та досвіду фахівців з інформаційної безпеки. Тому доцільним буде використання моделей, що здатні адекватно оцінювати нечіткі фактори та мають можливість корегування їх впливу на оцінку ризику. Найбільші показники ефективності для вирішення таких задач мають нейро-нечіткі моделі, що комбінують методи нечіткої логіки та штучних нейронних мереж і систем, тобто «людиноподібного» стилю міркувань нечітких систем з навчанням та моделюванням розумових явищ нейронних мереж. Для побудови моделі розрахунку оцінки ризику інформаційної безпеки пропонується використовувати нечітку продукційну модель. Нечіткі продукційні моделі (нечіткі моделі/системи на основі правил) це поширений тип нечітких моделей, які використовуються для опису, аналізу та моделювання складних систем і процесів, що слабо формалізуються.
Мета роботи – розробка структури нечіткої моделі оцінки ризиків інформаційної безпеки та захисту систем ERP шляхом використання нечітких нейронних моделей.
Метод. Для побудови структури моделі розрахунку оцінки ризику інформаційної безпеки пропонується використовувати нечітку продукційну модель. Нечіткі продукційні моделі це загальний вид нечітких моделей, які використовуються для опису, аналізу та моделювання складних систем і процесів, що слабо формалізуються.
Результати. Визначено фактори, що впливають на оцінку ризиків, запропоновано використання лінгвістичних змінних для їх опису та використання нечітких змінних для оцінки їх якостей, а також системи якісних оцінок. Обґрунтовано вибір параметрів та розроблено структуру нечіткої продукційної моделі оцінювання ризиків та бази правил нечіткого логічного висновку. Розглянуто використання нечітких моделей для вирішення задач оцінки ризиків інформаційної безпеки, а також концепцію та побудову ERP-систем та проаналізовано проблеми їх безпеки та вразливості.
Висновки. Розроблено нечітку модель оцінки ризиків ERP-системи. Обрано перелік факторів, що впливають на ризик інформаційної безпеки. Запропоновано методи оцінки ризику інформаційних ресурсів та ERP-систем взагалі, оцінки фінансових збитків від реалізації загроз, визначення типу ризику за його оцінкою для формування рекомендацій відносно їх обробки з метою підтримки рівня захищеності ERP-системи. Визначено перелік лінгвістичних змінних моделі. Обрано структуру бази нечітких продукційних правил – MISO-структуру. Побудовано структуру нечіткої моделі. Визначено нечіткі змінні моделі. 
ТЕХНОЛОГІЯ СОЦІАЛІЗАЦІЇ ОСОБИСТОСТЕЙ ЗА СПІЛЬНИМИ ІНТЕРЕСАМИ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА SEO-ТЕХНОЛОГІЙ
Get PDFContext. The socialization of individuals with common interests is caused by the need of most people to simplify some of the moments of life by reducing the time for their implementation. With the rapid growth of information, the human workload in society and the recent epidemics of the world, people are becoming isolated from the opportunity to communicate. And this is one of the important needs of human consciousness and self-realization. Therefore, there is an urgent need to be able to obtain a recommended list of similar people of common interest as a result of intelligent search of many relevant users of social networks through analysis of human faces in user photos (based on neural networks) and analysis of user information based on fuzzy search algorithms and Noisy model. Channel).
Objective of the study is to develop technology for socialization of individuals based on SEO-technology and machine learning through the use of convolutional and Siamese neural networks to identify users and text analysis algorithms to select relevant users of future communication.
Method. In the implementation of SEO-technologies selected fuzzy word search algorithms based on the Noisy Channel model algorithms for efficient distribution of textual information. During the implementation of machine learning, a convolutional neural network was developed to identify users of the system.
Results. An intelligent system of socialization of individuals by common interests based on SEO-technology and machine learning methods has been developed. The work of two neural networks was implemented: convolutional and Siamese, which allowed to search for a human face in photos uploaded by the user and compare the found face with those already available in the database / Internet. This makes it possible to effectively identify the authenticity of the user and ensure that this user is not currently in the database, so it is potentially real. Using fuzzy search algorithms, Levenstein’s algorithm and the Noisy Channel model, an algorithm for analyzing and comparing user information was created, which for the current user forms a list of available users of the system, sorted by descending percentage of similarity and indicates how other users’ interests coincide.
Conclusions. It was found that the algorithm implemented in the system for forming a sample of users is more efficient and accurate by about 25–30% compared to the usual Levenstein algorithm. Also, the implemented algorithm performs sampling approximately 10 times faster than the usual Levenstein algorithm.Актуальность. Социализация личностей по общим интересам вызвана потребностью большинства людей упростить часть жизненных моментов за счет уменьшения времени их реализации. С быстрыми темпами роста информации, загруженности человека в обществе и в связи с последними эпидемическими событиями человек становится изолированным от возможности общаться. А это одна из важных потребностей человеческого сознания и самореализации. Поэтому является актуальным спросом возможность получать рекомендованный список подобных людей по общим интересам как результат интеллектуального поиска множества релевантных пользователей социальных сетей через анализ фото человеческого лица на пользовательских фотографиях (на основе нейронных сетей) и анализ пользовательской информации (на основе алгоритмов нечеткого поиска и модели Noisy Channel).
Целью исследования является разработка технологии для социализации личностей на основе SEO технологии и метода машинного обучения через использование сверточной и сиамской нейронных сетей для идентификации пользователей и алгоритмов анализа текста для подбора релевантных пользователей будущего общения.
Метод. При реализации SEO-технологий выбраны алгоритмы нечеткого поиска по словам на основе модели Noisy Channel с алгоритмами эффективного распределения текстовой информации. При реализации машинного обучения разработана сверточная нейронная сеть для идентификации пользователей системы.
Результаты. Разработана интеллектуальная система социализации личностей по общим интересам на основе SEOтехнологии и методы машинного обучения. Осуществлена реализация работы двух нейронных сетей: сверточной и сиамской, что позволило осуществить поиск человеческого лица, на загружаемых пользователем фотографиях и сравнить найденное лицо с уже имеющимися в базе данных/Интернет. Это позволяет эффективно идентифицировать подлинность пользователя и гарантировать, что этого пользователя на данный момент нет в базе данных, соответственно он потенциально реальный. С помощью алгоритмов нечеткого поиска, алгоритма Левенштейна и модели Noisy Channel создан алгоритм анализа и сравнения пользовательской информации, который для текущего пользователя формирует список имеющихся пользователей системы, рассортированный по убыванию процентного соотношения сходства пользователей и указывает, насколько интересы других пользователей совпадают с интересами текущего пользователя .
Выводы. Выявлено, что реализуемый в системе алгоритм для формирования выборки пользователей является более эффективным и точным примерно на 25–30% по сравнению с обычным алгоритмом Левенштейна. Также реализуемый алгоритм осуществляет выборку примерно в 10 раз быстрее, чем обычный алгоритм Левенштейна. Актуальність. Соціалізація особистостей за спільними інтересами спричинено потребою більшості людей спростити частину життєвих моментів за рахунок зменшення часу на їх реалізацію. З швидкими темпами росту інформації, завантаженості людини в суспільстві та у зв’язку з останніми епідемічними світовими подіями людина стає ізольованою від можливості спілкуватися. А це однією із важливих потреб людської свідомості та самореалізації. Тому є актуальним попитом мати можливість отримувати рекомендований список подібних людей за спільними інтересами як результат інтелектуального пошуку множини релевантних користувачів соціальних мереж через аналіз фото людського обличчя на користувацьких фотографіях (на основі нейронних мереж) і аналіз користувацької інформації (на основі алгоритмів нечіткого пошуку та моделі Noisy Channel).
Мета – розроблення технології для соціалізації особистостей на основі SEO-технології та методу машинного навчання через використання згорткової та сіамської нейронних мереж для ідентифікації користувачів та алгоритмів аналізу тексту для підбору релевантних користувачів майбутнього спілкування.
Метод. При реалізації SEO-технологій обрано алгоритми нечіткого пошуку по словах на основі моделі Noisy Channel з алгоритмами ефективного розподілу текстової інформації. При реалізації машинного навчання розроблено згорткову нейронну мережу для ідентифікації користувачів системи.
Результати. Розроблено інтелектуальну систему соціалізації особистостей за спільними інтересами на основі SEOтехнології та методи машинного навчання. Здійснено реалізацію роботи двох нейронних мереж: згорткової та сіамської, що дозволило здійснити пошук людського обличчя, на завантажуваних користувачем фотографіях і порівняти знайдене обличчя з уже наявними в базі даних/Інтернет. Це дає можливість ефективно ідентифікувати справжність користувача та гарантувати, що цього користувача на даний момент нема в базі даних, відповідно він потенційно є реальним. За допомогою алгоритмів нечіткого пошуку, алгоритму Левенштейна та моделі Noisy Channel створено алгоритм аналізу та порівняння користувацької інформації, який для поточного користувача формує список наявних користувачів системи, посортований по спаданню відсоткового співвідношення подібності користувачів та вказує, наскільки інтереси в інших користувачів збігаються з інтересами поточного користувача.
Висновки. Виявлено, що в системі алгоритм для формування вибірки користувачів є ефективнішою та точнішою приблизно на 25–30% в порівнянні зі звичайним алгоритмом Левенштейна. Також реалізований алгоритм здійснює вибірку приблизно в 10 разів швидше, ніж звичайний алгоритм Левенштейна
ЗАСОБИ ПІДБОРУ МЕТОДОЛОГІЇ РОЗРОБЛЕННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ З УРАХУВАННЯМ ХАРАКТЕРИСТИК ПРОЕКТУ
No full textContext. In the software development process, the choice of a software development methodology is one of the important stages that significantly affects the success/failure of the project. The choice of the optimal development methodology depends on many factors and is a time-consuming and nontrivial task.
Objective. Therefore, there is a need to develop an effective and flexible software tool for selecting the best software development methodology that would automate this process and take into account the key characteristics of the project.
Method. This article presents an algorithm for selecting a software development methodology using methods of multi-criteria analysis and expert evaluation, which provides for gathering of the expert evaluation and implements the process of selecting the methodology using such methods as AHP, TOPSIS and Weighted Sum.
Results. Using the above-mentioned algorithm, a software system was developed for selecting the best software development methodology depending on the characteristics of the project, where the criteria weights provided by experts were taken into account and the AHP method was applied to determine user priorities regarding the criteria for the methodology comparison. The TOPSIS and Weighted Sum method were chosen to calculate the estimates of the methodology selection. The software tool provides for the output of useful details of the selection results, namely, an expert evaluation of the specified parameter values in relation to all methodologies, and it can be used to improve the efficiency of the software development process in terms of automating the provision of recommendations to IT project managers.
Conclusions. The algorithm for selecting a software development methodology was developed, which, unlike the existing ones, provided for gathering of expert evaluation, taking into account the values of the criteria set by a user independently, and implemented the process of selecting the methodologies using such methods of multi-criteria analysis as AHP, TOPSIS and weighted sum. Using the above algorithm, a software system was developed for selecting the best software development methodology, depending on the characteristics of the project, where the criteria weights provided by experts were taken into account, and the AHP method was applied to determine user priorities for methodology comparison criteria. TOPSIS and weighted sum methods and were chosen to calculate the scores of methodology choice. The software tool provides for the output of useful details about the selection results, namely, an expert evaluation of the set parameter values regarding all methodologies.Актуальность. В процессе разработки программного обеспечения выбор методологии его разработки является одним из важных этапов, существенно влияющих на успех/провал проекта. Выбор оптимальной методологии разработки зависит от многих факторов и является трудоемкой и нетривиальной задачей.
Цель. Соответственно, существует потребность в разработке эффективного и гибкого программного средства для подбора оптимальной методологии разработки программного обеспечения, которое бы автоматизировало данный процесс а также учитывало ключевые характеристики проекта.
Метод. В данной работе представлен алгоритм подбора методологии разработки программного обеспечения с использованием методов многокри-териального анализа и экспертных оценок, предусматривающий сбор оценок экспертов и реализующий процесс подбора методологии с помощью методов AHP, TOPSIS и Weighted Sum.
Результаты. С использованием вышеупомянутого алгоритма была разработана программная система для подбора оптимальной методологии разработки программного обеспечения в зависимости от характеристик проекта, где учтены весы критериев, предоставленные экспертами, а также применен метод AHP для определения пользовательских приоритетов критериев сравнения методологий. Для вычисления оценок выбора методологии был выбран метод взвешенной суммы и TOPSIS. Программное средство предполагает вывод полезных деталей о результатах подбора, а именно экспертную оценку заданных значений параметров относительно всех методологий, и может быть использован для повышения эффективности процесса разработки программного обеспечения в части автоматизации предоставления рекомендаций руководителям ИТпроектов.
Выводы Разработан алгоритм выбора методологии разработки проограммного обеспечения, который, в отличие от существующих, предусматривает сбор оценок экспертов, учитывая при этом значение критериев, заданных пользователем самостоятельно, и реализует процесс подбора методологий используя методы многокритериального анализа AHP, TOPSIS и Weighted Sum. С использованием вышеописанного алгоритма была разработана программная система для подбора оптимальной методологии разработки программного обеспечения в зависимости от характеристик проекта, где учтены весы критериев, предоставленные экспертами, а также применен метод AHP для определения пользовательских приоритетов критериев сравнения методологий. Для вычисления оценок выбора методологии был выбран метод взвешенной суммы и TOPSIS. Программное средство предусматривает вывод полезных деталей о результатах подбора, а именно экспертную оценку заданных значений параметров в отношении всех методологийАктуальність. В процесі розробки програмного забезпечення вибір методології його розроблення є одним з важливих етапів, який суттєво впливає на успіх/провал проекту. Вибір оптимальної методології розробки залежить від багатьох факторів та є трудомісткою і нетривіальною задачею.
Мета. Відповідно, існує потреба у розробленні ефективного та гнучкого програмного засобу для підбору оптимальної методології розроблення програмного забезпечення, який би автоматизував даний процес а також враховував ключові характеристики проєкту.
Метод. В даній роботі представлено алгоритм підбору методології розроблення програмного забезпечення з використанням методів багатокритеріального аналізу та експертних оцінок, який передбачає збір оцінок експертів та реалізує процес підбору методології за допомогою методів AHP, TOPSIS та Weighted Sum.
Результати. З використанням вищезазначеного алгоритму було розроблено програмну систему для підбору оптимальної методології розроблення програмного забезпечення в залежності від характеристик проєкту, де враховано ваги критеріїв, надані експертами, а також застосовано метод AHP для визначення користувацьких пріоритетів критеріїв порівняння методологій. Для обчислення оцінок вибору методологій було обрано метод зваженої суми та TOPSIS. Програмний засіб передбачає виведення корисних деталей про результати підбору, а саме експертну оцінку заданих значень параметрів відносно всіх методологій, та може бути використаний для підвищення ефективності процесу розроблення програмного забезпечення в частині автоматизації надання рекомендацій керівникам ІТ-проектів.
Висновки. Розроблено алгоритм для вибору методології розроблення програмного забезпечення, який, на відміну від існуючих, передбачає збір оцінок експертів, враховуючи при цьому значення критеріїв, заданих користувачем самостійно, і реалізує процес підбору методологій використовуючи методи багатокритеріального аналізу AHP, TOPSIS та Weighted Sum. З використанням вищеописаного алгоритму було розроблено програмну систему для підбору оптимальної методології розроблення програмного забезпечення в залежності від характеристик проєкту, де враховано ваги критеріїв, надані експертами, а також застосовано метод AHP для визначення користувацьких пріоритетів критеріїв порівняння методологій. Для обчислення оцінок вибору методологій було обрано метод зваженої суми та TOPSIS. Програмний засіб передбачає виведення корисних деталей про результати підбору, а саме експертну оцінку заданих значень параметрів відносно всіх методологій
МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЮВАННЯ НА ОСНОВІ ТРИ СЕГМЕНТНОЇ ЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ ЗІ СТРИБКАМИ
No full textContext. The problem of approximation of empirical data in the decision-making system in safety management.. The object of the study was to verify the adequate coefficients of the mathematical model for data approximation using information technology.
Objective. The goal of the work is the creation adequate math-ematical model using information technology on the bases analyze different approaches for approximating empirical data an that can be used to predict the current state of the operator in the flight safety system..
Method. A comparative analysis of the description of the transformation of information indicators with a non-standard structure. The following models of transformation of information indicators with similar visual representation are selected for comparison: parabolas of the second and third order, single regression and regression with jumps. It is proposed to use new approaches for approximation, based on the use of the criterion proposed by Kuzmin and the Heaviside function. The adequacy of the approximation was checked using these criteria, which allowed to choose an adequate mathematical model to describe the transformation of information indicators. The stages of obtaining a mathematical model were as follows: determining the minimum sum of squares of deviations for all information indicators simultaneously; use of the Heaviside function; optimization of the abscissa axis in certain areas; use of the linearity test. The obtained mathematical model adequately describes the process of transformation of information indicators, which will allow the process of forecasting changes in medical and biological indicators of operators in the performance of professional duties in aviation, as one of the methods of determining the human factor in a proactive approach in flight safety.
Results. The results of the study can be used during the construction of mathematical models to describe empirical data of this kind.
Conclusions. Experimental studies have suggested recommending the use of three-segment linear regression with jumps as an adequate mathematical model that can be used to formalize the description of empirical data with non-standard structure and can be used in practice to build models for predicting operator dysfunction as one of the causes of adverse events in aviation.
Prospects for further research may be the creation of a multiparameter mathematical model that will predict the violation of the functional state of the operator by informative parameters, as well as experimental study of proposed mathematical approaches for a wide range of practical problems of different nature and dimension.Актуальность. Проблема аппроксимации эмпирических данных в системе принятия решений в управлении безопасностью полетов. Объектом исследования является проверка на адекватность коэффициентов математической модели для аппроксимации данных с помощью информационных технологий. Целью работы является разработка адекватной математической модели с использованием информационных технологий на основе анализа разных подходов к аппроксимации эмпирических данных, которые могут быть использованы для прогнозирования функционального состояния оператора в системе безопасности полетов. Анализ литературы показал, что метод наименьших квадратов часто используется в задачах аппроксимации даже в тех случаях, когда исследуемый набор данных резко меняет геометрическую структуру. В статье анализируются статистические данные з необычной структурою. Для построения математической модели для их описания выдвигаются четыре гипотезы: описание с помощью простой линейной регрессией, параболою второго порядка, параболою третьего порядка, три сегментной линейной регрессии со скачками. Проведенные расчеты и визуальный анализ опроверг первые три гипотезы, а четвертая гипотеза про возможность описания эмпирических данных с помощью три сегментной линейной регрессии был детально рассмотрен. Во время построения три сегментной линейной регрессии со скачками была оптимизирована абсцисса сечения скачка. Полученный аналитический вид для трисегментной линейной регрессии со скачками стал возможным благодаря использованию функции Хэвисайда. Проведенный анализ подтвердил гипотезу о возможности использования трисегментной регресии со скачками в сравнении с рассмотренными первыми тремя гипотезами. Анализ показав преимущество использования три сегментной линейной регрессии со скачками за параметрами точности аппроксимации и прогноза.
Метод. Предлагаются четыре варианта аппроксимации данных с нестандартной структурой, а именно: одиночная линейная регрессия; парабола второго порядка; парабола третьего порядка; трехсегментная линейная регрессия со скачками. Предлагается использовать новые подходы для аппроксимации, основанные на использовании критерия, предложенного Кузьминым, и функции Хэвисайда. Проверка адекватности аппроксимации по этим критериям позволит определить адекватную математическую модель для описания информационных параметров. Для получения математической модели использовались следующие подходы: определение минимальной суммы квадратов отклонений для всего набора данных одновременно; использование функции Хэвисайда; оптимизация оси абсцисс прыжкового участка; использование теста на линейность. Данная математическая модель позволит осуществлять процесс прогнозирования изменений функционального состояния эксплантата при выполнении профессиональных обязанностей в авиации, как основного триггера человеческого фактора в парадигме про активного подхода в обеспечении безопасности полетов.
Результаты. Результаты исследования могут быть использованы при построении математических моделей для описания эмпирических данных подобного рода.
Выводы. Эксперименты подтвердили адекватность использования трисегментной линейной регрессии со скачками для задачи описания эмпирических данных с нестандартной структурой и позволили рекомендовать ее к использованию на практике для решения задач формализации описания изменений функционального состояния. эксплуатанта как часть человеческого фактора в системе безопасности полетов.
Перспективами дальнейших исследований может быть создание математической модели прогнозирования изменения функционального состояния оператора при различных дестабилизирующих факторах, а также экспериментальное изучение предложенных показателей на более сложных практических задачах разного характера и размерности.Актуальність. Проблема апроксимації емпіричних даних у системі прийняття рішень в управлінні безпекою. Об’єктом дослідження була перевірка адекватних коефіцієнтів математичної моделі для апроксимації даних за допомогою інформаційних технологій. Метою роботи є створення адекватної математико-матичної моделі з використанням інформаційних технологій на основі аналізу різних підходів до апроксимації емпіричних даних, які можуть бути використані для прогнозування поточного стану оператора в системі безпеки польотів. Аналіз літератури показав, що метод найменших квадратів часто використовується в задачах апроксимації навіть у тих випадках коли досліджуваний набір даних різко змінює геометричну структуру У статті аналізуються статистичні дані з незвичайною структурою. Для побудови математичної моделі для їх опису висуваються чотири гіпотези: опис за допомогою однієї лінійної регресії, параболою другого порядку, параболою третього порядку, трисегментної лінійної регресії зі стрибками. Проведені розрахунки та візуальний аналіз відхили перші три гіпотези та четверта гіпотеза про можливість опису емпіричних даних за допомогою три сегментної лінійної регресії була детально розглянута. Під час побудови трисегментної лінійної регресії зі стрибками оптимізували абсцис перерізу стрибка. Отримання аналітичного виразу для трисегментної лінійної регресії зі стрибками стало можливим завдяки використанню функції Хевісайда. Аналіз показав перевагу трисегментної лінійної регресії зі стрибками з точки зору точності апроксимації та надійності передбачення.
Метод. Проведено порівняльний аналіз опису трансформації інформаційних показників нестандартної структури. Для порівняння вибрано такі моделі перетворення інформаційних показників з подібним візуальним відображенням: параболи другого і третього порядку, одиночна регресія та регресія зі стрибками. Запропоновано використовувати нові підходи для апроксимації, засновані на використанні критерію, запропонованого Кузьміним, та функції Хевісайда. За цими критеріями було перевірено адекватність апроксимації, що дозволило вибрати адекватну математичну модель для опису перетворення інформаційних показників. Етапи отримання математичної моделі були такими: визначення мінімальної суми квадратів відхилень за всіма інформаційними показниками одночасно; використання функції Хевісайда; оптимізація осі абсцис на окремих ділянках; використання тесту на лінійність. Отримана математична модель адекватно описує процес перетворення інформаційних показників, що дозволить здійснювати процес прогнозування зміни медико-біологічних показників експлуатантів при виконанні професійних обов’язків в авіації, як один із методів визначення людського фактора в авіації. ініціативний підхід до безпеки польотів.
Результати. Результати дослідження можуть бути використані під час побудови математичних моделей для опису емпіричних даних такого роду.
Висновки. Експериментальні дослідження довели можливість використання трьохсегментної лінійної регресії зі стрибками як адекватної математичної моделі, яка може бути використана для формалізації опису емпіричних даних з нестандартною структурою та може бути використана на практиці для побудови моделей для прогнозування функціонального стану оператора як однієї з причин несприятливих подій в авіації.
Перспективами подальших досліджень може бути створення багатопараметричної математичної моделі, яка дозволить прогнозувати порушення функціонального стану оператора за інформативними параметрами, а також експериментальне вивчення запропонованих математичних підходів для широкого кола практичних задач різного характеру та розмірності
ОЦІНКА МЕТОДІВ FEM И FDTD ПРИ МОДЕЛЮВАННІ ЕЛЕКТРОМАГНІТНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПРИСТРОЇВ ПЕРЕТВОРЕННЯ ПОЛЯРИЗАЦІЇ ІЗ ДІАФРАГМАМИ
No full textContext. Today, there is a rapid expansion of the range of modern branches of science and technology, which actively use satellite telecommunication systems to receive, process and transmit various information. These radioelectronic systems quite often require an increase of the volumes of information, which they are processing and transmitting. Increase of the volumes of transmitted information in two times can be achieved by using dual-polarization antenna systems and devices. Nowadays, most part of the specialists, who are engaged in the development of various modern polarization-processing microwave devices, carry out their numerical modeling and optimization using variational techniques, methods of integral equations, method of fields matching in partial regions. The methods with division of the internal region of the device into elementary cells are applied most actively. Among them in the time domain the most often used approach is finite difference method with the decomposition at hexagonal mesh, while and in the frequency domain the finite elements method with the adaptive tetrahedral mesh is applied. Therefore, the estimation of the speed and accuracy of these methods with the purpose of determination of more effective among them is a relevant problem.
Objective. The goal of the research is comparison of speed and accuracy of the calculations of electromagnetic characteristics of waveguide polarizers using FEM and FDTD methods, as well as the comparison of the convergence of these methods for the analysis of polarization-processing microwave devices with diaphragms.
Method. For the calculations and analysis of electromagnetic characteristics in the article we used the method of finite differences in the time domain (FDTD) and the method of finite elements in the frequency domain (FEM). In FEM the volume is split into the tetrahedral mesh cells. In FDTD the computational domain is divided into hexagonal mesh cells.
Results. It was found that the convergence of voltage standing wave ratio for the waveguide polarizer is fast for both methods. It was obtained that the convergence of the characteristics of differential phase shift, axial ratio, and crosspolar discrimination of the developed microwave device turned out to be much more sensitive to the number of mesh cells used. Moreover, in the research it was obtained by calculations that the computation time by the finite elements method in the frequency domain is more than 2 times less than the corresponding time required for calculations by the finite difference time domain method. When using the finite elements method in the frequency domain the corresponding number of tetrahedral mesh cells is 10 times less than the number of hexagonal mesh cells, which are used in the finite difference time domain method.
Conclusions. Performed investigations have shown that FEM in the frequency domain, which applies an adaptive tetrahedral mesh, is more efficient than the FDTD method for the calculations of phase and polarization characteristics of modern waveguide polarizers and other microwave devices for various applications.Актуальность. На сегодняшний день происходит стремительное расширение круга современных отраслей науки и техники, которые активно используют спутниковые телекоммуникационные системы для приема, обработки и передачи различной информации. Такие радиоэлектронные системы достаточно часто требуют увеличения объемов информации, которые они обрабатывают и передают. Удвоения объемов передаваемой информации можно достичь, используя двухполяризационные антенные системы и устройства. В наше время большинство специалистов, которые занимаются разработкой разных современных поляризационных устройств СВЧ, выполняют их численное моделирование и оптимизацию с помощью вариационных методов расчета, методов интегральных уравнений, метода согласования полей частичных областей. Наиболее активно применяются методы с разбиением внутренней области устройств на элементарные ячейки. Среди них во временной области наиболее часто используют метод конечных разностей с разбиением на гексагональную сетку, а в частотной области применяют метод конечных элементов с адаптивной тетраэдрической сеткой. Таким образом, актуальной задачей является оценка скорости и точности этих методов с целью определения более эффективного из них.
Цель. Целью исследования является сравнение скорости и точности расчетов электромагнитных характеристик волноводных поляризаторов численными методами FEM и FDTD, а также сравнение сходимости этих методов при анализе поляризационных устройств СВЧ с диафргамами.
Метод. Для расчетов и анализа электромагнитных характеристик в статье использовано метод конечных разностей во временной области FDTD и метод конечных элементов в частотной области FEM. В FEM осуществляется разбиение на тетраэдрические ячейки сетки. В FDTD область расчета разбивается на гексагональные ячейки сетки.
Результаты. Установлено, что сходимость коэффициента стоячей волны по напряжению для волноводного поляризатора является быстрой для обоих методов. Получено, что сходимости характеристик дифференциального фазового сдвига, коэффициента эллиптичности и кроссполяризационной развязки разработанного микроволнового устройства оказались значительно более чувствительными к используемому количеству ячеек сетки. Более того, в исследовании расчетным путем получено, что время вычислений методом конечных элементов в частотной области более чем в 2 раза меньше, чем соответственное время, необходимое для расчета время вычислений методом конечных разностей во временной области. При использовании метода конечных элементов в частотной области соответствующее количество ячеек тетраэдрической сетки в 10 раз меньше, чем количество ячеек гексагональной сетки в методе конечных разностей во временной области.
Выводы. Проведенные исследования показали, что метод FEM в частотной области, в котором применяется адаптивная тетраэдрическая сетка, более эффективен, чем метод FDTD для расчета фазовых и поляризационных характеристик современных волноводных поляризаторов для различных применений.Актуальність. Насьогоднішній відбувається стрімке розширення кола сучасних галузей науки і техніки, які активно використовують супутникові телекомунікаційні системи для прийому, оброблення та передачі різної інформації. Такі радіоелектронні системи досить часто вимагають збільшення обсягів інформації, які вони обробляють та передають. Подвоєння обсягів переданої інформації можна досягти, використовуючи двополяризаційні антенні системи та пристрої. У наш час більшість спеціалістів, котрі займаються розробленням різних сучасних поляризаційних пристроїв НВЧ, виконують їх чисельне моделювання та оптимізацію за допомогою варіаційних методів розрахунку, методів інтегральних рівнянь, методу узгодження полів часткових областей. Найбільш активно використовують методи із розбиттям внутрішньої області пристрою на елементарні комірки. Серед них у часовій області найбільш часто використовують метод скінченних різниць із розбиттям на гексагональну сітку, а в частотній області застосовують метод скінченних елементів із адаптивною тетраедричною сіткою. Таким чином, актуальною задачею є оцінка швидкості та точності цих методів з метою визначення більш ефективного із них.
Мета. Метою дослідження є порівняння швидкості та точності розрахунків електромагнітних характеристик хвилевідних поляризаторів чисельними методами FEM і FDTD, а також порівняння збіжності цих методів при аналізі поляризаційних пристроїв НВЧ із діафрагмами.
Метод. Для розрахунків і аналізу електромагнітних характеристик у статті використано метод скінченних різниць у часовій області FDTD та метод скінченних елементів у частотній області FEM. У FEM здійснюється розбиття на тетраедричні комірки сітки. У FDTD область розрахунку розбивається на гексагональні комірки сітки.
Результати. Установлено, що збіжність коефіцієнта стійної хвилі за напругою для хвилевідного поляризатора є швидкою для обох методів. Отримано, що збіжності характеристик диференційного фазового зсуву, коефіцієнта еліптичності та кросполяризаційної розв’язки розробленого мікрохвильового пристрої виявилися значно більш чутливими до використаної кількості комірок сітки. До того ж, у дослідженні розрахунковим шляхом отримано, що час обчислень методом скінчених елементів в частотній області більш ніж в 2 рази менший, ніж відповідний час, що необхідний для обчислень методом скінчених різниць у часовій області. При використанні методу скінчених елементів у частотній області відповідна кількість комірок тетраедричної сітки в 10 разів менша, ніж кількість комірок гексагональної сітки методі скінчених різниць у часовійобласті.
Висновки. Проведені дослідження показали, що метод FEM у частотної області, в якому використовується адаптивна тетраедрична сітка, більш ефективний, ніж метод FDTD для розрахунку фазових та поляризаційних характеристик сучасних хвилевідних поляризаторів та інших мікрохвильових пристроїв для різних застосувань
РОЗРОБКА МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ СИНТЕЗУ ГРУПОВИХ РІШЕНЬ СТРУКТУРИЗАЦІЇ ГРУБИХ ДАНИХ ТА ЕКСПЕРТНИХ ЗНАНЬ
No full textContext. The problem of aggregating the decision table attributes values formed out of group expert assessments as the classification problem was solved in the context of structurally rough set notation. The object of study is the process of the mathematical models synthesis for structuring and managing the expert knowledge that are formed and processed under incompleteness and inaccuracy (roughness).
Objective. The goal of the work is to develop a set of mathematical models for group expert assessments structuring for classification inaccuracy problem solving.
Method. A set of mathematical models for structuring the group expert assessments based on the methods of the theory of evidence has been proposed. This techniques allow to correctly manipulate the initial data formed under vagueness, imperfection, and inconsistency (conflict). The problems of synthesis of group decisions has been examined for two cases: taking into account decision table existing data, only, and involving additional information, i.e. subjective expert assessments, in the process of the aggregation of the experts’ judgments.
Results. The outcomes gained can become a foundation for the methodology allowing to classify the groups of expert assessments with using the rough sets theory. This make it possible to form the structures modeling the relationship between the classification attributes of the evaluated objects, the values of which are formed out of the individual expert assessments and their belonging to the certain classes.
Conclusions. Models and methods of the synthesis of group decisions in context of structuring decision table data have been further developed. Three main tasks of structuring decision table data gained through the expert survey has been considered: the aggregation of expert judgments of the values of the decision attributes in the context of modeling of the relationship between the universe element and certain class; the aggregation of expert judgments of the values of the condition attributes; the synthesis of a group decision regarding the belonging of an object to a certain class, provided that the values of the condition attributes are also formed through the expert survey. The proposed techniques of structuring group expert assessments are the theoretical foundation for the synthesis of information technologies for the solution of the problems of the statistical and intellectual (classification, clustering, ranking and aggregation) data analysis in order to prepare the information and make the reasonable and effective decisions under incompleteness, uncertainty, inconsistency, inaccuracy and their possible combinationАктуальность. Рассмотрены вопросы агрегирования значений атрибутов таблицы решений, сформированных на основе групповых экспертных оценок при решении задач неточной классификации в рамках нотации теории грубых множеств. Объектом исследования являлись процессы синтеза математических моделей структуризации и управления экспертными знаниями, которые формируются и обрабатываются в условиях неточности (грубости) и неполноты. Цель работы – разработка математических моделей структуризации групповых экспертных оценок при решении задачи «неточной классификации».
Метод. Предложено комплекс математических моделей структуризации групповых экспертных оценок, в основу которых положены методы теории свидетельств, позволяющие корректно оперировать с исходными данными, сформированными в условиях неопределенности, неполноты, несогласованности (конфликта). Рассмотрены вопросы синтеза групповых решений для двух случаев: только на основе существующих данных таблицы решений, и с привлечением дополнительной информации (субъективных экспертных оценок) в процессе агрегирования суждений экспертов.
Результаты. Полученные результаты могут быть положены в основу методики, позволяющей выполнять классификацию групповых экспертных оценок с применением теории грубых множеств. Это позволяет формировать структуры, моделирующие зависимость между классификационными атрибутами оцениваемых объектов, значения которых формируются на основе индивидуальных экспертных оценок, и их принадлежностью соответствующим классам.
Выводы. Получили дальнейшее развитие модели и методы синтеза групповых решений в контексте структурирования данных таблицы решений. Три основные задачи структурирования данных таблицы решений, полученных в результате экспертного опроса, были рассмотрены: агрегирование экспертных оценок значений атрибутов решений при моделировании зависимости «элемент универсума – определенный класс»; агрегирование экспертных оценок значений атрибутов условий; синтез группового решения о принадлежности объекта к некоторому классу при условии, что значения атрибутов условий также формируются за результатами экспертного опроса. Предложенные техники структуризации групповых экспертных оценок составляют теоретическую основу для синтеза информационных технологий решения задач статистического и интеллектуального (классификация, кластеризация, ранжирование, агрегирование) анализа данных с целью подготовки информации для принятия обоснованных и эффективных решений в условиях неполноты, неопределенности, несогласованности неточности их возможных комбинаций.Актуальність. Розглянуті питання агрегування значень атрибутів таблиці рішень, сформованих на основі групових експертних оцінок при вирішенні задачі неточної класифікації в рамках нотації теорії грубих множин. Об’єктом дослідження є процеси синтезу математичних моделей структуризації та управління експертними знаннями, які формуються та оброблюються в умовах неточності (грубості) та неповноти. Мета роботи – розробка математичних моделей структуризації групових експертних оцінок при вирішенні задачі «неточної класифікації».
Метод. Запропоновано комплекс математичних моделей структуризації групових експертних оцінок, в основу яких покладено методи теорії свідоцтв, які дозволяють коректно оперувати з вихідними даними, сформованими в умовах невизначеності, неповноти, неузгодженості (конфлікту). Розглянуті питання синтезу групових рішень для двох випадків: тільки на основі існуючих даних таблиці рішень, і з залученням додаткової інформації (суб’єктивних експертних оцінок) в процесі агрегування суджень експертів.
Результати. Отримані результати можуть бути покладені в основу методики, що дозволяє виконувати класифікацію групових експертних оцінок із застосуванням теорії грубих множин. Це дає можливість формувати структури, що моделюють залежність між класифікаційними атрибутами оцінюваних об’єктів, значення яких формуються на основі індивідуальних експертних оцінок, і їх приналежністю відповідним класам.
Висновки. Дістали подальшого розвитку моделі та методи синтезу групових рішень у контексті структурування даних таблиці рішень. Три основні задачі структурування даних таблиці рішень, одержаних у результаті експертного опитування, було розглянуто: агрегування експертних суджень щодо значень атрибутів рішень при моделюванні залежності «елемент універсуму – визначений клас»; агрегування експертних оцінок щодо значень атрибутів умов; синтез групового рішення щодо належності об'єкта до певного класу за умови, що значення атрибутів умов також формуються шляхом експертного опитування. Запропоновані техніки структуризації групових експертних оцінок становлять теоретичне підґрунтя для синтезу інформаційних технологій вирішення задач статистичного та інтелектуального (класифікація, кластеризація, ранжування, агрегування) аналізу даних з метою підготовки інформації для прийняття обґрунтованих та ефективних рішень в умовах неповноти, невизначеності, неузгодженості неточності та їх можливих комбінацій
АЛГОРИТМИ ТА АРХІТЕКТУРА ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ ПРИРОДНІХ ТА АНТРОПОГЕННИХ ЛАНШАФТІВ
No full textContext. The problem of automation of the generation of natural and anthropogenic landscapes is considered. The subject of the research is methods of procedural generation of landscapes that quickly and realistically visualize natural and anthropogenic objects taking into account different levels of detail.
Objective. The goal of the work is to improve the rendering quality and efficiency of the procedural generation process of landscape surfaces at any level of detail based on the implementation of the developed method.
Method. The proposed method of visualization involves the construction of a natural landscape using Bezier curves and surfaces and manual editing of individual segments; use of software agents that are responsible for individual steps of generating anthropogenic objects; adaptation of anthropogenic objects to the characteristics of natural landscapes; containerization of three-dimensional objects, which is used in various steps to organize the storage and loading of objects efficiently. A generated heightmap based on the Perlin noise algorithm is used to construct surfaces on individual segments of the natural landscape. Landscape processing software agents are used to unify the design of algorithms for creating and processing information about anthropogenic objects. Correct application operation and error resistance is guaranteed due to the inheritance of a specific interface by all implementations of agents. Containerization with two-level caching ensures the efficiency of display detailing.
Results. The developed method is implemented programmatically, and its efficiency is investigated for different variants of input data, which to the greatest extent determine the complexity of visualization objects.
Conclusions. The conducted experiments confirmed the efficiency of the proposed algorithmic software and its viability in practice in solving problems of automated landscape generation. Prospects for further research include improvement and expansion of the algorithms for procedural landscape generation, functionality complication of manual visualized object processing, and division of individual objects into separate hierarchies of containers.Актуальность. Рассмотрена задача автоматизации генерирования природных и антропогенных ландшафтов. Предметом исследования являются процедурные методы генерации ландшафта, быстро и реалистично визуализирующих объекты с учетом разных уровней детализации. Цель работы – повышение качества отражения и эффективности процесса генерации ландшафта поверхностей при любом уровне детализации.
Метод. Предложенный метод визуализации предполагает построение природного ландшафта с помощью кривых и поверхностей Безье и ручное редактирование отдельных сегментов; использование программных агентов, отвечающих за отдельные шаги по генерации антропогенных объектов; адаптацию антропогенных объектов к характеристикам природных ландшафтов; контейнеризацию трехмерных объектов, которая используется на разных шагах для эффективной организации хранения и загрузки объектов. Для построения поверхностей на отдельных сегментах природного ландшафта используется сгенерированная карта высот на основе алгоритма шума Перлина. Программные агенты для обработки ландшафта применяются для унификации построения алгоритмов создания и обработки информации об антропогенных объектах. Благодаря наследованию конкретного интерфейса всеми реализациями агентов гарантируется корректная работа приложения и устойчивость к ошибкам. Эффективность детализации отображения обеспечивается контейнеризацией с двухуровневым кэшированием.
Результаты. Разработанный метод реализован программно, исследовано его эффективность для различных вариантов входных данных, в наибольшей степени определяющих сложность объектов визуализации.
Выводы. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность предлагаемого алгоритмического обеспечения и позволяют рекомендовать его для использования на практике при решении задач автоматизированной генерации ландшафтов. Перспективы дальнейших исследований могут заключаться в совершенствовании и расширении алгоритмов процедурного генерирования ландшафта, функционала ручной проработки, разделении отдельных объектов на иерархии контейнеров.Актуальність. Розглянуто задачу автоматизації генерування природніх та антропогенних ландшафтів. Предметом дослідження є процедурні методи генерації ландшафту, що швидко та реалістично візуалізують об’єкти з врахуванням різних рівнів деталізації. Мета роботи – підвищення якості відображення та ефективності процесу генерації ландшафту поверхонь при будь-якому рівні деталізації.
Метод. Запропонований метод візуалізації передбачає побудову природнього ландшафту з допомогою кривих та поверхонь Без’є та ручне редагування окремих сегментів; використання програмних агентів, які відповідають за окремі кроки генерації антропогенних об’єктів; адаптацію антропогенних об’єктів до характеристик природніх ландшафтів; контейнеризацію тривимірних об’єктів, що використовується на різних кроках для ефективної організації збереження та завантаження об’єктів. Для побудови поверхонь на окремих сегментах природнього ландшафту використовується згенерована карту висот на основі алгоритму шуму Перлина. Програмні агенти для обробки ландшафту застосовуються для уніфікації побудови алгоритмів створення та обробки інформації про антропогенні об’єкти. Завдяки успадкуванню конкретного інтерфейсу усіма реалізаціями агентів, гарантується коректна робота застосунку та стійкість до помилок. Ефективність деталізації відображення забезпечується контейнеризацією з дворівневим кешуванням.
Результати. Розроблений метод реалізовано програмно і досліджено його ефективність для різних варіантів вхідних даних, що у найбільшій мірі визначають складність об’єктів візуалізації.
Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого алгоритмічного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при вирішенні задач автоматизованої генерації ландшафтів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати у вдосконаленні та розширенні алгоритмів процедурного генерування ландшафту, функціоналу ручного опрацювання, розділенні окремих об’єктів на ієрархії контейнерів
ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ СИСТЕМИ ФУНКЦІОНАЛЬНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ З ІЄРАРХІЧНОЮ СТРУКТУРОЮ ДАНИХ
No full textContext. The problem of information-extreme machine learning of the functional diagnosis system is considered by the example of recognizing the technical state of a laser printer by typical defects of the printed material. The object of the research is the process of hierarchical machine learning of the functional diagnosis system of an electromechanical device.
Objective. The main objective is to improve the functional efficiency of machine learning during functional diagnostics system retraining using automatically forming a new hierarchical data structure for an expanded alphabet of recognition classes.
Method. A method of information-extreme hierarchical machine learning of the system of functional diagnosis of a laser printer based on typical defects of the printed material is proposed. The method was developed with functional approach of modeling the cognitive processes of natural intelligence, which makes it possible to give the diagnostic system the properties of adaptability under arbitrary initial conditions for the formation of images of printing defects and flexibility during retraining of the system due to an increase in the power of the alphabet of recognition classes. The method is based on the principle of maximizing the amount of information in the process of machine learning. The process of information-extreme machine learning is considered as an iterative procedure for optimizing the parameters of the functioning of the functional diagnostics system according to the information criterion. As a criterion for optimizing machine learning parameters, a modified Kullback’s information measure is considered, which is a functional of the exact characteristics of classification solutions. According to the proposed categorical functional model, an information-extreme machine learning algorithm has been developed based on a hierarchical data structure in the form of a binary decomposition tree. The use of such a data structure makes it possible to split a large number of recognition classes into pairs of nearest neighbors, for which the optimization of machine learning parameters is carried out according to a linear algorithm of the required depth.
Results. Information, algorithmic software for the system of functional diagnostics of a laser printer based on images of typical defects in printed material has been developed. The influence of machine learning parameters on the functional efficiency of the system of functional diagnostics of a laser printer based on images of defects in printed material has been investigated.
Conclusions. The results of physical modeling have confirmed the efficiency of the proposed method of information-extreme machine learning of the system of functional diagnosis of a laser printer based on typical defects in printed material and can be recommended for practical use. The prospect of increasing the functional efficiency of information-extremal learning of the functional diagnostics system is to increase the depth of machine learning by optimizing additional parameters of the system’s functions, including the parameters of the formation of the input training matrix.Актуальность. Рассмотрена задача информационно-экстремального машинного обучения системы функционального диагностирования на примере распознавания технического состояния лазерного принтера по типовым дефектам печатного материала. Объектом исследования является процесс иерархического машинного обучения системы функционального диагностирования электромеханического устройства.
Цель. Повышение функциональной эффективности машинного обучения системы функционального диагностирования методом автоматического формирования новейшей иерархической структуры данных при переобучении системы через расширение алфавита классов распознавания.
Метод. Предложен метод информационно-экстремального иерархического машинного обучения системы функционального диагностирования лазерного принтера по типовым дефектам печатного материала. Метод разработан в рамках функционального подхода к моделированию когнитивных процессов естественного интеллекта, позволяющего придать системе диагностирования свойства адаптивности при произвольных начальных условиях формирования изображений дефектов печати и гибкости при переобучении системы из-за увеличения мощности алфавита классов распознавания. В основу метода положен принцип максимизации количества информации в процессе машинного обучения. Процесс информационно-экстремального машинного обучения рассматривается как итерационная процедура оптимизации параметров функционирования системы функционального диагностирования по информационному критерию. В качестве критерия оптимизации параметров машинного обучения рассматривается модифицированная информационная мера Кульбака, которая является функционалом от точных характеристик классификационных решений. Согласно предложенной категориальной функциональной модели разработан алгоритм информационно-экстремального машинного обучения по иерархической структуре данных в виде бинарного декурсивного дерева. Применение такой структуры данных позволяет разбивать большое количество классов распознавания на пары ближайших соседей, для которых оптимизация параметров машинного обучения осуществляется по линейному алгоритму требуемой глубины.
Результаты. Разработаны информационное, алгоритмическое и программное обеспечение системы функционального диагностирования лазерного принтера по изображениям типовых дефектов печатного материала. Исследовано влияние параметров машинного обучения на функциональную эффективность системы функциональной диагностики лазерного принтера по изображениям дефектов печатного материала.
Выводы. Результаты физического моделирования подтвердили работоспособность предложенного метода информационно-экстремального машинного обучения системы функционального диагностирования лазерного принтера по типовым дефектам печатного материала и могут быть рекомендованы для практического использования. Перспектива повышения функциональной эффективности информационно-экстремального обучения системы функционального диагностирования заключается в увеличении глубины машинного обучения путем оптимизации дополнительных параметров функционирования системы, включая параметры формирования входной обучающей матрицы.Актуальність. Розглянуто задачу інформаційно-екстремального машинного навчання системи функціонального діагностування на прикладі розпізнавання технічного стану лазерного принтера за типовими дефектами друкованого матеріалу. Об’єктом дослідження є процес ієрархічного машинного навчання системи функціонального діагностування електромеханічного пристрою.
Мета. Підвищення функціональної ефективності машинного навчання системи функціонального діагностування шляхом автоматичного формування нової ієрархічної структури даних при перенавчанні системи через розширення алфавіту класів розпізнавання.
Метод. Запропоновано метод інформаційно-екстремального ієрархічного машинного навчання системи діагностування лазерного принтеру за типовими дефектами друкованого матеріалу. Метод розроблено в рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів природнього інтелекту, що дозволяє надати системі діагностування властивості адаптивності при довільних початкових умовах формування зображень дефектів друку та гнучкості при перенавчанні системи через збільшення потужності алфавіту класів розпізнавання. В основу методу покладено принцип максимізації кількості інформації в процесі машинного навчання. Процес інформаційно-екстремального машинного навчання розглядається як ітераційна процедура оптимізації параметрів функціонування системи функціонального діагностування за інформаційним критерієм. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання розглядається модифікована інформаційна міра Кульбака, яка є функціоналом від точнісних характеристик класифікаційних рішень. Згідно із запропонованою категорійною функціональною моделлю розроблено алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчання за ієрархічною структурою даних у вигляді бінарного декурсивного дерева. Застосування такої структури даних дозволяє розбивати велику кількість класів розпізнавання на пари найближчих сусідів, для яких оптимізація параметрів машинного навчання здійснюється за лінійним алгоритмом необхідної глибини.
Результати. Розроблено інформаційне, алгоритмічне і програмне забезпечення системи функціонального діагностування лазерного принтеру за зображеннями типових дефектів друкованого матеріалу. Досліджено вплив параметрів машинного навчання на функціональну ефективність системи функціонального діагностування лазерного принтеру за зображеннями дефектів друкованого матеріалу.
Висновки. Результати фізичного моделювання підтвердили працездатність запропонованого методу інформаційноекстремального машинного навчання системи функціонального діагностування лазерного принтеру за типовими дефектами друкованого матеріалу і можуть бути рекомендовані для практичного використання. Перспектива підвищення функціональної ефективності інформаційно-екстремального машинного навчання системи функціонального діагностування полягає в збільшенні глибини машинного навчання шляхом оптимізації додаткових параметрів функціонування системи, включаючи параметри формування вхідної навчальної матриці.
УДОСКОНАЛЕННЯ ВИХРОСТРУМОВОГО ІДЕНТИФІКАТОРА МЕТАЛІВ НА ОСНОВІ КОРЕЛЯЦІЙНОГО ПІДХОДУ
Get PDFContext. The article considers the problem of improving the eddy current device for metal identification on the basis of the correlation approach. This approach is convenient for the accumulation of a database of known leading materials, as well as for the comparison of the signal from an unknown metal object with the available standards in the database. The proposed approach allows to determine the type of metal from which the sample is made, without damaging its surface.
Objective. The aim of the work is the identification of metals by type on the feedback signals from the eddy current converter, due to the identification of new informative features and the creation of a database of images of metals.
Method. The paper presents the results of an experimental study of the proposed approach to increase the reliability of identification of metal objects that are detected using an eddy current device. These studies are conducted on the basis of a radio system that operates on the eddy current principle and has low-frequency magnetic loop antennas. The eddy current method allows the identification of metals by type remotely and without damaging their surface, in contrast to X-ray fluorescence, optical emission or chemical methods. A correlation approach for processing the response signal spectrum from a hidden metal object is proposed. The correlation approach allows to increase the reliability of the identification of metals by type when processing the signal in the spectral region based on the Fourier transform. Studies have been conducted on the example of metals that have similar spectral characteristics (silver, gold, lead). The updated approach allowed to increase the percentage difference between the information parameters of signals – responses from 1.87% to 5.02% for silver and gold, from 2.24% to 4.34% for silver and lead and from 0.36% to 0.7% for gold and lead.
Results. The developed radio system is a laboratory model, which consists of an analog part and a digital one. The analog part is an antenna unit, a signal amplifier and a bandpass filter, a digital part – a microcontroller with an ADC for digitizing and transmitting data to a laptop, which software implements the proposed approaches to signal processing. The paper experimentally confirmed the possibility of using a radio engineering system to solve the problem of metal identification within a subset of nonmagnetic and magnetic materials.
Conclusions. The development of modern eddy current devices is aimed at increasing the reliability of the identification the hidden metal objects, which is relevant in geophysical exploration, archeology, and law enforcement agencies in the search for hidden non-ferrous metals. The development and improvement of such systems includes both the development the hardware and the discovery new information parameters in the feedback signals from metals. One such direction may be the correlation approach to signal processing in the spectral region.Актуальность. В статье рассмотрена задача усовершенствования вихретокового устройства идентификации металлов на основе корреляционного подхода. Такой подход удобен для накопления базы данных известных проводных материалов, а также для сравнения сигнала от неизвестного металлического предмета с имеющимися в базе эталонами. Предлагаемый подход позволяет определить тип металла, из которого выполнен образец, без повреждения его поверхности.
Целью работы является идентификация металлов по типу по сигналам-откликам от вихретокового преобразователя, благодаря выявлению новых информативных признаков и созданию базы образов металлов.
Метод. В работе приведены результаты экспериментального исследования предложенного подхода повышения достоверности идентификации металлических предметов, выявляемых с помощью вихретокового устройства. Данные исследования проведены на основе радиотехнической системы, которая работает на вихретоковом принципе и имеет низкочастотные рамочные магнитные антенны. Вихретоковый метод позволяет проводить идентификацию металлов по типу дистанционно и без повреждения их поверхности, в отличие от рентгено-флуоресцентного, оптико-эмиссионного или химического методов. Предложен корреляционный подход для обработки спектра сигнала отклика от скрытого металлического предмета. Корреляционный подход позволяет повысить достоверность идентификации металлов по типу при обработке сигнала в спектральной области на основе преобразования Фурье. Проведены исследования на примере металлов, обладающих близкими спектральными характеристиками (серебро, золото, свинец). Предложенный подход позволил увеличить процентную разницу между информационными параметрами сигналов – отзывов с 1,87% до 5,02% для серебра и золота, с 2,24% до 4,34% для серебра и свинца и с 0,36% до 0,7% для золота и свинца.
Результаты. Разработанная радиотехническая система является лабораторным макетом, состоящим из аналоговой части и цифровой. Аналоговая часть – блок антенн, усилитель сигнала и полосовой фильтр, цифровая часть – микроконтроллер с АЦП для оцифровки и передачи данных на ноутбук, программно реализующий предложенные подходы по обработке сигнала. В работе экспериментально подтверждена возможность использования радиотехнической системы для решения задачи идентификации металла в рамках подмножества немагнитных и магнитных материалов.
Выводы. Развитие современных вихретоковых устройств происходит в направлении повышения достоверности идентификации скрытых металлических объектов, что актуально при проведении геофизической разведки, в археологии, а также в силовых структурах при поиске скрытых металлов.
Разработка и усовершенствование таких систем включает в себя как разработку аппаратной части так и выявление новых информационных параметров в сигналах-отзывах от металлов. Одним из таких направлений может быть корреляционный подход к обработке сигналов в спектральной области. Актуальність. В статті розглянуто задачу удосконалення вихрострумового пристрою ідентифікації металів на основі кореляційного підходу. Такий підхід є зручним для накопичення бази даних відомих провідних матеріалів, а також для порівняння сигналу від невідомого металевого предмета з наявними в базі еталонами. Запропонований підхід дозволяє визначити тип металу, з якого виконаний зразок, без пошкодження його поверхні.
Метою роботи є ідентифікація металів за типом по сигналам-відгукам від вихрострумового перетворювача, завдяки виявленню нових інформативних ознак та створенню бази образів металів.
Метод. В роботі наведено результати експериментального дослідження запропонованого підходу підвищення достовірності ідентифікації металевих предметів, які виявляються за допомогою вихрострумового пристрою. Дані дослідження проведені на основі радіотехнічної системи, яка працює на вихрострумовому принципі та має низькочастотні магнітні рамочні антени. Вихрострумовий метод дозволяє проводити ідентифікацію металів за типом дистанційно та без пошкодження їхньої поверхні, на відміну від рентгено-флуоресцентного, оптико-емісійного чи хімічного методів. Запропоновано кореляційний підхід для обробки спектру сигналу-відгуку від прихованого металевого предмету. Кореляційний підхід дозволяє підвищити достовірність ідентифікації металів за типом при обробці сигналу в спектральній області на основі перетворення Фур’є. Проведені дослідження на прикладі металів, які мають близькі спектральні характеристики (срібло, золото, свинець). Запронований підхід дозволив збільшити відсоткову різницю між інформаційними параметрами сигналів – відгуків з 1,87% до 5,02% для срібла і золота, з 2,24% до 4,34% для срібла і свинцю та з 0,36% до 0,7% для золота і свинцю.
Результати. Розроблена радіотехнічна система є лабораторним макетом, який складається з аналогової частини та цифрової. Аналогова частина – це блок антен, підсилювач сигналу та смуговий фільтр, цифрова частина – мікроконтролер із АЦП для оцифровування та передачі даних на ноутбук, що програмно реалізує запропоновані підходи з обробки сигналу. В роботі експериментально підтверджена можливість використання радіотехнічної системи для вирішення задачі ідентифікації металу в рамках підмножини немагнітних і магнітних матеріалів.
Висновки. Розвиток сучасних вихрострумових пристроїв відбувається у напрямку підвищення достовірності ідентифікації прихованих металевих об’єктів, що є актуальним при проведенні геофізичної розвідки, в археології, а також в силових структурах під час пошуків прихованих металів.
Розроблення та вдосконалення таких систем включає в себе як розробку апаратної частини так і виявлення нових інформаційних параметрів в сигналах-відгуках від металів. Одним з таких напрямків може бути кореляційний підхід до обробки сигналів в спектральній області