Факультет інформатики
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing Факультет інформатики by Issue Date
Now showing 1 - 10 of 10
Results Per Page
Sort Options
Item Автоматичне визначення шумового профілю аудіозапису(2010) Ашихмін, А.Відновлення сигналу є складним завданням, ефективне вирішення якого потребує ґрунтовних експертних знань та великого практичного досвіду в галузі обробки звуку. У статті розглянуто підхід до автоматизації відновлення сигналу на основі методу спектрального віднімання шляхом визначення шумової складової одноканального запису та побудови спектральної оцінки шуму. Використовується статистична модель розподілу енергії сигналів різних типівItem Один підхід до побудови програмних систем підтримки електронної освіти(2010) Корень, ОлександрУ роботі розглянуто базові принципи побудови програмних систем підтримки електронної освіти (ПСПЕО) як розподіленої системи на базі трирівневої клієнт-серверної архітектури. У першій частині проведено загальний аналіз ПСПЕО, розгляд можливих платформ, архітектур їхньої побудови. Далі сформульовано конкретні вимоги до системи та надано їхню орієнтовну реалізацію. Розглянуто суб’єкти та об’єкти дистанційного навчального процесу, їхня взаємодія та протоколи роботи. Визначено інтерфейси взаємодії між окремими об’єктами та базами данихItem Аналіз програмних систем підтримки розумного будинку(2019) Глибовець, Андрій; Моголівський, ВіталійПроведено аналіз досліджень у сфері "розумного будинку". Визначено ключові проблеми галузі. Розглянуто наявні Saas системи, здійснено порівняння між ними та знайдено сильні та слабкі сторони кожної із систем. Визначено ключові характеристики системи підтримки "розумного будинку".Item Blockchain-based wildlife data-management framework for the WWF bison rewilding project(2019) Dryga, Andrii; Tsiulin, Sergey; Valiavko, Mariia; Qing, Yang; Reinau, Kristian HegnerMass digitalization, remote sensors, and flexible database solutions encourage organizations to look closer at new technologies as an efficient management tool. In these conditions, the leveraging of blockchain and wireless tracking devices represents a field of fargoing technology development and can be used for wildlife data management. The purpose of this research is to introduce the applicable solution for the case provided by the World Wildlife Fund (WWF) regarding bison population rewilding in Eastern Europe. The goal of the paper is to create a data management framework, which combines information into one multi-integrated system visible to stakeholders. The paper theoretically extends the existing MIT OPAL blockchain-based model, which was implemented for the WWF bison rewilding project, showing a solution from managerial and technical perspectives. The proposed platform is able to provide secure geospatial wildlife data, increase intention to make donations to the project and facilitate the conditions for a better tourism experience. We found that such a system can have a positive effect on the project’s cost reduction, flexibility in redirecting manpower within the region and become a useful tool for decision-makers.Item Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів(2020) Жиркова, Анастасія; Ігнатенко, ОлексійПублікація досліджує методи класифікації документів за наявністю печатки. Для цього, по-перше, проаналізовано вже існуючі методи вирішення поставленої проблеми; по-друге, запропоновано модель згорткової нейронної мережі для класифікації документів; по-третє, відображено залежність коректності роботи нейронної мережі від кількості вхідних даних, на яких навчається модель. В результаті отримано нейронну мережу, що класифікує документи за наявністю печатки з точністю трохи більше ніж 88 %.Item Число форсування в нуль деяких родин графів(2020) Петрук, ВікторіяСтаттю присвячено дослiдженню числа форсування в нуль деяких родин графiв. Концепцiя форсування в нуль є порiвняно новою темою дослiджень у дискретнiй математицi, яка вже має певнi практичнi застосування, зокрема, число форсування в нуль використовується у дослiдженнях мiнiмального рангу матриць сумiжних графiв. Також процес форсування в нуль є одним iз прикладiв процесiв поширення на графах. Такi процеси часто використовують для моделювання технiчних або соцiальних процесiв i в iнших сферах: в статистичнiй механiцi, фiзицi, аналiзi соцiальних мереж тощо.Item Класифікаційна система з підбору персоналу, базована на аналізаторі української мови(2020) Жежерун, Олександр; Рєпкін, МаксимУ статті розглядається класифікаційна системах, яка базується на аналізі природньої мови. В багатьох таких системах використовуються нейронні мережі, проте вони потребують даних для навчання, які не завжди наявні. Автори пропонують використання онтологій в подібних системах аналізу природньої мови. В якості прикладу представлено класифікаційну систему, яка допомагає сформувати список найкращих кандидатів під час підбору персоналу. Представлено огляд методів побудови онтологій та мовних аналізаторів, доречних для класифікаційних систем, і побудовано систему у вигляді бази знань. Здійснена підтримка української та англійської мов у класифікаційній системі. Описані можливості розширення системи.Item Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж(2020) Андон, Пилип; Глибовець, Андрій; Куриляк, ВолодимирУ роботі описано основні напрямки досліджень у сфері побудови моделей автоматизації комп’ютерного розпізнавання сутності цифрового зображення. Введено поняття семантичної моделі зображення та описано реалізацію моделі машинного навчання для вирішення задачі автоматичної побудови такої моделі для вхідного зображення. Семантична модель складається зі списку об’єктів, які показано на зображенні, та їх зв’язків. Розроблена модель була порівняна з іншими рішеннями для цієї самої проблеми і показала кращі результати в усіх, за винятком одного, випадків. Ефективність роботи моделі обґрунтована використанням останніх досягнень машинного навчання, зокрема ЗНМ, TL, моделей Faster R-CNN i VGG16. Значна частина зв’язків представлених на зображенні є просторовими зв’язками, таким чином, для кращої роботи моделі, потрібно використовувати цей факт у її проектуванні, що і було зроблено.Item Risk modelling approaches for student-like models with fractal activity time(2021) Solomanchuk, Georgiy; Shchestyuk, NataliiaThe paper focuses on value at risk (V@R) measuring for Student-like models of markets with fractal activity time (FAT). The fractal activity time models were introduced by Heyde to try to encompass the empirically found characteristics of read data and elaborated on for Variance Gamma, normal inverse Gaussian and skewed Student distributions. But problem of evaluating an value at risk for this model was not researched. It is worth to mention that if we use normal or symmetric Student‘s models than V@R can be computed using standard statistical packages. For calculating V@R for Student-like models we need Monte Carlo method and the iterative scheme for simulating N scenarios of stock prices. We model stock prices as a diffusion processes with the fractal activity time and for modeling increments of fractal activity time we use another diffusion process, which has a given marginal inverse gamma distribution. The aim of the paper is to perform and compare V@R Monte Carlo approach and Markowitz approach for Student-like models in terms of portfolio risk. For this purpose we propose procedure of calculating V@R for two types of investor portfolios. The first one is uniform portfolio, where d assets are equally distributed. The second is optimal Markowitz portfolio, for which variance of return is the smallest out of all other portfolios with the same mean return. The programmed model which was built using R-statistics can be used as to the simulations for any asset and for construct optimal portfolios for any given amount of assets and then can be used for understanding how this optimal portfolio behaves compared to other portfolios for Student-like models of markets with fractal activity time. Also we present numerical results for evaluating V@R for both types of investor portfolio. We show that optimal Markowitz portfolio demonstrates in the most of cases the smallest possible Value at Risk comparing with other portfolios. Thus, for making investor decisions under uncertainty we recommend to apply portfolio optimization and value at risk approach jointly.Item Побудова пари коспектральних 5-регулярних графів, один з яких має досконале парування, а інший – ні(2021) Соболєв, Владислав; Соломко, ВікторіяУ цій статті розглядаються тільки прості неоріентовні графи. Проблема пошуку досконалого парування у довільному простому графі є відомою і популярною в теорії графів. Її застосовують у різноманітних сферах, таких як хімія, комбінаторика, теорія ігор тощо. Паруванням М у простому графі О називають множину попарно несуміжних ребер, тобто таких, що не мають спільних вершин. Парування називають досконалим, якщо воно покриває усі вершини графа, тобто кожна з вершин графа інцидентна рівно одному з ребер у досконалому паруванні. За теоремою Кеніга, регулярні дводольні графи додатного степеня завжди мають досконале парування. Проте графи, які не є дводольними, потребують додаткових досліджень. Мультимножину власних значень матриці суміжності називають спектром графа. Окремою цікавою задачею теорії графів є пошук попарно неізоморфних коспектральних графів, тобто неізоморфних графів з однаковим спектром. У цьому напрямі проводились дослідження щодо пошуку конкретних конструкцій коспетральних пар графів. Крім того, цікавими є знаходження коспектральних графів, які мають додаткові властивості, наприклад, знаходження коспектральних графів, для одного з яких існує досконале парування, а для другого — ні. Блазік, Камінгс і Гамерс дослідили, що для кожного к > 5 існує пара коспектральних зв’язних к-регулярних графів, де один має досконале парування, а інший — ні. При доведенні цієї теореми автори використали конструкцію перемикання Годзіла Маккея. За допомогою цієї конструкції у нашій роботі покроково описано побудову пари коспектральних зв’язних 5-регулярних графів. Для одного з побудованих графів існує досконале парування, яке наведене в цій статті. Для другого побудованого графа досконалого парування не існує. Побудовані графи мають 42 вершини і складаються з 5 блоків, що з’єднані між собою мостами. За допомогою комп’ютерних засобів обчислено спектр побудованих графів. Таким чином перевірено, що пара справді є коспектральною.