Статті в журналах з теми "Задача ідентифікації"
Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Задача ідентифікації.
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 статей у журналах для дослідження на тему "Задача ідентифікації".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Дубницький, В. Ю., А. М. Кобилін та О. А. Кобилін. "Пряма і обернена задача визначення параметрів критеріальних рівнянь, отриманих на основі Пі – теореми теорії подібності". Системи обробки інформації, № 1(160), (30 березня 2020): 40–51. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.160.05.
Повний текст джерелаАнотація:
Визначено поняття систем, які можна фізично реалізувати, як таких систем, що представлені сукупністю фізичних елементів, структурно пов'язаних між собою, і які взаємодіють із зовнішнім середовищем. Для їх дослідження запропоновано використання критеріальних рівнянь, складених на основі Пі – теореми теорії подібності. Показано, що виходячи з вимог теорії подібності ці рівняння співпадають з функцією Кобба – Дугласа. Сформульовану пряму та обернену задачу визначення параметрів критеріальних рівнянь. Пряма задача визначення параметрів критеріальних рівнянь співпадає з задачею ідентифікації функції Кобба – Дугласа. В нашому випадку функцією та аргументами слугують відповідні безрозмірні величини – критерії подібності. Для розв’язання прямої задачі необхідно за даними експерименту з фізичною моделлю технічної системи визначити чисельні параметри цієї функції подібності. Для розв’язання цієї задачі використано алгоритм Марквардта. Пряма задача може бути використана в процесі аналізу технічної системи. Обернену задачу визначення параметрів критеріальних рівнянь можна розглядати як задачу синтезу технічної системи. Для її розв’язання запропоновано двохетапну процедуру. На першому етапі визначають необхідні значення критеріїв – аргументів, на другому визначають безпосередньо значення фізичних параметрів системи, необхідних для забезпечення чисельної величини обраного критерію подібності. Для розв’язання оберненої задачі використано метод дослідження простору параметрів. Наведено чисельний приклад застосування викладеної методики.
2
Левінський, В. М., та М. В. Левінський. "Приклади аналізу сталих процесів в системі автоматичного регулювання засобами MATLAB". Automation of technological and business processes 12, № 2 (30 червня 2020): 48–52. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v12i2.1810.
Повний текст джерелаАнотація:
Актуальність. Ідентифікація каналу контрольованих збурень залишається актуальною задачею при побудові САР, які забезпечують високу динамічну точність стабілізації регульованої змінної. Ця задача потребує крім знань з теорії випадкових процесів також і навиків застосування сучасних пакетів програм MATLAB, що забезпечують аналіз і синтез систем керування. Мета. Навести приклади застосування пакетів Signal Processing Toolbox та System Identification Toolbox в учбовій задачі ідентифікації динамічних властивостей каналу контрольованих збурень тестового об’єкту керування та виявити вплив на точність визначення параметрів моделі діапазону їх змін, а також інтенсивності та спектрального складу неконтрольованих збурень. Метод. В якості методу дослідження обрано моделювання тестового об’єкту керування в середовищі Simulink. Результати. Наведено експериментальні дані, які характеризують вплив на точність ідентифікації параметрів тестового об’єкту керування зміни його часу запізнення, а також спектрального складу неконтрольованих збурень. Висновки. При відсутності неконтрольованих збурень зміна часу запізнення тестового об’єкту керування не суттєво впливає на точність ідентифікації параметрів його моделі. Ця точність в більшій мірі залежить від інтенсивності неконтрольованих збурень, ніж від їх спектрального складу. В цілому пакети програм Signal Processing Toolbox та System Identification Toolbox можуть бути рекомендовані для підготовки спеціалістів з автоматизації виробничих процесів в отриманні навичок з аналізу сталих процесів в САР.
3
Бабенко, В. О. "Задача ідентифікації параметрів моделі управління інноваційними процесами переробних підприємств АПК". Економічна кібернетика, № 4/6 (2013): 43–50.
Знайти повний текст джерела
4
Бабенко, В. О. "Задача ідентифікації параметрів моделі управління інноваційними процесами переробних підприємств АПК". Економічна кібернетика, № 4/6 (2013): 43–50.
Знайти повний текст джерела
5
Kononov, V., O. Kononova та N. Solomina. "ДОСЛІДЖЕННЯ ЗАЛЕЖНОСТІ КОЕФІЦІЄНТУ АКУСТИЧНОГО ВІДОБРАЖЕННЯ ВІД ДОВЖИНИ КАБЕЛЮ ПРИ РОЗІМКНЕНОМУ І ЗІМКНЕНОМУ СТАНІ ПРИЛАДІВ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ОБ’ЄКТІВ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, № 56 (11 вересня 2019): 13–16. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.4.013.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення в статті є залежності коефіцієнту акустичного відображення від довжини кабелю при розімкненому і зімкненому стані приладів ідентифікації, що необхідний для отримання заданого значення коефіцієнта акустичного відображення сигналу. Метою статті є визначення впливу зовнішнього навантаження на амплітуду вихідного сигналу у пристроях радіочастотної системи ідентифікації об’єктів на акустичних поверхневих хвилях. Задача, що вирішується, – обґрунтування технічних рішень, впровадження яких в практику вимірювання дозволять визначити методику оцінки залежності коефіцієнту акустичного відображення від довжини кабелю при розімкненому і зімкненому стані приладів ідентифікації об’єктів. Висновки: запропоновані технічні рішення, що отримані при експериментальному дослідженні підтвердили резонансну залежність амплітуди сигналу, який відображується, від реактивності дозволяють рекомендувати визначити методи затримки в якості вторинного перетворювача, який модулює електричний сигнал в відповідності зі зміною електричних параметрів первинного вимірювального перетворювача. Це надає обслузі радіочастотної системи ідентифікації об’єктів можливість використання коаксіального кабелю в якості елементу, який навантажується чи узгоджується, для створення різних сенсорів
6
Mykhalevych, Volodymyr M., та Oksana I. Tyutyunnik. "ПРОЕКТУВАННЯ НАВЧАЛЬНИХ ЗАДАЧ З ЛІНІЙНОГО ПРОГРАМУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ СИСТЕМ КОМП’ЮТЕРНОЇ МАТЕМАТИКИ". Information Technologies and Learning Tools 38, № 6 (20 листопада 2013): 123–37. http://dx.doi.org/10.33407/itlt.v38i6.896.
Повний текст джерелаАнотація:
З позицій теорії навчальних задач висвітлено проблему підміни в умовах застосування ІКТ навчальної задачі з однієї дисципліни навчальною задачею з іншої дисципліни. На прикладі математичних задач лінійного програмування показано, що спосіб дії студента під час розв’язування навчальної задачі є визначальним у ідентифікації навчальної задачі відносно до конкретної дисципліни: лінійне програмування; інформатика; математичне моделювання; методи оптимізації; теорія автоматичного управління; чисельні методи тощо. Обґрунтовано необхідність оновлення навчальних задач лінійного програмування з метою звільнення студентів від громіздких однотипних арифметичних обчислень і записів, що найчастіше стає перепоною глибшому розумінню ключових ідей, які покладено в основу використовуваних ними алгоритмів.
7
Прокопенко, Тетяна Олександрівна, Михайло Олександрович Можаєв, Сергій Володимирович Рудницький та Юлія Володимирівна Рудницька. "ПРОГРАМУВАННЯ РЕЖИМУ НЕНАВАНТАЖЕНОГО РЕЗЕРВУВАННЯ У КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ КРИТИЧНОГО ЗАСТОСУВАННЯ". Вісник Черкаського державного технологічного університету, № 4 (15 березня 2021): 77–83. http://dx.doi.org/10.24025/2306-4412.4.2020.221845.
Повний текст джерелаАнотація:
Особливого значення на сьогодні в задачах підвищення ефективності використання каналів комп’ютерних систем критичного застосування набуває якісний контроль переміжних відмов, частка яких в усьому потоці відмов становить приблизно 80–90 %, а також правильна ідентифікація стану цих каналів на основі аналізу сигналів помилок за мінімальний час їх відімкнення від рішення «корисних» задач. Розробка моделей і алгоритмів аналізу послідовностей помилок, які є наслідком збоїв каналів КСКЗ з мажоритарним резервуванням, є основою програмування режиму ненавантаженого резервування. Це дасть можливість мінімізувати ймовірність недостовірної ідентифікації їхнього технічного стану. Досліджується надійність комп’ютерних систем критичного застосування, що використовують режим ненавантаженого резервування з точки зору стійкості до короткочасних збоїв, і визначаються області їх доцільного використання. Отримані у статті аналітичні вирази дають змогу робити вибір ненавантажених резервованих структур КСКЗ скорочень і є основою відповідного програмного забезпечення.
8
Огір, О. О. "ПРИНЦИПИ ДІАГНОСТИЧНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ОБ’ЄКТА АБО СЕРЕДОВИЩА". Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, № 1 (8 квітня 2022): 54–62. http://dx.doi.org/10.32851/tnv-tech.2022.1.6.
Повний текст джерелаАнотація:
Проведений аналіз дав змогу виявити відсутність чітких формулювань сутності понять «діагностична візуалізація» і «діагностичне зображення». Тож пропонується визначити, що діагностичне зображення – це графічна (двомірна або тримірна) модель аномалій досліджуваного об’єкта чи середовища, для якої може бути здійснена постановка і розв’язання задачі ідентифікації. Відповідно, діагностична візуалізація – це процес побудови такої моделі, і сам цей процес має вже усталену назву «реконструкція діагностичного зображення». Цей процес розглядається в контексті дослідження об’єктів та середовищ випромінюванням ультразвукових хвиль в досліджуваний об’єкт (або в середовище) з подальшим прийняттям і обробкою відбитих коливань з метою визначення наявності аномалій, що підпадає під визначення ідентифікацію в широкому розумінні (структурна ідентифікації), або їх форми, розміру, положення, глибини залягання тощо, що підпадає під визначення ідентифікації у вузькому розумінні (параметрична ідентифікація). В роботі увага сконцентрована на певному сегменті ідентифікації у вузькому розумінні – підвищенні якості моделі, де показником якості буде визначено розрізнювальну здатність діагностичного зображення. При цьому в контексті теорії ідентифікації відомими будуть вважатися вхідні і вихідні сигнали ультразвукового дослідження, а також загальний вид моделі аномалії, а невідомим залишається алгоритм ідентифікації. Вирішення завдання в УЗ візуалізації передбачається на основі аналізу фазових співвідношень, що відповідають побудованим за певними елементарними одновимірними голограмами. Мова йде про реконструкцію зображень на основі безлічі одновимірних елементарних голограм на площину, перпендикулярну площині запису елементарної голограми та визначається сукупністю акустичних осей зондуючого простору при русі суміщеного випромінювача – приймача уздовж лінії синтезованої апертури. Такий підхід повинен дати можливість розв’язувати сумарний по амплітуді ехосигнал, що отримується в точці зондування з різних точок глибини за рахунок різниці початкових фаз комплексних амплітуд окремих гідробіонтів, які мають свої координати в площині зондування і свої значення інтенсивності з урахуванням місця розташування. Щільність скупчення, що відображає інтенсивність окремих гідробіонтів на кольоровому моніторі може бути представлена відносними колірними моделями або іншим способом досить ефективної візуальної відмінності кожного гідробіонта окремо з властивим йому розміром і сукупність всіх гідробіонтів, які визначають щільність їх у зондуючих об’ємах. Слід зазначити, що розглянуті методи отримання зображень за сукупністю одновимірних елементарних голограм можуть бути використані і в інших положеннях по розробці техніки діагностування в медицині, будівництві і т. п.
9
Ольшанський, Василь, Сергій Харченко, Максим Сліпченко, Степан Ковалишин та Михайло Мазурак. "Про розрахунок температури самозігрівання сировини в циліндричних ємностях". Bulletin of Lviv National Agrarian University Agroengineering Research, № 25 (1 грудня 2021): 21–27. http://dx.doi.org/10.31734/agroengineering2021.25.021.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто температурне поле органічної сировини в циліндричному силосі за наявності в ньому стрижньового осередку самозігрівання кругового поперечного перерізу. Аналітичний розв’язок нестаціонарної задачі теплопровідності виражено рядом Фур’є-Бесселя, при різних варіантах розподілу термоджерел в осередку самозігрівання. Показано, що рівномірний розподіл (однорідний осередок) дає найбільш швидкий приріст температури. Проаналізовано збіжність ряду, яким описано температурне поле. Встановлено, що збіжність поліпшується з плином часу, але вона дуже повільна на початку процесу самозігрівання. Запропоновано спосіб прискорення збіжності розв’язків задачі для окремих варіантів розподілу термоджерел. Побудовано графіки для ідентифікації радіуса осередку й подальшого визначення інтенсивності теплоджерел у ньому, при трьох варіантах їх розподілу. Ідентифікація ґрунтується на експериментальному вимірюванні приросту температур у центрі осередку за вибраний час. Це обмежує можливості методу, бо при великих розмірах осередку приріст температури в його центрі стає лінійним, як у необмеженому тілі з рівномірним розподілом термоджерел. Тому побудовані графіки втрачають сепарабельність великих розмірів осередку. Наведено приклади ідентифікації з використанням графіків. Показана можливість розрахункового прогнозу розвитку температури самозігрівання після проведення ідентифікації. Одержаний аналітичний розв’язок нестаціонарної задачі теплопровідності в поєднанні з експериментальним вимірюванням температури в центрі осередку самозігрівання дає змогу визначити параметри внутрішнього локалізованого термоджерела й провести прогноз розвитку температури самозігрівання.
10
Соловйов, Володимир Миколайович. "Універсальний інструментарій моделювання складних систем". New computer technology 15 (25 квітня 2017): 10–14. http://dx.doi.org/10.55056/nocote.v15i0.617.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою дослідження є визначення критеріїв універсального інструментарію моделювання складних систем. Задачами дослідження є визначення мір складності для систем різної природи і походження. Об’єктом дослідження є моделювання складних систем. Предмет дослідження: синергетична парадигма складності як інструмент ідентифікації та прогнозування природних і штучних систем. У результаті дослідження проаналізовано сучасні підходи до моделювання складних систем різної природи. Показано, що синергетична парадигма складності надає необхідний набір універсальних інструментів для адекватної ідентифікації і прогнозування основних паттернів як природних, так і штучних систем. Сюди, в першу чергу, відносяться теорія фракталів, нелінійна динаміка, еконофізика, теорія складних мереж. Виділено два класи задач: (1) задачі порівняльної класифікації та (2) моніторингу і попередження критичних і кризових явищ. Перший клас задач зводиться до виділення так званих мір складності системи, за якими можна провести класифікацію систем за складністю. При цьому більш складні системи є більш робастними, стійкими до збурень. Досліджуючи динаміку виділених мір складності та порівнюючи її з динамікою вихідної складної системи, можна будувати індикатори і передвісники критичних та кризових явищ. Висновки. Ефективність запропонованого інструментарію продемонстровано на прикладах статистичних реалізацій складних систем різної природи, представлених у виді часових рядів: фізичних, технічних, фінансових, біомедичних, когнітивних тощо. Результати досліджень рекомендується використовувати для створення систем підтримки прийняття рішень, зокрема для моніторингу та прогнозування небажаних кризових явищ у складних системах.
11
Жуков, Микола Степанович. "Визначення динамічних властивостей віртуального об’єкту". New computer technology 15 (25 квітня 2017): 73–79. http://dx.doi.org/10.55056/nocote.v15i0.607.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою дослідження є створення засобів для проведення тренінгу з визначення динамічних властивостей об’єктів. Задачею дослідження є розробка засобів для проведення практичних занять з дисципліни «Ідентифікація та моделювання технологічних процесів». Об’єктом дослідження є визначення динамічних властивостей об’єктів, які характеризуються диференціальними рівняннями або передатними функціями. Предметом дослідження є генерація та використання масивів псевдо експериментальних даних під час практичних занять. У результаті дослідження розглянуто розробка засобів для проведення практичних занять з дисципліни «Ідентифікація та моделювання технологічних процесів», які забезпечують умови роботи, наближені до реальних. Мета досягнута тим, що створення даних, які імітують поведінку реального об’єкту чи процесу в часі, та власне процедура ідентифікації здійснюються незалежно. Масиви даних віртуального об’єкту створюють із використанням перехідних функцій типових динамічних ланок АСУ та ймовірних перешкод і записують у файли. Цим посилюється анонімність джерела інформації псевдо експериментальних даних. Для ідентифікації параметрів пропонується алгоритм мінімізації квадратичного критерію відхилення даних спостереження, які зчитані з файлу, та апроксимуючої моделі. Використано дискретну модель об'єкту у вигляді різницевих рівнянь. Створення псевдо експериментальних даних та подальші дослідження виконані програмними засобами пакету MATLAB. Наведені фрагменти програми, які пояснюють основні деталі реалізації. Розробка призначена для активного засвоєння методу ідентифікації у вигляді тренінгу як ефективної форми навчання. Основний акцент у цьому методі робиться не на одержанні теоретичних знань, а на тренуванні і закріпленні навичок.
12
Хаустов, Дмитро Євгенович, Юрій Адамович Настишин, Ярослав Євгенович Хаустов та Анатолій Михайлович Андрієнко. "Ймовірність виконання візуальної задачі як сигмоїдна функція". Озброєння та військова техніка 31, № 3 (3 лютого 2022): 80–94. http://dx.doi.org/10.34169/2414-0651.2021.3(31).80-94.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглядаються питання вирішення візуального завдання зі збору інформації багатоканальним прицільно-спостережним комплексом зразка бронетанкового озброєння в інтересах усвідомлення ціле-фонової обстановки, супроводження та знищення озброєння та військової техніки противника на максимальних дальностях (в межах дії основного штатного озброєння зразків бронетанкового озброєння). В якості критерію ефективності виконання завдання з виявлення/розпізнавання/ідентифікації цілі виступає ймовірність виконання відповідної візуальної задачі. Проведено аналіз сучасних підходів щодо оцінки ефективності виконання завдання зі збору даних про ціль, основу яких складають моделі Джонсона та ТТР (Targeting Task Performance, ефективність задачі прицілювання). Пороговий характер зорового сприйняття свідчить про те, що ймовірність виконання візуальної задачі також повинна мати пороговий характер. Тому дво-порогова лінійна апроксимація, запропонована в цій роботі, є більш адекватним модельним представленням, ніж власне сигмоїдні функції, які моделюють ймовірності виконання візуальних задач в рамках моделей Джонсона та моделі TTP.
13
Хаустов, Дмитро Євгенович, Олег Олександрович Бурашніков, Ярослав Євгенович Хаустов та Юрій Адамович Настишин. "Узагальнена математична модель виконання вогневих задач екіпажем танка". Озброєння та військова техніка 29, № 1 (9 лютого 2022): 20–27. http://dx.doi.org/10.34169/2414-0651.2021.1(29).20-27.
Повний текст джерелаАнотація:
В статті представлено математичну модель виконання вогневих задач екіпажем танка, яка включає наступну послідовність станів: вихідний стан зразка бронетанкового озброєння в районі зосередження, марш із місця зосередження до передбаченого місця бою, початок спостереження, виявлення, розпізнавання та ідентифікація противника, бойове застосування зразка бронетанкового озброєння, ураження/неураження ворожої цілі, які утворюють ланцюг Маркова.Граничний розподіл ймовірностей, отриманий як розв’язок рівняння на власні значення та власні вектори, дає ймовірність виконання вогневої задачі екіпажем танка, як функцію ймовірностей переходів між відповідними станами.
14
Данілова, Е. І. "КОНЦЕПТУАЛЬНИЙ ПІДХІД ДО ФОРМУВАННЯ МЕТОДИЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ОЦІНЮВАННЯ ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКИ". Підприємництво та інновації, № 8 (30 грудня 2019): 23–28. http://dx.doi.org/10.37320/2415-3583/8.3.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою статті є формування концептуального підходу до оцінювання економічної безпеки підприємства, який, на відміну від наявних, базується на ідентифікації трьох складових частин економічної безпеки, а саме економічної безпеки використання потенціалу, економічної безпеки реалізації системи відносин з усіма зацікавленими особами та економічної безпеки умов діяльності; ідентифікації об’єктів оцінювання в кожній зі складових частин; виборі підходу до оцінювання об’єктів складових частин; забезпеченні відповідності задач методу оцінювання. Запропонований концептуальний підхід забезпечує систему управління інформацією про можливі напрями управління економічної безпекою на основі розрахунку узгодженості фактичного та ідеального показника рівня економічної безпеки. Реалізація запропонованої концептуальної моделі оцінювання економічної безпеки підприємства формує практичний інструментарій для оцінювання трьох рівнів небезпек та ризиків, а саме ризиків, обумовлених результатами використання ресурсів; ризиків, обумовлених результатами реалізації системи взаємовідносин, які реалізуються в процесі виконання функцій; ризиків, не залежних від результатів діяльності підприємства (зовнішніх та внутрішніх неконтрольованих ризиків). Узагальнено об’єкти та мету оцінювання відповідно до сутності поняття «економічна безпека». Сформовано та розкрито змістовну сутність принципів оцінювання економічної безпеки підприємства. Визначено задачі оцінювання економічної безпеки складових частин економічної безпеки.
15
Кику, Андрей Георгиевич. "Розв'язання задачі ідентифікації динамічних об'єктів в просторі Лапласа". Адаптивні системи автоматичного управління 2, № 23 (7 грудня 2013): 3–8. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.23.2013.32199.
Повний текст джерела
16
Semerikov, Serhiy O., Tetiana A. Vakaliuk, Iryna S. Mintii, Vita A. Hamaniuk, Vladimir N. Soloviev, Olga V. Bondarenko, Pavlo P. Nechypurenko, Svitlana V. Shokaliuk, Natalia V. Moiseienko та Vitalii R. Ruban. "Розробка системи комп'ютерного зору на основі машинного навчання для освітніх цілей". Educational Dimension 57, № 5 (9 грудня 2021): 8–60. http://dx.doi.org/10.31812/educdim.4717.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі наведено огляд витоків та сучасного стану систем комп'ютерного зору, приклади задач комп'ютерного зору. Описано використання систем комп'ютерного зору освіти як у звичайних, і у пандемічних умовах. Пандемія COVID-19 викликала зміни в освіті, які видозмінили існуючі освітні програми систем комп'ютерного зору та породили нові, у тому числі соціальне дистанціювання, розпізнавання маски на обличчі, виявлення проникнення в університети та школи, запобігання вандалізму та виявлення підозрілих предметів, моніторинг відвідуваності, емоцій на обличчях у масках та без них. Системи комп'ютерного зору також можна використовувати у освіті для упровадження імерсивних освітніх ресурсів. На основі аналізу автономних бібліотек для ідентифікації динамічних об'єктів зроблено висновок, що при створенні систем машинного зору в освітніх цілях доцільно використовувати бібліотеки комп'ютерного зору, що ґрунтуються на глибокому навчанні (зокрема, реалізації згорткових нейронних мереж). Описано прототип системи комп'ютерного зору, розроблений на основі Microsoft Cognitive Toolkit і розгорнутий у хмарі Microsoft Azure. Система дозволяє з високим ступенем надійності виконувати головні функції: ідентифікацію емоцій та наявність маски на обличчі, а також дає можливість визначити стать, вік, колір волосся, інтенсивність посмішки, наявність макіяжу, окулярів тощо.
17
Стенін, Олександр Африканович. "Аналіз та постановка задач дослідження проблеми ідентифікації швидких процесів". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 10 (9 лютого 2007): 104–11. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.10.2007.34179.
Повний текст джерела
18
Сенаторов, Микола Володимирович, Володимир Миколайович Cенаторов, Андрій Володимирович Кучинський та Ігор Іванович Деркач. "Вплив людського фактору на бойову ефективність стрільби зі стрілецької зброї з оптичним прицілом". Озброєння та військова техніка 25, № 1 (15 лютого 2022): 19–23. http://dx.doi.org/10.34169/2414-0651.2020.1(25).19-23.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто замкнений контур виконання бойової задачі із застосуванням стрілецької зброї з оптичним прицілом. Показано, що ймовірність виконання бойової задачі залежить не тільки від технічних характеристик зброї, боєприпасів тафоноцільової обстановки, але й від людського фактору. Оцінено ймовірність її виконання, враховуючи достовірність підготовки даних стрільби, виявлення, розпізнавання та ідентифікації цілі, вірного прицілювання і влучання при стрільбі.Для зменшення похибок стрільця при підготовці даних стрільби доцільно використовувати високоточні прилади вимірювання дальності і метеорологічну станцію. Похибки стрільця при прицілюванні суттєво зменшуються при систематичному тренуванні на спеціальному стенді з електронною мішенню. Для скорочення часу при пошуку цілі на великій відстані доцільно використовувати телескопічний приціл. Для підвищення ймовірності розпізнавання та ідентифікації цілі доцільні тренування на спеціальному стенді, на якому імітується різноманітна фоноцільова обстановка.
19
Руденко, О. Г., О. О. Безсонов, Н. М. Сердюк, К. О. Олійник та О. С. Романюк. "Робастна ідентифікація об'єктів на основі мінімізації комбінованого функціоналу". Системи обробки інформації, № 1(160), (30 березня 2020): 80–88. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.160.10.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто задачу ідентифікації параметрів лінійного об'єкта за наявністю негаусівських завад на основі мінімізації комбінованого функціоналу, який поєднує властивості МНК та МНМ та забезпечує робастність одержуваних оцінок. Досліджено статистичні властивості градієнтного алгоритму ідентифікації, в результаті чого визначено умови його збіжності в середньому і середньоквадратичному. Для дослідження властивостей в алгоритму використано функції Ляпунова. Отримано аналітичні оцінки неасимпотичних та асимптотичних значень помилки оцінювання параметрів і точності ідентифікації. Показано, що ці значення помилки оцінювання і точності ідентифікації залежать від вибору параметра змішування. Отримані оцінки є досить загальними і залежать від статистичних характеристик корисних сигналів і завад. Тому для їх практичного застосування слід скористатися оцінками цих параметрів. Результати експериментального дослідження властивостей алгоритму при ідентифікації об’єкту, вихід якого вимірюється з незалежним шумом з розподілом Релея, некорельованим з сигналами, свідчать про ефективність підходу, що розвивається. Отримані в роботі оцінки дозволяють досліднику при вирішенні практичних завдань попередньо оцінити можливості досліджуваного алгоритму і ефективність його застосування.
20
Лісовиченко, Олег Іванович, та Інна Володимирівна Калініна. "Комбіновані методи біометричної ідентифікації в задачах захисту від несанкціонованого доступу". Адаптивні системи автоматичного управління 2, № 29 (14 грудня 2016): 42–51. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.29.2016.92672.
Повний текст джерела
21
Кулян, В. Р. "Особливості застосування частотного методу при розв"язанні задачі параметричної ідентифікації". Вісник Київського університету. Серія "Фізико-математичні науки", вип. 2 (1993): 118–21.
Знайти повний текст джерела
22
Rozhkov, S. O. "МЕТОД КОМПЕНСАЦІЇ ІНФОРМАЦІЙНИХ ПОТОКІВ У ЗАДАЧІ КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ ТЕКСТИЛЬНИХ МАТЕРІАЛІВ". Scientific Bulletin of UNFU 25, № 10 (29 грудня 2015): 274–80. http://dx.doi.org/10.15421/40251042.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто метод побудови системи ідентифікації, яка ґрунтується на використанні автономної системи розрахунку міри близькості між пред'явленими образом та еталоном. Істотною особливістю такого підходу є значне зменшення (стиснення) інформації, що надходить на вхід системи прийняття рішення. Розглянутий метод дає змогу побудувати систему розпізнавання, яка буде інваріантною до збурень у просторі об'єкта.
23
Goncharenko, Yu Yu. "Математична модель опису некорректно поставлених задач". Реєстрація, зберігання і обробка даних 16, № 2 (15 червня 2014): 52–61. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2014.16.2.100256.
Повний текст джерелаАнотація:
Ідентифікація образів у ряді випадків вимагає перебору безлічі моделей і створених на їхній основі алгоритмів, що відноситься до класу некоректно поставлених завдань. Показано, що математичний опис некоректно поставлених задач визначається групою елементів, заданих у Гільбер тових просторах, для яких обмежений лінійний оператор визначає наближене рішення, пов’язане з точним, з подальшою корекцією, здійснюваної одним із наведених методів, що на практиці вимагає додавання апріорних класифікаційних ознак. Бібліогр.: 6 найм.
24
Островська, Катерина, Іван Стовпченко та Олександр Губанов. "ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ КЛАСИФІКАТОРІВ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ СИСТЕМИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ". System technologies 2, № 133 (1 березня 2021): 135–46. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-2-133-2021-15.
Повний текст джерелаАнотація:
Робота присвячена дослідженню нейромережевих класифікаторів для реалізації системи ідентифікації транспортних засобів. В роботі вирішувалося завдання розпізнавання світлових сигналів транспортних засобів. Як детектор транспортних засобів використовувалася полегшена версія YOLOv3, а класифікатором світлових сигналів виступала адаптована під умови задачі архітек-тура MobileNetv2. Моделі навчалися на декількох датасетах, приведених до єдиного формату.Отримана якість моделей є досить хорошою для доказу працездатності системи. По-дальше поліпшення якості можливо за рахунок збільшення обсягу навчальної вибірки і більш точного підбору гіперпараметрів моделі. З точки зору швидкості роботи си-стема розпізнавання показала прийнятний результат.
25
Kovalevsky, S. V., та N. D. Sidyuk. "Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур". Обробка матеріалів тиском, № 1(50) (31 березня 2020): 210–16. http://dx.doi.org/10.37142/2076-2151/2020-1(50)210.
Повний текст джерелаАнотація:
Ковалевський С. В., Сидюк Д. М. Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур. Oбробка матеріалів тиском. 2020. № 1 (50). C. 210-216.
В роботі запропонований спосіб обробки зображення для подальшого розпізнавання об'єктів різних структур штампованок на основі зображень (фотографії). Цей метод дозволяє зробити інваріантними невраховані фактори, які можуть вплинути на якість фотографії. Як об'єкт дослідження виступають зразки шліфів сталей після термічної обробки. Час витримки і умови охолодження ідентичні для всіх випадків. Обробка зображень передбачає їх попереднє поліпшення, а саме видалення шумів і виставляння авторівней, подальше перетворення в цифровий масив даних, отримання гістограми зображення з подальшим виділенням більш інформативною частини сигнатури. Перетворення безперервного сигналу (зображення) в сигнатуру за допомогою дискретизації і квантування виконано в системі MatLab 6.1 і дозволило виключити суб'єктивні фактори візуального аналізу і класичних методів розрахунку співвідношення структур в металі. Кількість інтервалів приймається рівним 10. Тестове і навчальне безлічі формуються в програмі Microsoft Access на основі даних про зображення, термічної обробки, склад і співвідношенні структур. У програмі NeuroPro 0.25определяется значимість входів і встановлюється взаємозв'язок між температурним режимом, фазами в структурі і сигнатурою зображення. Підтверджено можливість прогнозу структури і зображення фаз на основі температурного режиму, типу і часу охолодження. Додатково вирішена зворотна задача можливості прогнозу технологічних параметрів термічної обробки на основі раніше існуючих прикладів. Метод застосуємо до будь-якої кількості інтервалів, від 2 до 255. Збільшення кількості інтервалів може дати можливість відтворити прогнозовану структуру в якості зображення.
26
Мирунко, Віктор Миколайович. "Оптимальне (на множині моделей і методів ідентифікації) вирішення задачі прогнозування часових рядів". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 8 (9 лютого 2005): 110–15. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.8.2005.37538.
Повний текст джерела
27
Жиров, Г. Б. "Методи цифрової обробки в задачах ідентифікації і придушення завад сигналів УКХ діапазону". Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка, Вип. № 54 (2016): 16–21.
Знайти повний текст джерела
28
Семенцов, Георгий, та А. Лагойда. "СТАТИСТИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК БУРОВЫХ НАСОСНЫХ УСТАНОВОК ДЛЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ". Modern engineering and innovative technologies, № 09-02 (29 жовтня 2018): 12–30. http://dx.doi.org/10.30890/2567-5273.2019-09-02-006.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі розглянуто й описано аналітично структуру інформаційної моделі бурової насосної установки, як об’єкта керування типу МІ-МО. З множини зовнішніх впливів вибрали лише ті, які є найбільш суттєвими для розв’язування задачі моделювання та ідентифікаці
29
Kvyetnyy, R. N., R. V. Maslii, and O. M. Kyrylenko. "RESEARCH OF HUMAN ATTRIBUTES FOR THE TASK OF RE-IDENTIFICATION." Information technology and computer engineering 49, no. 3 (2020): 4–13. http://dx.doi.org/10.31649/1999-9941-2020-49-3-4-13.
Повний текст джерела
30
Ягелюк, С. В., М. І. Фомич, О. В. Голій та А. В. Хомич. "ІДЕНТИФІКАЦІЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЯ ЗАЛИШКІВ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ КУЛЬТУР ДЛЯ ПОДАЛЬШОГО ВИКОРИСТАННЯ". СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКІ МАШИНИ, № 47 (13 грудня 2021): 95–101. http://dx.doi.org/10.36910/acm.vi47.654.
Повний текст джерелаАнотація:
На сучасному етапі розвитку перед агропромисловим комплексом в Україні постала задача удосконалення системи післязбиральних операцій з біомасою сільськогосподарських культур. У кращому випадку її подрібнюють та залишають у ґрунті, а в гіршому – спалюють. У країнах ЄС вже протягом декількох десятиліть розроблена та застосовується низка директив щодо охорони навколишнього середовища від спалювання рослинних відходів сільськогосподарського виробництва, а в Україні цей процес тільки розпочато. Проблема ускладнюється великою різноманітністю культур, рослинних залишків та відходів. На жаль, незважаючи на існуючі дослідження та наукові розробки у цій галузі, в Україні на сьогодні дуже мало підприємств використовують біомасу сільськогосподарських культур для виробництва споживчої продукції. Ідентифікація та класифікація рослинних залишків за основними ознаками є першим кроком для вирішення проблеми. Це дозволить визначати пріоритетні можливості подальшого використання залишків після збирання або перероблення сільськогосподарських культур. У статті проаналізовані обсяги та види біомаси сільськогосподарських культур, що утворюється після збирання й перероблення урожаю в Україні. Виявлено, що найбільше залишків та відходів утворюється під час виробництва кукурудзи, зернових колосових, олійних та луб’яних культур. Також встановлено, що для всіх зазначених рослинних залишків спільною є необхідність перероблення стебел (соломи), а також залишків після виробництва основної продукції (лушпиння, макухи, шроту). Найбільш раціональним способом перероблення біомаси є виробництво різних видів твердого палива для опалювальних котлів.
31
Boichura, Mykhailo, Andrii Bomba та Olha Michuta. "Ідентифікація параметрів структури ґрунтових криволінійних масивів числовими методами квазіконформних відображень". Modeling Control and Information Technologies, № 5 (21 листопада 2021): 112–13. http://dx.doi.org/10.31713/mcit.2021.35.
Повний текст джерелаАнотація:
Методику реконструкції зображень із застосуванням, зокрема, числових методів комплексного аналізу адаптовано на випадки ідентифікації параметрів структури ґрунтових криволінійних масивів. Основна ідея розробленого підходу полягає у розв’язанні відповідної модельної задачі числовими методами квазіконформних відображень для порівняно нескладної області і конформному відображенні результатів на складної конструкції досліджуване фізичне середовище. Суттєвою перевагою (у порівнянні з існуючими) такого підходу є можливість реконструкції зображення без накладання гіпотези щодо довільності форм ліній рівних потенціалів на великих відстанях від електродів. Більше того, забезпечується врахування розподілу густини струму на останніх (зокрема, «відкидається» традиційне припущення щодо «точковості» ділянок прикладання потенціалів)
32
Verlan, D. A., V. A. Ivanyuk, and O. O. Fomin. "Integral Dynamic Models in Identification and Diagnostics Problems." Mathematical and computer modelling. Series: Physical and mathematical sciences, no. 21 (November 2, 2020): 42–53. http://dx.doi.org/10.32626/2308-5878.2020-21.42-53.
Повний текст джерела
33
Крупенко, Сергій, Сергій Лаптєв, Тетяна Лаптєва та Олег Кітура. "ПОБУДОВА СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ТА УПРАВЛІННЯ ДОСТУПОМ ЗА ДОПОМОГОЮ АКУСТИЧНОГО МЕТОДУ АВТЕНТИФІКАЦІЇ ТА АВТОРИЗАЦІЇ". ГРААЛЬ НАУКИ, № 5 (13 червня 2021): 160–63. http://dx.doi.org/10.36074/grail-of-science.04.06.2021.029.
Повний текст джерелаАнотація:
В сучасному світі існує кілька важливих напрямків захисту інформації. У роботі проведений аналіз предметної області, задачі автентифікація та авторизації певної особи акустичним методом. Завдання визначення рівня доступу до певної інформації або для підтвердження виконання певних повноважень. Описані алгоритми попередньої обробки сигналу, алгоритми виділення критеріїв і концепції функціонування класифікатора. Представлено процес обробки мовного сигналу. Який можливо розбити на кілька частин ознак і методів ідентифікації. В сукупності, вищеописаний метод є потужним інструментом класифікації стосовно предметної області.
34
Бойчура, М. В. "Узагальнення числового методу квазіконформних відображень розв"язання задач ідентифікації за даними томографії прикладених квазіпотенціалів". Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського, Вип. 5 (106) (2017): 35–44.
Знайти повний текст джерела
35
Bol’shakov, V. I., V. I. Bol’shakov, and Yu I. Dubrov. "On the Incompleteness of Formal Axiomatics in the Problems of Identification of the Metal Structure." Visnik Nacional'noi' akademii' nauk Ukrai'ni, no. 4 (April 25, 2014): 55–59. http://dx.doi.org/10.15407/visn2014.04.055.
Повний текст джерела
36
Dyvak, M. P., V. I. Tymets, and A. M. Dyvak. "Multifunctional block of irritation of the back laryngeal nerve in the task of its identification." Optoelectronic information-power technologies 38, no. 2 (2019): 90–99. http://dx.doi.org/10.31649/1681-7893-2019-38-2-90-99.
Повний текст джерела
37
Тимків, О. В., та В. Г. Денісов. "СУЧАСНІ ЗАСОБИ ДІАГНОСТУВАННЯ СУДНОВИХ СИСТЕМ". Ship power plant 1 (5 серпня 2020): 65–69. http://dx.doi.org/10.31653/smf340.2020.65-69.
Повний текст джерелаАнотація:
Головне призначення сучасного діагностування полягає в безперервному автоматичному контролі технічного стану об'єкта, своєчасному виявленні відхилень контрольованих параметрів від нормативних значень, ідентифікації та локалізації дефектів, виробленні стратегії подальших дій і прогнозування ресурсу. Системи автоматичного контролю і діагностування створюються на базі новітніх інформаційно-обчислювальних засобів, програмна частина яких спирається на фундаментальні і прикладні математичні методи. Сьогодні існує велика кількість спеціалізованої апаратури, яка використовуються для отримання належної інформація для діагностування різноманітних пристроїв. Поруч з спеціальними пристроями також розвиваються альтернативні. Різні програми на звичайних смартфонах сьогодні можуть виконувати широкий спектр задач: починаючи з виміру габаритів об’єктів, закінчуючи серце биттям, кров’яним тиском і т.д.
38
Matsevytyi, Yu M., M. O. Safonov, and I. V. Hroza. "Method for Identification of the Power of a Source of Thermal Energy By Solving the Internal Reverse Problem of Thermal Conductivity." Èlektronnoe modelirovanie 43, no. 2 (April 6, 2021): 19–28. http://dx.doi.org/10.15407/emodel.43.02.019.
Повний текст джерелаАнотація:
Запропоновано підхід до вирішення внутрішньої оберненої задачі теплопровідності (ОЗТ) на основі використання принципу регуляризації Тихонова та методу функцій впливу. Потужність джерела енергії подано у вигляді лінійної комбінації сплайнів Шьонберга першого порядку, а температуру — у вигляді лінійної комбінації функцій впливу. Метод функцій впливу дає можливість використовувати один і той же вектор невідомих коефіцієнтів для джерел енергії та температури. Невідомі коефіцієнти визначено за допомогою розв’язання системи рівнянь, яка є наслідком необхідної умови мінімуму функціонала Тихонова з ефективним алгоритмом пошуку параметра регуляризації, використання якого дає можливість одержати сталий розв’язок ОЗТ. Для регуляризації розв’язку ОЗТ в цьому функціоналі використовується також стабілізуючий функціонал з параметром регуляризації як мультиплікативним множником. Наведено обчислювальні результати ідентифікації потужності теплової енергії по температурі, яка вимірюється з похибкою, що характеризується випадковою величиною, розподіленою за нормальним законом.
39
Melnyk, O. S., та R. P. Bazylevych. "Система ідентифікації оригіналу відео за його фрагментом з використанням згорткових нейронних мереж". Scientific Bulletin of UNFU 31, № 3 (29 квітня 2021): 94–100. http://dx.doi.org/10.36930/40310315.
Повний текст джерелаАнотація:
Розглянуто основні сучасні та популярні підходи до вирішення задач розпізнавання ознак зображень і відео. Встановлено переваги та недоліки актуальних методів оброблення візуальної інформації, а також сучасні невирішені проблеми, пов'язані із цим сегментом робіт. Спираючись на сучасний стан досліджень з цієї предметної області, запропоновано нову систему, призначення якої "навчитись" ідентифікувати відео за його фрагментом, враховуючи характеристики зображеного у відеоряді. Першим етапом аналізу відео є його розбиття на окремі кадри, враховуючи зміну ентропії, колірної схеми та структурні відмінності сцени. Спираючись на сучасні методи, реалізовано алгоритм перетворення відео в набір кадрів. Виявлено, що компактне представлення відео у вигляді набору ключових кадрів дає змогу виділити основні контекстні характеристики. Враховуючи сучасні методи визначення характеристик зображень та ефективність машинного навчання, вирішено застосувати згорткові нейронні мережі для визначення векторних представлень. Під час вибору коректної архітектури та моделі нейронної мережі здійснено порівняльний аналіз ефективності їх роботи з використанням бази ImageNet. В наступних етапах, роботу із відео буде представлено у вигляді маніпуляції із векторами характеристик кожного кадру. Запропоновано спосіб пошуку збігу фрагментів, враховуючи оцінку кута між векторами представлень кадрів. Для покращення оптимізації пошуку розглянуто способи застосування методів індексації векторного простору кадрів. Варто застосувати цей підхід оптимізації, щоб уникнути різкої деградації ефективності пошуку із збільшенням бази. Унаслідок виконаної роботи реалізовано програмну систему у вигляді вебаплікації, яка демонструє пошук відео за його фрагментом. Проте це тільки прототип для візуалізації процесу. Під час проведення експериментів оцінено вплив та залежність довжини відео, його роздільної здатності та обсягу тестової бази від ефективності процесу пошуку. Передусім ця робота є актуальною через цінність досліджень в напрямку розвитку методів оброблення та аналізу відеоконтенту. Виявлено, що ця система має подальший розвиток та право на існування, якщо врахувати майбутні оптимізації пошуку та покращення вилучення дескрипторів.
40
Boiko, Serhii, Yevhen Volkanin, Oleksiy Gorodny, Oksana Borysenko та Leonid Vershniak. "ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ПРИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ДІАГНОСТИКИ СТАНУ АВІАЦІЙНОГО ГЕНЕРАТОРА ГВИНТОКРИЛА". TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOG IES, № 3(13) (2018): 152–60. http://dx.doi.org/10.25140/2411-5363-2018-3(13)-152-160.
Повний текст джерелаАнотація:
Актуальність теми дослідження. З огляду на те, що за останні десятиліття кількість нещасних випадків, збоїв обладнання, у тому числі нещасних випадків на вертольотах, становило понад десять, актуальною науково-практичною задачею являється діагностика і прогнозування змін стану авіаційного генератора. Постановка проблеми. Основна мета цієї роботи – розробка нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота з метою діагностики і подальшого прогнозування його стану, скорочуючи час обчислень і збільшуючи рівень достовірності результатів. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Проблема інформаційної діагностики авіаційної техніки описана в роботах, в яких застосовуються різні методи визначення несправностей авіаційної техніки. Використання нейронних мереж у вирішенні завдань управління динамічними системами вивчається вченими і дослідниками, робота яких демонструє високий потенціал об'єднання двох обчислювальних технологій – штучних нейронних мереж і генетичних алгоритмів для вирішення задач синтезу інтелектуальних систем керування. Виділення недосліджених частини загальної проблеми. Нині є безліч підходів до проблеми діагностики складних динамічних об'єктів, у тому числі авіаційного генератора вертольота, найбільш поширеним з яких є інформаційна діагностика, одним із методів якої є використання нейронних мереж. Використання нейронних мереж управління дозволяє істотно усунути математичні проблеми аналітичного синтезу та аналізу властивостей досліджуваного об'єкта. Це пояснюється тим, що якість процесів управління в нейронних системах багато в чому залежить від фундаментальних властивостей багатошарових нелінійних нейронних мереж, а не від аналітичних розрахованих оптимальних законів. Багатошарові нейронні мережі мають ряд переваг, що дозволяє їх використовувати в задачах управління динамічними об’єктами. Постановка завдання. Метою цієї роботи є створення нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота. Виклад основного матеріалу. При діагностуванні авіаційного генератора вертольота повинні враховуватися такі параметри: теплові параметри генератора, рівень шуму генератора, частота обертання генератора, опір ізоляції контурів ротора, струм зворотної послідовності, рівень вібрації генератора, биття валу генератора, відхилення напруги, коливання напруги, коефіцієнт несинусоїдальності кривої напруги, коефіцієнт n-й гармонійної складової напруги непарного (парного) порядку, коефіцієнти нульової послідовності, відхилення частоти імпульсної напруги. Водночас необхідно швидко обчислити вихідний стан генератора в поточному режимі роботи для даної функції. Найбільш оптимальним методом вирішення проблеми є використання нейронних мереж, що скоротить час обчислень, підвищить рівень надійності результатів. Висновки відповідно до статті. У статті виконано синтез нейрорегулятора прогнозу NN Prediction Controller для вирішення завдання автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота в реальних режимах роботи шляхом розробки моделі нейромережевої системи в Simulink програмного пакету MATLAB. Також встановлено, які параметри істотно впливають на якість регулювання та визначено оптимальні значення параметрів. Використання нейромережевої моделі для автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота забезпечило високу якість ідентифікації параметрів нейрорегулятора. Це дозволило вибрати оптимальні значення параметрів нейрорегулятора, що забезпечить високі динамічні характеристики системи діагностики стану авіаційного генератора вертольота.
41
Кондисюк, Ігор. "Класифікація гібридних проєктів автотранспортних підприємств та обґрунтування структури їх портфелів". Bulletin of Lviv National Agrarian University Agroengineering Research, № 25 (20 грудня 2021): 167–73. http://dx.doi.org/10.31734/agroengineering2021.25.167.
Повний текст джерелаАнотація:
Виконано аналіз предметної галузі. Встановлено, що автотранспортні підприємства у своїй діяльності реалізовують гібридні проєкти. Такі проєкти мають свою специфіку та особливості. Їх врахування лежить в основі розроблення інструментарію для якісного управління гібридними проєктами. Виконано аналіз наукових праць. Встановлено, що задачі класифікації гібридних проєктів автотранспортних підприємств та обґрунтування структури гібридних проєктів автотранспортних підприємств залишилися поза увагою науковців. Запропонована класифікація гібридних проєктів автотранспортних підприємств передбачає їх виявлення за десятьма класифікаційними ознаками. Виконана класифікація забезпечує ідентифікацію гібридних проєктів та розробку інструментарію для управління ними. Вона лежать в основі формування портфелів гібридних проєктів автотранспортних підприємств. На підставі запропонованої класифікації можна означити напрями дослідження та окреслити задачі, розв’язання яких забезпечить прийняття безпомилкових управлінських рішень та отримання максимальної цінності для стейкхолдерів. Встановлено, що гібридні проєкти автотранспортних підприємств мають свої особливості. Вони відображаються запропонованими класифікаційними ознаками. Означено шість груп особливостей гібридних проєктів автотранспортних підприємств. Врахування зазначених особливостей під час розроблення інструментарію для управління гібридними проєктами забезпечить відповідну якість їх реалізації та прийнятих управлінських рішень. Обґрунтована структура гібридних проєктів автотранспортних підприємств. Вона забезпечує узгодження множини гібридних проєктів, що ініціюються замовниками транспортних послуг, із доступними ресурсами автотранспортних підприємств у прогнозованому мінливому проєктному середовищі. Встановлено, що існує потреба в обґрунтуванні та використанні ціннісно-ризикового підходу. Він забезпечить формування ефективних портфелів гібридних проєктів автотранспортних підприємств із максимальною цінністю для всіх стейкхолдерів.
42
Vovk, О. B. "ФОРМУВАННЯ СИСТЕМНОГО ПІДХОДУ ДЛЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ СПОСТЕРЕЖЕННЯ ЗА ВІДХОДАМИ". Scientific Bulletin of UNFU 28, № 3 (26 квітня 2018): 142–46. http://dx.doi.org/10.15421/40280329.
Повний текст джерелаАнотація:
Циркулярна економіка – новий тренд, який має забезпечувати максимальну ефективність кожного процесу в життєвому циклі товару або послуги, та багаторазове використання відходів. Тому організований рециклінг є одним з її пріоритетних напрямів. Сьогодні важливо забезпечувати циркуляцію відходів: не викидати відходи, а переробляти їх і знову використовувати. Це важливо з поглядів елементарної гігієни, екології, економіки, виховання відповідних фахівців у закладах вищої технічної освіти. Генерування дедалі більшої кількості різних видів сміття потребує формування організованого рециклінгу, підвищення його ефективності шляхом належного моніторингу автоматичними технічними засобами. Зокрема це передбачає розроблення інформаційної системи з використанням технології ІоТ, яка охоплює засоби ідентифікації, вимірювання та передачі даних, та яка, на думку автора, найкраще підходить для розв'язання задач такого класу. З огляду на те, що обсяги побутових відходів згідно з прогнозами зростуть від 1,3 т, вироблених зараз, до 2,2 млрд т до 2025 р., то такі додаткові інструменти будуть необхідні, щоб справлятися з такими великими обсягами сміття. Зроблено спробу з'ясувати, що є системою моніторингу ефективності рециклінгу, які завдання стоять перед нею, які критерії повинні в неї входити.
43
Гірник, Денис Анатолійович. "Навчальна підсистема системи підтримки прийняття рішень з вибору мобільної платформи". Theory and methods of e-learning 2 (3 лютого 2014): 227–29. http://dx.doi.org/10.55056/e-learn.v2i1.278.
Повний текст джерелаАнотація:
Сьогодні мобільні технології швидко розвиваються та проникають практично в усі галузі діяльності людини: економіку, науку, освіту.Наряду з цим, розширюється модельний ряд та функціональність мобільних терміналів, спектр підтримуваного системного та прикладного програмного забезпечення, систем стільникового зв’язку, управління сканерами штрих-кодів, методів віддаленого доступу до територіально розподілених баз даних та інтернет-ресурсів тощо.Застосування мобільних технологій стає все більш складним. Вибір мобільної технології для конкретних застосувань стає нетривіальним завданням. Людина, що приймає рішення з вибору для конкретного класу задач, повинна мати належні знання у сферах, не пов’язаних із самою задачею застосування мобільних технологій. Підтримка рішень щодо вибору мобільних технологій для конкретних застосувань на сьогодні відсутня. Тому актуальною проблемою є розроблення систем підтримки прийняття рішень (СППР) з вибору мобільних технологій для визначеного класу задач [1].Розроблений алгоритм [2] прийняття рішень при виборі мобільних технологій на основі визначених класів задач та вимог до апаратних та програмних характеристик і до функціональності системи розробки власного програмного забезпечення. Основні компоненти системи підтримки прийняття рішеньщодо вибору мобільної платформи реалізовані на програмному забезпеченні з відкритим кодом у вигляді веб-ресурсу. Використана LMS Mooddle.СППР містить підсистему навчання користувачів характеристикам та можливостям вибраних мобільних платформ, які необхідні для подальшого аналізу альтернатив при виборі мобільної платформи (рис. 1).Оскільки мобільні платформи розвиваються дуже динамічно, нові версії будуються на кардинально нових принципах,з’являються нові платформи, підсистему навчання можна віднести до систем з відкритим типом контенту тобто до систем, контент яких невідомий на етапі проектування і програмної реалізації підсистеми навчання, і передбачається, що він буде додаватись і розширюватись на етапі використання [4]. Додатковий контент доступний на розподілених веб-ресурсах та у великих сховищах навчальних і довідкових матеріалів, наявних на сайтах підтримки розробників мобільних платформ та постачальників мобільних терміналів і смартфонів. Інтеграція навчальних ресурсів з актуальними навчальними та довідковими ресурсами розробників забезпечує релевантність навчання.Для швидкої перевірки знань та рівня засвоєння учбових матеріалів використовуються засоби контрольних тестувань. Контрольні тести вибору – це послідовність простих питань типу (багато варіантів / одна відповідь), які можуть бути формально перевірені. Питання з бази знань статичних тестів вибираються випадковим способом. База знань містить категорії запитань з різними рівнями складності, які використовуються в залежності від мети тестування. Перевірка знань технічно реалізована у вигляді інтерактивного компоненту з базою даних, пов’язаною з базою даних розділів і тем навчальних курсів.Оскільки тести призначені, в першу чергу, для самоконтролю, питання ідентифікації учня в даному випадку не актуальні.Розглянуті всі етапи організації та здійснення тестування [5]. На стадії підготовки: створення тестів, зберігання та вибір тестів; на стадії видачі: представлення, взаємодія, отримання відповіді та на стадії оцінки: власне оцінка, проставлення балів, забезпечення зворотного зв’язку.База знань статичних тестів формується експертом з предметної області на основі учбових курсів. Інтеграція контрольних тестів з учбовим матеріалом, що подається підсистемою навчання, дозволяє виявити програлини у засвоєнні, звернути увагу учня на конкретні поняття, які слабко засвоєні, та надати рекомендації щодо розділів навчального курсу, які необхідно вивчити повторно. Останнє забезпечує адаптивність навчального середовища.
44
Купіна, О. А., М. Г. Лорія, О. Б. Целіщев та Гезеві Абдалхалех Гома Ахмед. "Iдентифікація динамічних характеристик об`єктів керування". ВІСНИК СХІДНОУКРАЇНСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ імені Володимира Даля, № 6 (270) (10 листопада 2021): 129–34. http://dx.doi.org/10.33216/1998-7927-2021-270-6-129-134.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі запропоновано спосіб отримання математичної моделі об`єкту керування, у якому в якості початкових даних обирається перехідний процес об`єкту керування. Переваги такого підходу наступні: він грунтується на об’єктивних даних, що формує сам об`єкт керування; достатньо проста реалізація такого підходу; отримання адекватної і точної математичної моделі, оскільки для її отримання використовується глобальна інформація динамічної характеристики об`єкта керування.
Дослідження проводиться для оптимізації технологічного процесу, що розглядається.
В результаті досліджень встановлено, що якщо при виводі математичної моделі обмежитися ступенем диференціального рівняння (ступенем передатної функції) і прийняти його таким, що дорівнює двом, то розробка математичної моделі значно спрощується.У деяких випадках є можливість звести модель високого порядку до моделі більш низького, іноді навіть першого або другого порядку і при цьому істотно не програти в точності оцінки її характеристик, тобто будь-яку фізичну систему завжди можна описати моделлю порівняно невисокого порядку, нехтуючи деякими її характеристиками. Це можливо завдяки наступним факторам:завдання аналізу та синтезу набагато простіше розв`язати для моделей невисокого порядку;точність обчислень на ЕОМ зворотно пропорційна величині порядку моделі;якщо модель має перший або другий порядок, ми володіємо інформацію, необхідну для аналізу та синтезу;незважаючи на те, що моделі високого порядку і самі по собі ніколи не були абсолютно точними, в ряді випадків зниження їх порядку може дати результати, які не поступаються в точності моделі високого порядку. Дуже часто збільшення порядку моделі не підвищує її точність.
Отримана в результаті розрахунків похибка ідентифікації є припустимою для розрахунків такого типу.
Під час вирішення поставленої задачі в статті розв’язується такі питання:кількість точок на кривій розгону об`єкту керування, яку необхідно обрати;який обрати алгоритм ідентифікації;спосіб розміщення точок на кривій розгону об`єкту керування;вплив кількості і місця розташування точок на похибку апроксимації.
Запропонований спосіб отримання математичної моделі дозволяє за рахунок регулювання вхідних величин отримати оптимальні вихідні параметри зокрема й підвищити ефективність технологічного процесу в цілому.
45
Чаговець, А. І., та О. О. Курганнікова. "ПОЛІКУЛЬТУРНЕ ВИХОВАННЯ ЯК ПЕРЕДУМОВА РОЗВИТКУ ДУХОВНОСТІ ДІТЕЙ ДОШКІЛЬНОГО ВІКУ". Духовність особистості: методологія, теорія і практика 94, № 1 (4 березня 2020): 255–64. http://dx.doi.org/10.33216/2220-6310-2020-94-1-255-264.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розкрито сутність і особливості полікультурного виховання дітей дошкільного віку в умовах сучасного світу; визначені задачі, що постають перед полікультурним вихованням; обґрунтовано завдання виховання духовності та високих моральних почуттів дошкільника на заняттях з іноземної мови. Проведено аналіз понять «духовність» і «полікультурне виховання». Розкрито шляхи виховання духовності дітей дошкільного віку. Показано, що духовність, людяність, толерантність, товариськість, повага до людей різних національностей та інші високоморальні якості не передаються у спадок, а їх потрібно виховувати у кожному поколінні починаючи з дошкільного віку. Виховання розуміється як процес духовної взаємодії закладу дошкільної освіти, родини і дитини, як глибоке спілкування педагога з вихованцем у процесі ігрової діяльності на заняттях з іноземної мови.
Знайомство дошкільників з різноманітністю культур, можливість їх самореалізації в полікультурному світі при збереженні взаємозв’язку з рідною мовою, традиціями та культурою сприяє, на наш погляд, безконфліктній ідентифікації особистості у багатокультурному суспільстві та їх інтеграції до полікультурного світового простору. Полікультурна спрямованість іншомовного спілкування дошкільників на заняттях з іноземної мови стає невід’ємним фактором формування толерантної свідомості та високоморальних людських якостей.
Метою статті є розкриття проблеми полікультурного виховання дітей дошкільного віку у сучасних умовах розвитку полікультурного суспільства.
46
Skuba, T. G., E. V. Shapovalov, and V. V. Dolinenko. "Position Identification in Space of Objects with Complex Geometry in Arc Surfacing and NDT Tasks." Èlektronnoe modelirovanie 41, no. 1 (February 11, 2019): 67–80. http://dx.doi.org/10.15407/emodel.41.01.067.
Повний текст джерела
47
Vladov, Serhii. "Алгоритми діагностики та парирування відмов каналів вимірювання системи автоматичного управління авіаційного двигуна ТВ3-117 у польотних режимах на основі нейромережевих технологій". Proceedings of the National Aviation University 84, № 3 (20 жовтня 2020): 27–37. http://dx.doi.org/10.18372/2306-1472.84.14950.
Повний текст джерелаАнотація:
Пропонується розв’язання задачі підвищення надійності системи автоматичного управління (САУ) авіаційного двигуна ТВ3-117 на основі введення алгоритмічної надмірності. Метою дослідження є розробка алгоритмів діагностики та парирування відмов вимірювальних каналів для вхідних параметрів вбудованої в САУ лінійної адаптивної бортової математичної моделі авіаційного двигуна ТВ3-117 (LABEM). Наведено основні співвідношення LABEM. В якості основи статичної моделі двигуна використовується дросельна характеристика індивідуального двигуна, отримана на здавальних випробуваннях або на «гонці» в експлуатації після проведення обслуговування. Динамічна лінійна модель авіаційного двигуна ТВ3-117 нижнього рівня будується за методом простору станів. Технічні і теоретичних проблем практичної реалізації резервування за допомогою моделі пов’язані з високою розмірністю простору станів двигуна, що істотно перевищує розмірність вектору вимірюваних на борту параметрів. Виникає проблема ідентифікації відмови датчика з подальшим заміщенням інформації модельним значенням. Обґрунтовано необхідність побудови алгоритмів виявлення і локалізації відмов вимірювальних каналів двоканальних датчиків, що діють в умовах перешкод. Для підвищення надійності вхідної інформації по контуру витрати палива застосовуються алгоритми Калман-фільтрації з вбудованою логікою виявлення та локалізації відмови вимірювального каналу. Описано алгоритми виявлення та локалізації відмов датчиків в контурі дозуючої голки на основі фільтрів Калмана. Алгоритми будуються на обчисленні сигнатури відмови як зваженої суми квадратів відхилень (WSSR), яку порівнюють з обраним пороговим значенням. Результати випробувань на моторному стенді і моделювання в середовищі MatLab показали, що застосування запропонованих алгоритмів в складі LABEM дозволяє досягти високих показників надійності і якості автоматичного управління.
48
Іatsyshyn, Andrii V., Oleksandr O. Popov, Volodymyr O. Artemchuk, Valeriia O. Kovach та Iryna S. Zinovieva. "АВТОМАТИЗОВАНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ У ГАЛУЗІ ЕКОЛОГІЧНОЇ БЕЗПЕКИ". Information Technologies and Learning Tools 72, № 4 (21 вересня 2019): 286–305. http://dx.doi.org/10.33407/itlt.v72i4.2993.
Повний текст джерелаАнотація:
Стан довкілля значною мірою залежить від компетентності фахівців у галузі екологічної безпеки, які відповідають за прийняття управлінських рішень щодо зменшення негативного впливу на природне навколишнє середовище. Тому важливим є постійне підвищення кваліфікації управлінських кадрів, зокрема щодо застосування автоматизованих системи управління екологічною безпекою. Проаналізовано закордонні та вітчизняні публікації в галузі управління екологічною безпекою за даними моніторингу. На підставі власного багаторічного досвіду роботи в галузі екологічної безпеки та на основі наукових джерел визначено, що важливими є розробка та впровадження спеціалізованих систем управління екологічною безпекою за даними моніторингу. Такі системи необхідні для: виявлення і прогнозування прихованих тенденцій і закономірностей розвитку екологічних процесів, ідентифікації раніше невідомих взаємозв'язків між екологічними параметрами і факторами впливу, розробки оптимізаційних рекомендацій у галузі екологічної безпеки, візуалізації результатів аналізу, підготовки попередніх звітів і проєктів допустимих рішень з відповідним оцінюванням тощо. Розглянуто основні принципи управління екологічною безпекою. Описано основні блоки удосконаленої системи управління екологічною безпекою за даними екологічного моніторингу, а саме: «Задачі стратегічного управління екологічною безпекою», «Бази даних та алгоритми оцінювання ситуації і прийняття управлінських рішень у галузі екологічної безпеки», «Управління даними», «Система підготовки рішень (на основі економічної оцінки «ризик-ціна-ефект»)», «Система підготовки рішень», «Інтелектуальний аналіз даних», «Система підтримки прийняття рішень (СППР)», «Задачі тактичного управління екологічною безпекою». Запропоновано удосконалену структуру автоматизованої інформаційної системи управління екологічною безпекою територій, що зазнають техногенного впливу від промислових, потенційно-небезпечних об’єктів та транспорту. Описано призначення блоків (модулів) систем і зв’язків між ними. Побудовано параметричну модель експертно-інформаційної системи, яка охоплює: базу знань, моделювання, підтримку ухвалення рішень та налаштування контрольно-вимірювального блоку. Показано, що розроблені системи забезпечують функціонування системи управління екологічною безпекою, дають змогу описувати структурні елементи та інформаційні зв’язки між ними, що підвищує оперативність опрацювання вихідних даних. Обґрунтовано шляхи застосування автоматизованої інформаційної системи управління екологічною безпекою в підвищенні кваліфікації фахівців, відповідальних за прийняття управлінських рішень у галузі екологічної безпеки. Отже, одночасно з удосконаленням складових системи управління екологічною безпекою за даними моніторингу, важливим є підвищення кваліфікації фахівців у галузі екологічної безпеки, зокрема працівників міністерств, підприємств та організацій, які відповідають за прийняття рішень щодо зменшення негативного впливу на довкілля та підготовку майбутніх фахівців у цьому напрямку.
49
Сорока, М. Ю., Н. А. Сало та О. Г. Матющенко. "Інтелектуальна навчальна система підготовки диспетчерів управління повітряним рухом". Системи обробки інформації, № 2(161), (15 червня 2020): 29–36. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.161.04.
Повний текст джерелаАнотація:
В статті розглянуті основні методи організації інтелектуального навчального середовища підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. Обґрунтована необхідність створення інтелектуальної навчальної системи в адаптивних тренажерах диспетчерів управління повітряним рухом. Інтелектуальні навчальні системи повинні базуватись на основі синтезу імітаційно-моделюючих комплексів у вигляді розподілених систем обробки даних для імітації поведінки середовища навчання. В роботі сформовані вимоги, що висуваються до побудови мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. З метою забезпечення моделювання інтелектуального поводження об'єктів, що входять у віртуальне середовище навчання, запропоновано створення інтелектуальних об'єктів, як елементів мультиагентної системи з використанням методів планування дій. Запропоновано підхід удосконалення та розширення функціональних можливостей системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. Запропонована архітектура інтелектуального агента навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом створена на базі елементів InterRRa архітектури, що забезпечує взаємодію агента з зовнішнім середовищем та іншими агентами через модель фізичного представлення об'єкта. Наведена математична модель інтелектуального агента в якій враховано можливість здійснення впливу на зовнішнє середовище. Розроблена модель мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи яка забезпечує ідентифікацію ситуації в підсистемі підготовки і прийняття рішень, що виконує передачу управління на відповідний рівень ієрархії системи поводження інтелектуального агента. Особливістю розробленої структури мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи є використання моделі поведінки інтелектуальних агентів, що забезпечують змінну поведінку і можливість рішення задач підготовки і прийняття рішень своїх подальших дій за допомогою різних моделей поведінки.
50
Bezsonnyi, Vitalii, Roman Ponomarenko, Oleg Tretyakov та Kostiantyn Karpets. "Розробка алгоритму оптимального управління ризиками небезпечних подій на машинобудівному підприємстві". Problems of Emergency Situations, № 33 (2021): 58–71. http://dx.doi.org/10.52363/2524-0226-2021-33-5.
Повний текст джерелаАнотація:
Підвищено ефективність управління ризиками небезпечних подій у підрозділах машинобудівного підприємства шляхом використання вдосконаленого підходу до оцінки ризиків та вперше для оптимізації витрат на заходи з охорони праці у підрозділах машинобудівного підприємства використана задача «пакування рюкзака», що дозволяє знизити величину ризику до допустимого рівня. Ідентифікація та аналіз існуючих ризиків на ДП «Завод «Електроважмаш» були здійснені з використанням методу структурованої оцінки. При цьому враховувалася не тільки можливість виникнення небезпечної події, а і наслідки, які від неї можуть бути. Встановлено, що найбільш частими ризиками є травмування від рухомого обладнання (39%), травми від падіння з висоти (17%), травми від дії електричного струму (15%). Але найбільшу тяжкість мають небезпеки, пов’язані з отру-єнням. Процедура оптимального управління ризиками полягає у визначенні мінімальних витрат на досягнення кожної з інтегральних оцінок за допомогою матричної згортки. Це завдання про ранці, що ефективно вирішується методом дихотомічного програмування при цілочисельних значеннях параметрів. Перше число в матриці - величина оцінки, друге – витрати на досягнення (або збереження) цієї оцінки. Рухаючись від низу до верху, отримуємо для кожної інтегральної оцінки мінімальні витрати (на зменшення ступеня небезпеки від високого до середнього і низького). Для цього з клітин матриці з однаковими оцінками (перше число) вибираємо осередок з мінімальними витратами (друга клітина). Формування варіанту програми, тобто сукупності оцінок чинників, які забезпечують необхідне значення інтегральної оцінки з мінімальними витратами, відбувається методом зворотного ходу. Для цього послідовно, зверху вниз, визначаємо, які вихідні дані відповіда-ють вибраній комірці матриці. Встановивши ці значення знаходимо їх в матрицях нижнього рівня. Повторюємо це, поки не досягнемо нижнього рівня структури дихотомічного уявлення, тобто конкретних оцінок факторів ризику. Набір цих оцінок є результатом дії алгоритму