Дисертації з теми "Моделювання нейрону"

Дисертаційна робота присвячена розробці фотонної інтегральної схеми для нейронної мережі. Інтегральні схеми являє собою невід'ємну частину сучасних технологій. Більша частина функціональних одиниць можливо замінити фотонним компоненнтом (діоди, хвилеводи, фільтри та підсилювач) для створення фотонної інтегральної схеми. Фотонні інтегральні схеми мають декілька переваг: мають більшу швидкість обробки та передачі інформації, велику зону пропускання та мають менші втрати енергії. Найбільш розповюдженим є використання гібридних схем, тобто частина елементів інтегральної системи інтегрується фотонними елементами. Перший розділ присвячений дослідженню сучасному розвитку нейронних мереж. Розглянуто апаратні реалізації нейрону та нейронних мереж. Також був проведений патентний пошук моделювання нейрону. У другому розділі розглянуті сучасні архітектури фотонно інтегрльної схеми. Була запропонована нова структура інтегральної схеми, та її технологія виготовлення. Для цього була запропонована структура літографічної установки та сформульоване технічне завдання. Третій розділ присвячений проектуванню літографічної системи. Були проведенні габаритні розрахунки, розрахунок структури оптичної системи. Після проектування провели аналіз системи, а саме проведена оптимізація розрахованої системи, енергетичний розрахунок, та абераційний аналіз. У четвертому розділі оглянуто нейрона мережа Хопфілда, її математична модель. На основі якої була розроблена програма для моделювання мережи Хопфілда та розрахунку вагових коефіцієнтів. П’ятий розділ присвячений експериментальним дослідженням. Був розроблений прототип фотонної інтегральної системи. Були проведені експерименти: дослідження хвилеводів системи для їх подальшого впровадження та дослідження діючого прототипу. Шостий розділ присвячений розробці стартап проекту.
The dissertation is devoted to the development of a photonic integrated circuit for a neural network. Integrated circuits are an integral part of modern technology. Most of the functional units can be replaced by a photonic component (diodes, waveguides, filters and amplifier) to create a photonic integrated circuit. Photonic integrated circuits have several advantages: they have a higher speed of processing and transmission of information, a larger bandwidth and less energy loss. The most common is the use of hybrid circuits, namely part of the elements of the integrated system is integrated by photonic elements. The first section is devoted to the study of modern development of neural networks. Hardware implementations of neurons and neural networks are considered. A patent search for neuronal modeling was also performed. The second section considers modern architectures of the photon integrated circuit. A new structure of the integrated circuit and its manufacturing technology were proposed. For this purpose, the structure of the lithographic installation was proposed and the technical task was formulated. The third section is devoted to the design of the lithographic system. Dimensional calculations, calculation of structure of optical system were carried out. After the design, the system was analyzed, namely the optimization of the calculated system, energy calculation, and aberration analysis. The fourth section examines the Hopfield neural network, its mathematical model. Based on which a program was developed to model the Hopfield network and calculate weights. The fifth section is devoted to experimental research. A prototype of a photonic integrated system was developed. Experiments were performed: the study of the waveguides of the system for their further implementation and the study of the current prototype. The sixth section is devoted to the development of a startup project.

Як відомо, в основі механізму синхронізації елементів активного середовища (нейронна сітка), лежить поведінка окремого елементу. У реальних системах вплив шуму на активний елемент є, за певних умов, причиною реалізації когерентного резонансу – виникнення регулярної послідовності збуджень (―cпайків‖) за умови наявності оптимального рівня флуктуацій [1]. У зв‘язку цим постає питання про можливість реалізації просторової синхронізації елементів активного середовища при їх зв‘язуванні у гратку за рахунок шуму.

У роботі приведений аналіз технологічного процесу зберігання борошна як об'єкта автоматизації; огляд та аналіз сучасних способів застосування нейронних мереж для управління складними технічними системами; розробка структурно-параметричної моделі безтарного зберігання борошна; розробка математичної моделі об'єкта управління; розробка структури та алгоритму нейромережевого регулятора; побудова імітаційної моделі безтарного зберігання борошна в AnyLogic.

Штучні нейронні мережі – це математична модель, а також її програмна та апаратна реалізація, робота якої здійснюється за принципом організації та роботи біологічних нейронних мереж. Штучна нейронна мережа є основою поняття «інтелектуальний аналіз». З математичної точки зору ці мережі являють собою різновид нелінійної оптимізації.

У роботі досліджено сутність оцінки ймовірності банкрутства банку, моделі та підходи, які використовуються для оцінки. Проведений аналіз основних факторів, які впливають на ймовірність банкрутства. Основною метою цього дослідження є розробка моделі оцінки ймовірності банкрутства банку.
The master’s thesis focuses on the essence of the definition bank bankruptcy probability, models and approaches used for estimation. The main factors which affect on the probability of bankruptcy. The main aim of this research is to develop a model for assessing the bankruptcy probability of the bank.

Досліджено можливості застосування згорткових нейронних мереж в задачах детектування та трекінгу для систем захисту від безпілотних літаючих об’єктів. Для перевірки гіпотез було обрано дві моделі Single shot detection та Faster R-CNN. Дані моделі були навчені на попередньо підібраному датасеті з зображень безпілотних літаючих об’єктів. Навчені моделі було протестовано на якість та шкидкість розпізнавання. Було практично підтверджено можливості застосування згорткових мереж в системах захисту від безпілотних літаючих об’єктів. Також була досліджена техніка аугментації для оптимізації якості детектування. Отримані результати підтверджують, що згорткові мережі можуть бути застосовані в якості детекторів живого часу для систем захисту від безпілотних літаючих об’єктів.

Розглянуто стан та роль банківської системи України. Наведено економіко-математичні методи та моделі оцінювання ймовірності настання кризового стану банку. Сформовано систему показників діяльності та вибірку вхідних даних невеликих за розміром вітчизняних банків. Побудовано моделі логістичної регресії, дерева рішень та нейронної мережі. Проведено вибір найякіснішої моделі.
Рассмотрено состояние и роль банковской системы Украины. Приведены экономико-математические методы и модели оценивания вероятности наступления кризисного состояния банка. Сформирована система показателей деятельности и выборка входных данных небольших по размеру отечественных банков. Построены модели логистической регрессии, дерева решений и нейронной сети. Проведен выбор наиболее качественной модели.
The state and role of the banking system of Ukraine are considered. Economic-mathematical methods and models of estimation of probability of a bank crisis are presented. A system of performance indicators and a sample of input data of small size domestic banks has been formed. Models of logistic regression, decision trees and neural network are constructed. The choice of the best model is made.

В першому розділі кваліфікаційної роботи досліджено теоретичні аспекти сутності інвестиційного портфелю та особливостей його формування, визначено найбільш оптимальний підхід щодо класифікації активів, проведено оцінку інвестиційних якостей агрегованих на класи та підкласи активів на основі фінансових інструментів, що їх репрезентують, проаналізовано відмінності між активними та пасивними стратегіями управління інвестиційним портфелем та їх недоліки. В другому розділі проаналізовано існуючі системи управління інвестиційним портфелем, проведено регресійний аналіз факторів впливу на динаміку активів, розроблено та змодельовано результати адаптивної саморегулюючої системи управління інвестиційним портфелем. В третьому розділі проведено тестування адаптивності та дієвості сформованої системи, запропоновано шляхи підвищення ефективності на основі результатів тестування, окреслено перспективи щодо подальших досліджень за темою та шляхів покращення ефективності адаптивної саморегулюючої системи управління інвестиційним портфелем.
In the first chapter author examined the theoretical aspects of the investment portfolio and the features of its formation, identified the best approach for assets classification, assessed the investment qualities of assets aggregated into classes and subclasses based on financial instruments representing them, analyzed the differences between active and passive investment portfolio management strategies and their disadvantages. In the second chapter author analyzed the existing investment portfolio management systems, conducted regression analysis of factors influencing the dynamics of assets, developed and modeled the results of an adaptive self-regulative investment portfolio management system. In the third chapter author tested the adaptability and effectiveness of the system, suggested ways to increase efficiency based on test results, outlines options for further research and ways to improve the effectiveness of an adaptive self-regulatory investment portfolio management system.

Дисертаційна робота присвячена вирішенню важливої науково-практичної задачі, яка полягає в розробленні та дослідженні моделей, методів та програмно-апаратних засобів для інтелектуальних систем керування та моніторингу джерел безперебійного живлення з метою підвищення показників їх надійності та енергоефективності. Удосконалено метод адаптивного регулювання рівня завантаженості випрямляючих модулів джерела безперебійного живлення, що дало змогу підвищити його ККД. Удосконалено метод керування випрямляючими модулями шляхом адаптивного циклічного зміщення, що дало змогу підвищити середній час напрацювання на відмову. Розроблена комп’ютеризована система на основі використання нейромережевих технологій з застосуванням прогнозування споживання електроенергії та адаптивного ПІД-регулювання процесу заряду акумуляторних батарей дозволила покращити технічні характеристики системи безперебійного живлення.
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ ...19 ВСТУП ...20 РОЗДІЛ 1 ОГЛЯД І АНАЛІЗ МЕТОДІВ ТА ЗАСОБІВ ПОБУДОВИ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНИХ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ ТА МОНІТОРИНГУ ДЖЕРЕЛ БЕЗПЕРЕБІЙНОГО ЖИВЛЕННЯ...29 1.1 Інтелектуальні електричні мережі ...29 1.1.1 Smart Grid ...29 1.1.2 Microgrid ...31 1.1.3 Накопичувачі електроенергії ...33 1.2 Класифікація і принципи функціонування джерел безперебійного електроживлення ...34 1.3 Огляд відомих методів та засобів підвищення ефективності керування джерелами безперебійного електроживлення ...36 1.3.1 Критерії ефективності та вимоги до джерел безперебійного живлення ...36 1.3.2 Аналіз підходів та методів підвищення показників надійності систем безперебійного живлення ...37 1.3.3 Методи підвищення енергетичних показників ДБЖ ...43 1.4 Огляд і критичний аналіз існуючих комп’ютеризованих систем для керування та моніторингу ДБЖ...45 1.5 Загальна концепція створення інтелектуальних систем керування джерелами безперебійного електроживлення ...49 1.6 Формулювання напрямку та постановка задач дисертаційного дослідження ...52 1.7 Висновки до розділу 1 ...53 РОЗДІЛ 2 МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ ПОКРАЩЕННЯ ПОКАЗНИКІВ НАДІЙНОСТІ ТА ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ МОДУЛЬНИХ ДЖЕРЕЛ БЕЗПЕРЕБІЙНОГО ЖИВЛЕННЯ ...55 2.1 Структура комп’ютеризованої системи для моніторингу та керування компонентами джерела безперебійного живлення ...55 2.2 Метод адаптивного регулювання рівня завантаженості випрямляючих модулів джерела безперебійного живлення ...57 2.3 Метод керування випрямляючими модулями джерела безперебійного живлення шляхом їх адаптивного циклічного зміщення ...68 2.4 Задача багатокритеріальної оптимізації роботи модульного джерела безперебійного живлення ...75 2.5 Висновки до розділу 2 ...77 РОЗДІЛ 3 МЕТОДи КЕРУВАННЯ КОМПОНЕНТАМИ МОДУЛЬНИХ ДЖЕРЕЛ БЕЗПЕРЕБІЙНОГО ЖИВЛЕННЯ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ТЕХНОЛОГІЙ...79 3.1 Удосконалення підсистеми керування ДБЖ в режимі регулювання струму заряду АБ ...79 3.2 Синтез ШНМ для реалізації методу адаптивного ПІД-регулювання струму заряду акумуляторних батарей ...82 3.3 Застосування нейромережевих технологій для задачі прогнозування споживання електроенергії ...92 3.4 Синтез ШНМ для короткострокового прогнозування електроспоживання обладнанням, яке живиться від ДБЖ ...96 3.5 Висновки до розділу 3 ...107 РОЗДІЛ 4 ПРАКТИЧНА РЕАЛІЗАЦІЯ КОМП’ЮТЕРИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ КЕРУВАННЯ ТА МОНІТОРИНГУ ДЖЕРЕЛ БЕЗПЕРЕБІЙНОГО ЖИВЛЕННЯ ...108 4.1 Функціональне призначення комп’ютеризованої системи керування та моніторингу ДБЖ ...108 4.2 Структура комп’ютеризованої системи керування та моніторингу джерел безперебійного живлення ...110 4.3 Апаратне та схемотехнічне забезпечення компонентів комп’ютеризованої системи керування та моніторингу ДБЖ ...112 4.3.1 Розробка апаратної частини центрального керуючого модуля ДБЖ ...112 4.3.2 Розробка модуля для керування випрямлячами ДБЖ ...122 4.4 Реалізація алгоритмічного і програмного забезпечення для комп’ютеризованої системи керування і моніторингу ДБЖ ...123 4.4.1 Алгоритмічне забезпечення мікроконтролерів ...123 4.4.2 Розробка програмного забезпечення для мікроконтролерів ...131 4.4.3 Розробка програмного забезпечення для дистанційного моніторингу стану та електричних параметрів ДБЖ ...133 4.5 Експериментальні дослідження комп’ютеризованої системи керування та моніторингу ДБЖ...137 4.5.1 Опис експериментальної установки ...137 4.5.2 Експериментальні дослідження роботи комп’ютеризованої системи в режимі заряду акумуляторних батарей ...144 4.5.3 Експериментальні дослідження роботи комп’ютеризованої системи в режимі енергоефективного керування випрямлячами ...148 4.5.4 Експериментальні дослідження роботи комп’ютеризованої системи в режимі тестування акумуляторних батарей ...151 4.6 Висновки до розділу 4 ...153 ВИСНОВКИ ...155 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ...157 ДОДАТКИ ...174 Додаток А Список публікацій здобувача за темою дисертації ...174 Додаток Б Акти впровадження результатів дисертаційної роботи ...178 Додаток В Фрагменти програмного коду розробленої комп'ютеризованої системи для керування та моніторингу джерел безперебійного живлення ...182

У роботі виконано аналіз стану захищеності інформаційного простору Сумського державного університету; розглянуто види кібератак та визначено дії для захисту від них; проаналізовано та порівняно методи Data Mining; розглянуто та порівняно найпопулярніше програмне забезпечення для побудови моделі; побудовано та перевірено на адекватність моделі нейронних мереж для прогнозування. Основна мета дослідження полягає у побудові моделі прогнозування можливості успішних кібератак на досліджуваний інформаційний простір.
The analysis of the state of protection of the information space of Sumy State University is performed in the work; types of cyberattacks are considered and actions for protection against them are defined; analyzed and compared Data Mining methods; considered and compared the most popular software for model building; built and tested for the adequacy of the neural network model for forecasting. The main purpose of the study is to build a model for predicting the possibility of successful cyber attacks on the studied information space.

Магістерська дисертація: 111 с., 19 рис., 30 табл., 2 додатки, 27 джерел. Об’єкт дослідження – прогнозування сучасних військових конфліктів за допомогою імовірнісно-статистичних методів. Мета роботи – розробка та дослідження інтелектуальної системи прогнозування потенціального виникнення військового конфлікту у країнах світу , що дає можливість підготуватися до такої ситуації і, в деяких випадках, попередити її. В роботі розглянуто і проаналізовано прогнозування виникнення сучасних військових (збройних) конфліктів, проаналізовані методи та алгоритми побудови байєсівських та нейронних мереж, їх використання у різноманітних галузях військового моделювання. Розроблено систему побудови прогнозу виникнення військового конфлікту у країні на основі використання методів побудови байєсівських та нейронних мереж. Система побудови пронозу реалізована за допомогою мови програмування Java (Spring), JavaScript (Angular 2). Точність та правильність роботи системи показують результати наявної політичної ситуації у світі, які ми можемо з вами спостерігати за допомогою засобів масової інформації (ЗМІ). Результати даної роботи рекомендується використовувати для передбачення виникнення військових збройних конфліктів, що допоможе попередити виникнення даного, або ж по можливості зменшити ризик його виникнення.
Theme: “System of forecasting the emergence of armed conflicts via probability statistical methods”. Master’s thesis: 111 p., 19 fig., 30 tab., 2 appendices, 27 sources. The object of study - the prediction of modern military conflicts through bayesian and neural networks. The purpose of the work - research and development of intelligent system of forecasting the potential occurrence of military conflict in the world, which makes it possible to prepare for such situation and, in some cases, prevent it. In this work was reviewed and analyzed next problems: predicting the emergence of modern military (armed) conflict, was analyzed the methods and algorithms of bayesian and neural networks, their use in various fields of military simulation. Also was developed the system of forecasting the emergence of armed conflict in the country using constructing bayesian and neural networks methods. The forecasting system was implemented by using programming languages Java (Spring) and JavaScript (Angular 2). Precision and accuracy of the system shows the results of the political situation in the world which we can observe through the mass media (MSM) The results of this study are recommended for predicting the emergence of armed military conflict that will help prevent them, or as much as possible to reduce the risk of their occurrence.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13. 03 – системи та процеси керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2016. Дисертація присвячена вирішенню науково-практичної задачі вдосконалення оптимальною за витратами енергії системи керування. У дисертаційній роботі розглянуто метод оптимального керування в лінійній системі при квадратичному критерії якості з урахуванням обмежень на керовані координати, стосовно до розімкнутої системи. Показано, що існує шість варіантів алгоритмів оптимального керування, в залежності від поєднання обмежень, що накладаються на керовані координати. В залежності від тривалості процесу оптимального керування, алгоритми розташовуються у певному порядку, відносно один одного, утворюючи область рішення, обмежену часом максимальної швидкодії з одного боку і часом мінімальних витрат з іншого. Математичні залежності для визначення цих обмежень, а також кордонів сусідніх алгоритмів всередині цієї області виведені в дисертації. В дисертації запропоновано метод ідентифікації параметрів позиційного приводу, заснований на рекурентної нейронної мережі Елмана. Математичний зв'язок між ваговими коефіцієнтами рекурентного і зовнішнього шарів мережі з параметрами двигуна дозволяє застосувати здатність мережі до навчання як спосіб ідентифікації. В роботі запропонована функціональна схема дворівневої системи оптимального керування. На верхньому рівні здійснюється вибір алгоритму оптимального керування і розрахунок тривалості його інтервалів. Контролер нижнього рівня здійснює вироблення керуючих впливів на об'єкт, форма і тривалість яких визначена ЕОМ верхнього рівня.
The thesis for scientific degree of candidate of technical sciences in the specialty 05.13.03 – control systems and processes. – National Technical University "Kharkov Polytechnic Institute", Kharkov, 2016. The thesis is devoted to solving scientific and practical problems of improvement of cost effective energy control system. In the thesis has given the method of optimal control in a linear open-loop system with quadratic criteria of quality. It is shown that there are six variants of the algorithms of optimal control, depending on the combination of constraints on the controlled axes. Depending on the duration, optimal control algorithms are arranged in a specific order, relative to each other, thereby forming a region of the problem solution by the time of maximum speed with one hand and minimal time costs with other. Mathematical dependences for definition of these limits and the borders of neighbour algorithms within this field are derived in the thesis. In the thesis is proposed a method for the identification of the drive parameters. This method based on recurrent neural network Elman. The mathematical relationship between the weight coefficients of the network layers and parameters of the engine allows using the network learning as a way of identification. The paper presents a functional diagram of a two-tier system of optimal control. On the upper level, there is a choice of algorithm of optimal control and calculation of intervals durations. The lower level controller performs the generation of control actions on the object, the shape and duration of which is determined the upper-level computer.

Дисертація присвячена розробці методів визначення технологічних операцій бурової установки на основі теорії штучних нейронних мереж для автоматичного визначення тривалості спуско-підіймальних операцій у поточному рейсі, Ідентифікації процесу поглибленням свердловин з врахуванням нечіткості режимних параметрів, визначенні оптимальних керуючих впливів для роторного способу буріння за критерієм вартості метра проходки свердловини в умовах невизначеності. На основі проведеного аналізу сучасного стану проблеми оптимального керування процесом поглиблення свердловин встановлено, що актуальним напрямком досліджень є розроблення методів, алгоритмів і програмного забезпечення для автоматизованої системи керування процесом поглиблення свердловин з врахуванням нечіткості як режимних параметрів процесу поглиблення свердловин, так і тривалості спуско-підіймальних операцій. Розроблено метод визначення технологічних операцій бурової установки, на базі штучної нейронної мережі Хеммінга, який дає змогу здійснювати оператором моніторинг технологічних операцій буріння, а також в автоматичному режимі визначати як тривалість спуско-підіймальних операцій, так і момент початку поглиблення свердловини, для поточного рейсу. Розроблено метод синтезу емпіричних моделей оптимальної складності на засадах генетичних алгоритмів, який враховує нечіткість режимних параметрів. Розроблені математичні моделі є основою алгоритмів оптимального керування процесом поглиблення свердловин. Розроблено метод оптимального керування процесом поглиблення свердловин в умовах невизначеності. Особливістю методу є те, що в його основі лежать розроблені математичні моделі на етапі ідентифікації і врахована та обставина, що тривалість спуско-підіймальних операцій є нечіткою величиною. Для реалізації отриманих методів у промислових умовах розроблені алгоритми і програмне забезпечення таких задач: визначення технологічних операцій бурової установки; синтез моделей оптимальної складності з врахуванням нечіткості режимних параметрів; оптимізація процесу поглиблення свердловин в умовах невизначеності. Розроблене програмне забезпечення перевірено на промислових даних, що дало змогу визначити їх працездатність і ефективність. Синтезовано автоматизовану систему керування процесом поглиблення свердловин на базі розробленої структурної схеми системи керування, програмного забезпечення та програми-інтегратора, що дало змогу використати як базовий елемент системи комплекс СКУБ-М2.
Диссертация посвящена разработке методов определения технологических операций буровой установки на основе теории искусственных нейронных сетей для автоматического определения продолжительности спуско-подъемных операций в текущем рейсе, идентификации процесса углублением скважин с учетом нечеткости режимных параметров, определении оптимальных управляющих воздействий для роторного способа бурения по критерию стоимости метра проходки скважины в условиях неопределенности. На основе проведенного анализа современного состояния проблемы оптимального управления процессом углубления скважин установлено, что актуальным направлением исследований является разработка методов, алгоритмов и программного обеспечения для автоматизированной системы управления процессом углубления скважин с учетом нечеткости как режимных параметров процесса углубления скважин, так и продолжительности спуско-подъемных операций. Разработанный метод определения технологических операций буровой установки, на базе искусственной нейронной сети Хемминга, который позволяет осуществлять оператором мониторинг технологических операций бурения, а также в автоматическом режиме определять как продолжительность спуско-подъемных операций, так и момент начала углубления скважины, для текущего рейса. Разработанный метод синтеза эмпирических моделей оптимальной сложности на основе генетических алгоритмов, учитывающий нечеткость режимных параметров. Разработанные математические модели являются основой алгоритмов оптимального управления процессом углубления скважин. Разработанный метод оптимального управления процессом углубления скважин в условиях неопределенности. Особенностью метода является то, что в его основе лежат разработанные математические модели на этапе идентификации и учтено то обстоятельство, что продолжительность спуско-подъемных операций является нечеткой величиной. Для реализации полученных методов в промышленных условиях разработаны алгоритмы и программное обеспечение следующих задач: определение технологических операций буровой установки; синтез моделей оптимальной сложности с учетом нечеткости режимных параметров; оптимизация процесса углубления скважин в условиях неопределенности. Разработанное программное обеспечение проверено на промышленных данных, что позволило определить их работоспособность и эффективность. Синтезировано автоматизированную систему управления процессом углубления скважин на базе разработанной структурной схемы системы управления, программного обеспечения и программы-интегратора, что позволило использовать как базовый элемент системы комплекс СКУБ-М2.
The thesis is devoted to developing methods for determining technological conditions for a rig based on the theory of artificial neural networks to automatically determine the duration of the round-lifting operations in the current flight, identification of a process of deepening wells considering fuzziness of operational parameters, determining the optimal control actions for rotary method of drilling according to the criterion of the value of a meter of driving well in the face of uncertainty. Based on the analysis of the current state of the problem of optimal control of the process of deepening wells found that the topical area of research is the development of methods, algorithms and software for automated control systems of the process of deepening wells considering fuzziness of operational parameters of the process of deepening wells and fuzziness of duration of launching gear operations. The method was developed for determination of technical operations of rig, based on artificial neural network Hamming, which enables the operator to carry out monitoring of drilling operations, and automatically determine the duration of the round-lifting operations for the current voyage. The method of synthesis of optimal complexity of empirical models was developed based on genetic algorithms that take into account the lack of clarity in operational parameters. The developed mathematical models are the basis for optimum process control algorithms of deepening wells. The method of optimal control of the process of deepening wells under uncertainty was developed. The feature of this method is that it is based on a mathematical model developed at the stage of identifying and the fact that the duration of the round-lifting operations are unclear value is taken into account. To implement methods obtained in industrial conditions algorithms and software were developed for the following tasks: determination of technical operations of rig; synthesis of models taking into account the complexity of the optimal operational parameters fuzziness; optimization of the process of deepening wells under uncertainty. The developed software tested in industrial data made it possible to determine its efficiency and effectiveness. The synthesized automated process management system of deepening wells was developed based on block diagram of the developed control system, software and program integrator, which made it possible to it use as a basic element of the complex SKUB-M2.

Руденко С. І. Дослідження та моделювання зав’язків у соціумі за допомогою нейронних мереж : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» / наук. керівник В. І. Заяц. Запоріжжя : ЗНУ, 2021. 75 с.
UA : Метою даної роботи є дослідження та моделювання зав’язків у соці-умі за допомогою нейронних мереж. Об’єктом дослідження є нейронна мережа створена для керування поведінкою соціальними групами. Для отримання необхідних результатів дослідження використовувалися насту-пні методи: аналіз нейронних мереж, моделювання нейронної мережі, ме-тоди навчання нейронних мереж. Створена нейронна мережа для керуван-ня соціальними групами та вирішення проблем для кожної соціальної гру-пи. В результаті розроблено додаток, котрий представляє собою застосу-нок створений за допомогою фреймворку Flutter, який демонструє процес навчання нейронної мережі та демонструє кінцевий результат навчання користувачеві.
EN : The aim of this work is to study and model connections in society using neural networks. The object of research is a neural network created to control the behavior of social groups. The following methods were used to obtain the necessary results of the study: neural network analysis, neural network modeling, neural network training methods. A neural network has been created to manage social groups and solve problems for each social group. As a result, an application was developed, which is an application created using the Flutter framework, which demonstrates the learning process of the neural network and demonstrates the end result of learning to the user.

Проведено ґрунтовний аналіз публікацій на тему моделювання природної мови та української зокрема, зібрано інформацію про алгоритми та нейромережеві архітектури, які дозволяють це зробити. Розглянуто вимоги до процесу тренування нейронних мереж - від отримання даних до процесу оптимізації обраної моделі, а також інструменти, які дозволяють ці вимоги задовольнити. Запропоновано використовувати архітектуру GPT-2 для моделювання української мови. Розроблено програмний код, для проведення експериментів з нейронними мережами в галузі моделювання природних мов, а також генерування текстів на їх основі. Натреновано нейронну мовна модель, що показує кращі результати, ніж схожі публікації, які використовували аналогічні обчислювальні потужності при тренуванні, що доводить перспективність використання архітектури Трансформер для задач обробки і генерації природної мови. A thorough analysis of publications on the topic of modeling natural language and Ukrainian in particular, collected information on algorithms and neural network architectures that allow this. The requirements for the process of training neural networks - from the acquisition of the data to the process of optimizing the selected model, as well as tools that meet these requirements. It is proposed to use the GPT-2 architecture for modeling the Ukrainian language. Developed software code for experiments with neural networks in the field of natural language modeling, as well as generating texts based on them. A neural language model has been trained, which shows better results than similar publications that used similar computing power in training, which proves the viability of using the Transformer architecture for natural language processing and generation.
ВСТУП 10 1 АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД В ОБЛАСТІ ДОСЛІДЖЕНЬ 12 1.1 ОГЛЯД ЗАДАЧІ МОДЕЛЮВАННЯ МОВИ 12 1.1.1 КЛАСИЧНІ МЕТОДИ 12 1.1.2 НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ 13 1.1.3 РЕКУРЕНТНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ ТА SEQ2SEQ 14 1.1.4 МЕХАНІЗМ УВАГИ І ТРАНСФОРМЕРИ 17 1.2 АНАЛІЗ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ УКРАЇНСЬКОЇ МОВИ 21 1.3 ФОРМУЛЮВАННЯ НАУКОВО-ТЕХНІЧНОЇ ЗАДАЧІ 22 1.4 ВИСНОВКИ ДО ПЕРШОГО РОЗДІЛУ 22 2 МЕТОДОЛОГІЯ МОДЕЛЮВАННЯ УКРАЇНСЬКОЇ МОВИ 24 2.1 ДАНІ 24 2.1.1 ДАТАСЕТ 24 2.1.2 РОЗБИТТЯ ДАНИХ 25 2.1.3 ПРЕПРОЦЕСИНГ 27 2.2 ПОБУДОВА МОДЕЛІ 30 2.2.1 АРХІТЕКТУРА 30 2.2.2 ФУНКЦІЯ ВИТРАТ ТА ОПТИМІЗАЦІЯ 37 2.2.3 МЕТРИКИ 38 2.3 ВИСНОВКИ 39 3. РОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ МОВНОЇ МОДЕЛІ 40 3.1 ІНСТРУМЕНТИ ДЛЯ РОЗРОБКИ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТА АНАЛІЗУ ДАНИХ 40 3.1.1 PYTHON 40 3.1.2 TORCH 40 3.1.3 HUGGING FACE 42 3.1.4 JUPYTER ТА GOOGLE COLABORATORY 43 3.1.5 DVC 45 3.2 ТРЕНУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ 46 3.2.1 СТРУКТУРА ПРОЕКТУ 46 3.2.2 ОТРИМАННЯ ДАНИХ 49 3.2.3 ТРЕНУВАННЯ ТОКЕНАЙЗЕРА 49 3.2.4 ПРЕПРОЦЕСИНГ ДАНИХ 49 3.2.5 ТРЕНУВАННЯ МОДЕЛІ ТА ОБЧИСЛЕННЯ МЕТРИК 50 3.3 РЕЗУЛЬТАТИ ТРЕНУВАННЯ 51 3.4 ВИСНОВКИ 53 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 55 4.1 ДОСЛІДЖЕННЯ МОЖЛИВОСТІ СТВОРЕННЯ ІНСТРУКЦІЇ З ОХОРОНИ ПРАЦІ ДЛЯ ФАХІВЦЯ З ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ 55 4.2 ЕРГОНОМІЧНІ ВИМОГИ ДО РОБОЧОГО МІСЦЯ КОРИСТУВАЧА ПЕРСОНАЛЬНИМ КОМП'ЮТЕРОМ (ПК) 60 ВИСНОВКИ 66 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 68 ДОДАТКИ 80

Пономаренко К. А. Розробка інтелектуальної системи управління сортувальним комплексом : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 151 "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології" / наук. керівник Н. О. Міняйло. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 94 с.
UA : В роботі проаналізовано існуючі установки сортувальних комплексів. Досліджено роботу навчального комплексу «Orion-I». Розроблено методи вдосконалення навчального комплексу.
EN : The work analyzed the existing installations of sorting complexes. The work of the Orion-I training complex was investigated. Methods for improving the educational complex have been developed.
RU : В работе проанализированы существующие установки сортировочных комплексов. Исследована работа учебного комплекса "Orion-I". Разработаны методы совершенствования учебного комплекса.

Преподобна А. С. Розробка веб застосунку прогнозування багатоваріантних часових рядів : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 "Інженерія програмного забезпечення" / наук. керівник О. В. Кудін. Запоріжжя : ЗНУ, 2021. 45 с.
UA : Робота викладена на 45 сторінках друкованого тексту, містить 16 рисунків, 24 джерел. Об’єкт дослідження: часові ряди. Предмет дослідження: сервіси прогнозування багатоваріантних часових рядів. Мета дослідження: розробити веб-додаток для прогнозування багатоваріантних часових рядів. Методи дослідження: методи збору та аналізу вимог до програмного забезпечення, методи моделювання, проєктування, конструювання та тестування програмного забезпечення. У кваліфікаційній роботі викладено підхід до прогнозування багатоваріантних часових рядів шляхом створення веб застосунку. Розглянуто основні методи аналізу та прогнозування часових рядів. Розглянуто концепцію побудови алгоритму машинного навчання та нейронної мережі для прогнозування багатоваріантного часового ряду. На основі вивченого матеріалу розроблено веб застосунок, за допомогою якого користувач може прогнозувати поведінку певного сценарію подій. Результати роботи можуть бути використані для побудови нових алгоритмів машинного навчання.
EN : The work is presented on 45 pages of printed text, 16 figures, 24 references. The object of the study is time series. The subject of the study is multivariate time series forecasting services. The aim of the study: to develop a web application for predicting multivariate time series. The methods of research are methods of collection and analysis of software requirements, modeling, design, construction and testing of software. The qualification work presents an approach to predicting multivariate time series by creating a web application. The main methods of analysis and forecasting of time series are considered. The concept of building of machine learning algorithm and a neural network for predicting a multivariate time series is considered. Based on the studied material, a web application was developed, with the help of which one of the users can predict the behavior of a certain event scenario. The results of the work can be used to build new machine learning algorithms.