Добірка наукової літератури з теми "Метод дерева рішень"

Предметом статті є дослідження методів ідентифікації стану комп’ютерної системи. Метою статті є розробка методу ідентифікації аномального стану комп’ютерної системи на основі ансамблевих методів. Завдання. Дослідити та виділити події операційних системах сімейства Windows, розробити програмне забезпечення для виділення подій; дослідити використання ансамблевих класифікаторів на основі беггінгу та бустінгу та дерев рішень для ідентифікації стану комп’ютерної системи. Використовуваними методами є: методи машинного навчання та ансамблеві методи класифікації. Отримано такі результати: У якості вихідних даних виділено наступні класи подій операційних системах сімейства Windows: події міжпроцесної комунікації, події взаємодії з файловою системою, події інтернет-з’єднання, події взаємодії з реєстром. Досліджено методи ідентифікації аномального стану комп’ютерних систем на базі ансамблевих методів, а саме беггінгу, бустінгу та дерева рішень J48 для ідентифікації стану комп’ютерної системи. Виконано оцінку ефективності розроблених ансамблевих класифікаторів. За результатами досліджень для ідентифікації стану комп’ютерної системи запропоновано ансамблевий метод класифікації на основі беггінгу та дерева рішень J48. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у виділенні процесів функціонування комп’ютерної системи та створенні ансамблевого методу для на основі беггінгу та дерева рішень J48, що надає можливість підвищити точність ідентифікації стану комп’ютерної системи

В статті розглянуто питання підвищення ефективності функціонування людино – машинних систем за рахунок підвищення якості програмного забезпечення систем підтримки прийняття рішень (СППР). Запропоновані рішення базуються на існуючих моделях та методах, детальний аналіз яких проведено в ході наукового дослідження, зокрема в певних отриманих рішеннях знайшла своє застосування методолгія статичного відлагодження програмних додатків. В основу рішення зазначеного завдання запропоновано покласти методи рішення задачі управління ЛМС по векторному критерію. Запропоновано механізм синтезу комплексного плану операцій щодо підвищення якості програмного забезпечення СППР, показано можливість аналізу поетапного виконання плану з отриманням аналітичної оцінки. З цією метою комплексний план представлено у вигляді дерева цілей, побудованого у відповідності до положень теорії графів та рангового підходу. Проведена оцінка часової складності алгоритмів, що реалізують рішення завдань побудови дерева цілей. На основі отриманих формалізованих рішень виявлено, що максимальна кількість ребер для графа, що реалізує дерево цілей не перевищує n2, кількість переглядів ребер не перевищує n, тобто загальна кількість операцій, що реалізує перегляд ребер та додавання їх в зважене мінімальне покриття (ЗМП), не перевищує n3. Встановлено, що при реалізації операції додавання ребер в ЗМП, на кожному кроці, після фіксації попереднього результату кількість переглядаємих ребер зменшується, тому сумарна складність алгоритмів не перевищить n3. Отримані рішення відповідають вимогам ДСТУ ISO/IEC 9126, ДСТУ ISO/IEC 14598 та враховують вимоги серії стандартів Software Quality Requirements and Evaluation як значення вершин графа дерева подій. В процесі рішення завдання врахована специфіка функціонування ЛМС, зокрема можливіст формалізації різних аспектів знань (алетичних, дисизіональних, каузальних, діонтичних) та забезпечення заданого рівня оперативності пошуку рішень.

В роботі запропоновано реалізації технологіями класичного машинного навчання та аналіз складової частини алгоритму сортування, а саме, знаходження максимального елементу масиву. Було реалізовано такі методи – лінійну регресію, дерева рішень, метод опорних векторів, метод -найближчих сусідів. Проведено порівняльний аналіз точності роботи за кожним алгоритмом.

Метою роботи є огляд та систематизація ключових аспектів, принципів і методів проведення Форсайт-досліджень, які можуть бути використані в державному і публічному управлінні. У статті розглянуті базові принципи Форсайт-досліджень, виділені основні їх етапи. Форсайт-дослідження можуть відрізнятись за своїм рівнем в залежності від масштабу області дослідження і за часовим горизонтом в залежності від часового проміжку, на який робиться прогноз. Джерелами забезпечення досліджень науково-технічною інформацією можуть бути такі наукометричні бази, як Scopus, Orbit тощо. Для її аналізу використовують різні показники, як індекс цитування, індекс Хірша і т. д. Базовою процедурою більшості Форсайт-проєктів є експертні панелі. Вони можуть відрізнятись способом формування експертної групи, методом збору експертної інформації та методами її обробки. Найчастіше використовуваними інструментами аналізу різних варіантів майбутнього є сценарний і багатокритеріальний аналіз. Для побудови сценаріїв майбутнього використовуються методи прогнозного графа, “дерева рішень”, метод когнітивного моделювання. Найбільш відомими методами багатокритеріального аналізу є МАІ і МАМ, метод Парето-оптимальних рішень.

Виконано огляд та аналіз літературних джерел, в яких досліджено явища старіння програмного забезпечення мобільних додатків. Визначено основні характеристики явища старіння програмного забезпечення. Встановлено, що мобільні системи та додатки є особливо вразливі до ефектів старіння і потребують детальних досліджень. Охарактеризовано основні методи та засоби дослідження явища старіння, що застосовуються для його вивчення в мобільній системі Android. Описано загальну схему дослідження явища старіння, яка дає змогу проводити експерименти та визначати наявність чи відсутність старіння в системі, а також вказує на вплив факторів на прояви старіння. Визначено використовувані індикатори старіння, а саме такі індикатори системи та додатків, як тривалість запуску Android Activity, оперативна пам'ять, файлове сховище, використання CPU, Garbage Collector. Виділено основні фактори, що впливають на прояви явища старіння: технічні характеристики пристрою, типи додатків та програмний код, інтенсивність запуску додатків, події введення, оперативна пам'ять та пам'ять файлового сховища. Встановлено, що згідно з результатами попередніх досліджень, ефективними алгоритмами машинного навчання для визначення наявності старіння є метод опорних векторів та дерева прийняття рішень. Проаналізовано наявні дослідження, методи та засоби виконання процедури омолодження програмного забезпечення для зменшення впливу старіння на надійність системи Android. З'ясовано, що для протидії старінню програмного забезпечення в мобільній системі Android пропонують засоби як на рівні розроблення архітектури та реалізації мобільного додатку, так і на системному рівні і рівні компонент. Встановлено, що ключовим засобом протидії старінню є перезавантаження компонент на рівні системи (наприклад, Activity manager) чи додатків (Java-контейнери), а також є необхідність розроблення таких засобів для планування виконання процедури омолодження. Обґрунтовано актуальність впливу явища старіння на забезпечення надійності сучасних мобільних та вбудованих систем. Визначено напрями майбутніх досліджень, а саме: визначення ефективних факторів і індикаторів для мобільних систем, побудова моделей старіння, розроблення методів і засобів омолодження програмного забезпечення мобільних систем.

Мета. Метою даного дослідження виступає систематизація та оцінка характеру впливу проблем впровадження інноваційних стратегій розвитку на будівельних підприємствах. Методика. Розробка авторського підходу щодо оцінки складу та рівня впливу вказаних проблем передбачає використання: методу дерева рішень (приймається рішення стосовно вибору дій у разі отримання певних вихідних даних); методу систематизації (класифікуються вхідні та вихідні дані стосовно типу, складу проблем впливу); методу послідовного включення та виключення змінних (змінними є проблеми, які вводяться в оціночний комплекс і виключаються з його складу у разі втрати актуальності впливу); балового методу (оцінка впливу за балами (від 1 (мінімальне значення впливу) до 10 (максимальне значення впливу))). Результати. Здійснено огляд основних наукових підходів стосовно оцінки проблем впровадження інноваційних стратегій розвитку на будівельних підприємствах. Встановлено, що більшість із вказаних підходів не передбачають пряму оцінку складу проблем, їх застосовують переважно в цілях вивчення характеру впливу на стан впровадження інноваційних стратегій розвитку (в тому числі в розрізі функціонування будівельних підприємств). Розроблено авторський підхід, який дає змогу оцінювати склад проблем впливу на постійний динамічній основі та визначати їх дію на стан впровадження інноваційних стратегій розвитку будівельних підприємств. Керуючись методичним підходом проведено виявлення та оцінку проблем зазначеної категорії, серед яких виділено: ресурсну, організаційну, інвестиційну, кадрово-технологічну, законодавчу та контрольну проблеми. Наукова новизна зазначеної схеми оцінки полягає в тому, що вперше для цілей оцінки складу та рівня проблем впливу використано інтегровану комбінацію методу дерева рішень та математичного методу послідовного включення та виключення змінних, який дозволяє в рамках існуючих вхідних даних, умов розвитку досліджуваних суб’єктів оцінити характер вихідних даних змінних, і прийняти рішення стосовно їх дії на стан об’єктів (результату впровадження інноваційних стратегій розвитку). Практична значимість результатів дослідження полягає в тому, що авторська методика оцінки можуть бути використані вітчизняними будівельними підприємствами для здійснення виявлення та аналізу впливу проблем впровадження інноваційних стратегій розвитку.

Проаналізовано резюме, що подали кандидати на навчальні курси в галузі інформаційних технологій. Проаналізовано потенційні фактори, що можуть бути включені до вибірки для проведення експерименту. З цього списку резюме вибрано незалежні неакадемічні фактори, які беруться до уваги в дослідженні. Ці фактори можуть мати вплив на успішність кандидатів, що розпочинають навчання на освітніх програмах із напряму інженерії програмного забезпечення, та можуть бути розглянуті у вирішенні задачі прогнозування успішності. На основі цієї вибірки факторів розглянуто методи інтелектуального аналізу даних для класифікації кандидатів, беручи за основу результати проходження тесту на виявлення початкового рівня знань. Під час експерименту використано алгоритми генерації дерев прийняття рішень. Алгоритми, які застосовувалися під час дослідження: J48, LMT, Random Forest, Random Tree. Для оцінки точності класифікації застосовували метод перехресної перевірки. Проведено оцінку атрибутів, що враховуються під час експерименту. Згенеровано дерево прийняття рішень для аналізу факторів, що впливають на початковий рівень знань. Здійснено порівняння вибраних алгоритмів за точністю та швидкодією. Експериментальним способом виявлено основний фактор, що має найбільший вплив на якість проходження тесту на початковий рівень знань. Виявлено другорядні фактори, що також мають вплив на проходження тесту.

У статті проаналізовано фактори розвитку вищої освіти, що актуалізують інноваційні освітні процеси; висвітлено сутність категорії «інновація» щодо вищої освіти; охарактеризовано найбільш ефективні інноваційні методи викладання дисциплін у ЗВО у процесі магістерської підготовки зі спеціальності 011 Освітні, педагогічні науки (кейс-метод, ділова гра, метод «Коло ідей», метод «Акваріум», метод «Займи позицію», проблемний (проблемно-пошуковий метод), моделювання, аудіовізуальний метод навчання, метод проєктів, «Дерево рішень» та ін.).Встановлено, що у світлі сучасних вимог підготовка студентів у ЗВО має бути максимально спрямованою на майбутні фахові потреби, формувати такий рівень професійної та загальної культури, фахової компетентності, який дозволить підтримувати високий професіоналізм у будь-якій сфері діяльності. Такий підхід у процесі магістерської підготовки передбачає не тільки розроблення і введення в навчальні плани нових перспективних дисциплін, а й упровадження інноваційних методик.Зроблено висновок, що стратегічною метою реформування вищої освіти і науки в Україні є створення ефективного інноваційного освітнього середовища у ЗВО, упровадження найсучасніших методів навчання у соціокультурній сфері, системі управління та організації праці в умовах ринкової економіки.Отже, тільки органічне поєднання інноваційних методик із класичними, традиційними, продумане і гармонійне комбінування різних методів щодо кожної дисципліни та кожного заняття залежно від їх мети, призначення, специфіки сприятиме підвищенню якості та інтенсивності освітнього процесу уЗВО у процесі магістерської підготовки.

Метою статті є аналіз одного з основних аргументів проти існування «свободи волі» Дерека Перебу- ма і проведення критичного аналізу його складових частин. Аргумент складається з чотирьох уявних ситуацій: від більш фантастичної до максимально наближеної до реальності. Методологія. Під час здійснення аналізу і викладу розглянутої проблеми методологічними засадами дослідження стали теорія аргументації, еристика, критичне мислення, герме- невтичний аналіз. Наукова новизна. Інтерес до досліджень «теорії свідомості» не затихає вже кілька десятиліть, і кож- ного разу піднімається хвиля обговорень, особливо щодо фено- мена «свободи волі», яка є одним з аспектів цього широкого напряму. Оскільки в нашому науковому співтоваристві ця про- блема досліджена недостатньо глибоко, я обрав цього автора і його аргумент з огляду на цікавий і нестандартний підхід до цієї тематики. Крім того, сам аргумент спрямований на один із найбільш поширених напрямів, а саме компатибілізм, який поєднує детермінізм і свободу волі. Д. Перебум захищає позицію жорсткого детермінізму. Висновки. Д. Перебум використовує метод «мисленнєвого експерименту», настільки ж популярного в аналітичній філософії, як і у «філософському зомбі» Девіда Чалмерса. У самому «експерименті» передбачено зміни однієї (рідше – кількох) властивості нашого світу, щоби можна було простежити зміни, які спричинить ця модифікація. Такий акт – це робота з можливими світами, і головним критерієм є досяжність цього зміненого світу зі світу нашого. Всі 4 випад- ки зводяться до маніпуляції, кожен з них апелює до інтуїції щодо того, наскільки людина (у прикладі – це доктор Плам) мораль- но відповідальна за свої вчинки в зв’язку із зовнішнім впливом. Всі 4 випадки підводять нас до іншого аргументу, який мож- на сформулювати таким чином: агент, який приймає рішення, може брати на себе відповідальність, якщо він володіє повним контролем над своїм минулим, і в якому немає явищ, які можуть непередбачуваним чином впливати на прийняття рішень.

Дипломна робота містить: 117 с., 13 табл., 29 рис., 2 дод. та 46 джерел. Об’єктом дослідження є вибірка даних вторинного автомобільного ринку України за 2020 рік. Предметом дослідження є методи інтелектуального аналізу даних на основі регресії з використанням дерев рішень. Програмною мовою обрано Python. Метою роботи є визначення найкращої моделі для виконання прогнозу ціни автомобіля використовуючи дані вторинного автомобільного ринку України. В роботі проведено дослідження застосування дерев рішень та різних методів, що засновуються на них в розглядаємій задачі при прогнозуванні на основі існуючих даних 2020 року. Виділено основні фактори, які впливають на ціну. У ході дослідження було встановлено, що метод випадкових лісів дає хороші результати на досліджуваних даних. Планується розвивати роботу у напрямку дослідження застосування даного методу з метою подальшого зменшення похибки прогнозування у різних задачах, пов’язаних з прогнозуванням цін не лише автомобілів, але і інших транспортних засобів.
The bachelors work consists of: 117 p., 13 tables, 29 fig., 2 add. and 46 references. The object of the study is a sample of data from the secondary automotive market of Ukraine for 2020. The subject of research is methods of data mining based on regression using decision trees. Python is selected as the programming language. The aim of the work is to determine the best model for forecasting the price of a car using data from the secondary car market of Ukraine. The study of the application of decision trees and various methods based on them in this problem in forecasting based on existing data for 2020. The main factors that affect the price are highlighted. In course of the study, it was found that the method of random forests gives good results on the studied data. It is planned to develop work in the direction of research on the application of this method in order to further reduce the forecasting error in various tasks related to forecasting the prices not only of cars but also of other vehicles.

Дисертаційна робота присвячена дослідженню особливостей логічних та алгоритмічних дерев класифікації, деяких питань їх застосування в задачах інтелектуального аналізу даних, розпізнавання образів шляхом створення ефективних моделей класифікації та аналізу великих масивів даних, універсальних систем розпізнавання дискретних об’єктів. Проаналізовано та досліджено деревоподібні моделі класифікації різних типів. Розроблено комплексний метод побудови деревоподібних моделей класифікації, який базується на поетапній апроксимації масиву початкових даних НВ набором відібраних та оцінених незалежних алгоритмів розпізнавання. Розроблено метод Т – опорних множин, який полягає у відборі, фіксації набору ознак разом зі своїми значеннями – класифікаторів в структурі ЛДК. Розроблено моделі та методи побудови структур АДК двох типів, де отримані дерева класифікації складаються з різних алгоритмів та методів розпізнавання й в свою чергу представляють собою нові алгоритми, схеми класифікації. Розроблено модель та метод побудови обмежених структур АДК, які спрямовані на добудову лише тих шляхів, ярусів конструкції дерева класифікації, де є найбільша кількість помилок усіх типів класифікації. Розроблено методи знаходження подібності конструкцій логічних дерев в задачах мінімізації їх структур. Здійснено числову оцінку впливу процедури обрізки побудованого ЛДК – перестановки ярусів, рівнів, блоків структури ЛДК в конструкції регулярного логічного дерева на його загальну складність. Здійснено оцінку збіжності процедури побудови моделей дерев класифікації, запропонованих в дослідженні структур АДК для умов слабкого та сильного розділення класів початкової НВ. Present thesis is devoted to studying the specific features of both logical and algorithmic classification trees, some issues of their use in the problems of intelligence data analysis and image recognition by creating the efficient models of classification and analysis of large and super-large data arrays and universal systems of discrete object recognition. Tree-like classification models of various types are analyzed and studied. The concept of constructing tree-like classification models based on a step-by-step approximation of an array of initial TS data with a set of selected and evaluated independent recognition algorithms is proposed. The concept of T – reference sets is proposed, which consists in selecting and fixing a set of features together with their classifier values in the LCT structure. Models and methods for constructing ACT structures of two types are developed, where the resulting classification trees consist of various algorithms and recognition methods, which in turn represent new algorithms and classification schemes. A model and method for constructing bounded ACT structures are developed, which are aimed at completing only those paths, tiers of the classification tree structure where there are the largest number of errors of all classification types. Methods for finding the similarity of logical tree structures in problems of minimizing their structures are developed. A numerical estimate of the impact of the pruning procedure of the constructed LCT – rearrangement of tiers, levels, and blocks of the LCT structure in the construction of a regular logical tree on its overall complexity is given. The convergence of the procedure for constructing classification tree models proposed in the study of ACT structures for conditions of weak and strong separation of initial TS classes is estimated. Диссертационная работа посвящена исследованию особенностей логических и алгоритмических деревьев классификации, некоторых вопросов их применения в задачах интеллектуального анализа данных, распознавания образов путем создания эффективных моделей классификации и анализа больших массивов данных, универсальных систем распознавания дискретных объектов. В работе исследована и решена актуальная научно-прикладная проблема развития теории анализа и синтеза деревьев решений, разработки моделей, методов, прикладного инструментария интеллектуального анализа данных на основе логических и алгоритмических деревьев классификации с большей точностью, уменьшенной сложностью моделей и повышенной эффективностью классификации дискретных объектов. Проанализированы и исследованы древовидные модели классификации различных типов. Предложен комплексный метод построения древовидных моделей классификации, который базируется на поэтапной аппроксимации массива начальных данных набором отобранных и оцененных независимых алгоритмов распознавания. Предложен метод Т – опорных множеств, который заключается в отборе, фиксации набора признаков вместе со своими значениями – классификаторов в структуре ЛДК. Разработаны модели и методы построения структур АДК двух типов, где полученные деревья классификации состоят из различных алгоритмов и методов распознавания и в свою очередь представляют собой новые алгоритмы, схемы классификации. Разработана модель и метод построения ограниченных структур АДК, которые направлены на достройку только тех путей, ярусов конструкции дерева классификации, где есть наибольшее количество ошибок всех типов классификации. Разработаны методы нахождения сходства конструкций логических деревьев в задачах минимизации их структур. Дана числовая оценка влияния процедуры обрезки построенного ЛДК – перестановки ярусов, уровней, блоков структуры ЛДК в конструкции регулярного логического дерева на его общую сложность. Дана оценка сходимости процедуры построения моделей деревьев классификации, предложенных в исследовании структур АДК для условий слабого и сильного разделения классов начальной ОВ. Разработан программный инструментарий построения структур ЛДК/АДК (моделей деревьев классификации различных типов), который позволяет решать широкий спектр разнотипных прикладных задач распознавания образов. По результатам диссертационного исследования проведено экспериментальное моделирование, апробация разработанных моделей и методов на практических задачах, а определения эффективности предложенных в работе методов построения АДК осуществлено на основе интегральных показателей качества моделей.

Дисертація присвячена вирішенню актуального наукового завдання розвитку методів класичного, глибокого та наукового машинного навчання в умовах невизначеності з використанням мінімаксного підходу
The thesis is devoted to the solving of a relevant scientific problem of the development of methods of classical, deep, and scientific machine learning under uncertainties with the use of the minimax approach

Дипломна робота містить: 111 с., 9 табл., 32 рис., 2 дод. та 28 джерел. Об’єктом дослідження є дані про частку продажів бренду на ринку, рекламні рейтинги бренду та його конкурентів за 2016-2021 роки. Предметом дослідження є методи побудови моделі для прогнозу з використанням нейронних мереж. Програмною мовою була обрана Python. В даній роботі проведено дослідження впливу рекламних кампаній на попит. Для побудови моделей були використані такі алгоритми: випадкові дерева, дерева рішень, метод градієнтного бустингу. Було обрано кращу модель для реалізації прогнозу часового ряду. Для прогнозу була використана нейронна модель LSTM. Також було проведене аналітичне дослідження впливу рекламних кампаній на продажі, сезонність і популярність в інтернеті. Напрямок розвитку роботи є в розширенні можливого датасету з кращим рівнем кореляції, а також можливість доповнення атрибутів моделі.
Diploma work: 111 pages, 32 figures, 9 tables, 2 appendixes, 28 sources. The object of the study is data on the sales brand's market share and advertising ratings of the brand and competitors for 2016-2021. The subject of research is the methods of building a model for forecasting using neural networks. Python was chosen as the programming language. In this paper, a study of the impact of advertising campaigns on demand. The following algorithms were used to build models: random trees, decision trees, gradient boosting method. The best model was chosen to implement the time series forecast. The LSTM neural model was used for prediction. An analytical study of the impact of advertising campaigns on sales, seasonality and popularity on the Internet was also conducted. The direction of development of work is in expansion of a possible dataset with the best level of correlation, and also a possibility of addition of attributes of model.

Робота виконана у ДВНЗ «Тернопільський державний медичний університет імені І. Я. Горбачевського МОЗ України», м. Тернопіль. Захист відбувся «20» жовтня 2017 року об 14 год. 00 хв. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д58.052.01 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресую: 46001, Україна, м. Тернопіль, вулиця Руська, 56. З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя за адресую: 46001, Україна, м. Тернопіль, вулиця Руська, 56.
Дисертацію присвячено математичному моделюванню електричної активності клітини на основі системи збудливості нейрона Ходжкіна-Хакслі. Розроблено математичні методи якісного аналізу електричної активності нервових клітин на основі системи Ходжкіна-Хакслі. Результати роботи дали змогу отримати для системи Ходжкіна-Хакслі методи дослідження стійкості, керування та нелінійного аналізу. Запропоновано математичні методи керування біфуркацією у системі Ходжкіна-Хакслі, що виникає при зміні прикладеного струму. Реалізовано підхід якісного аналізу системи Ходжкіна-Хакслі на основі мультиваріативного методу, що включає алгоритм послідовного покриття або ж алгоритм індукції дерева рішень. Для дослідження нелінійної динаміки в системі Ходжкіна- Хакслі застосовано метод експонент Ляпунова Методи системного аналізу, розроблені в даній роботі, доведено до комп’ютерної реалізації. Розроблено Web-інтегроване програмне середовище електрофізіологічних досліджень
Диссертация посвящена математическому моделированию электрической автивности клетки на основе системы возбудимости нейрона Ходжкина- Хаксли. Созданы математические методы качественного анализа электрической активности нервных клеток на основе системы Ходжкина-Хаксли. Результаты работы позволили получить для системы Ходжкина-Хаксли методы исследования устойчивости, управления и нелинейного анализа. Разработаны математические методы управления бифуркацией в системе Ходжкина-Хаксли, возникающей при изменении приложенного тока. Предложен подход анализа системы Ходжкина-Хаксли на основе мультивариативного метода, включая алгоритм последовательного покрытия или алгоритм индукции дерева решений. Получил дальнейшее развитие метод экспонент Ляпунова при исследовании нелинейной динамики в системе Ходжкина-Хаксли. Методы системного анализа, разработанные в данной работе, доведены до компьютерной реализации. Разработана Web-интегрированная программная среда электрофизиологических исследований.
on the basis of Hodgkin-Huxley model of neuron excitability. The theory of mathematical modeling of electrophysiological activity of cells is developed by receiving methods of stability, optimization, control, and nonlinear analysis for Hodgkin-Huxley system. The mathematical methods of system analysis and decision-making on the basis of Hodgkin-Huxley model are used for qualitative analysis of the electrical activity of nerve cells. Existence of complex behavior (it can be chaotic at some sets of parameters) in Hodgkin-Huxley system causes nesessity of consideration of controller in the model. It can be implemented with help of external applied current. That's why mathematical methods of control of bifurcation in Hodgkin-Huxley system, which appears when changing applied current, which ensure effective software tools of computer implementation, are developed in the work. The method of optimal control construction, which is based on maximum principle, uses necessary conditions of optimality, which are presented as a boundary value problem. In order to search optimal control for Hodgkin-Huxley model numerically, direct numerical method reducing infinite dimensional optimal control problem to finite dimensional problem of nonlinear programming is adapted. At the first time there is offered an approach of investigation of Hodgkin- Huxley system at different modes of functioning, which is based on multivariate method, which includes sequential covering algorithm or algorithm of decision tree induction and enables biological interpretation of simulation results. The method implies a random generation of initial values and values of rate parameters, which belong to domain which is practically evidenced. For each set of the parameters we apply integration of the system and get corresponding trajectories. We apply an algorithm of data mining technology for results obtained (decision tree induction, sequention covering method etc.) in order to get some structures of knowledge for decision making. At whole the method combines Monte-Carlo approach for construction of learning tuples and classification algorithms of data mining: sequential covering method with generation of classification rules and method of decision tree induction. The method of decision tree induction, being more complex for implementation, ensures visualization and a priori probability values for the type of cell excitability, following from relations between initial values and rate parameters of Hodgkin-Huxley model. The multivariate method of qualitative analysis of models of electrophysiological processes is an approach which allows to solve problems of classification of cell excitability, which can not be solved by other traditional methods, for example, stability theory or limit cycles. There is extended numerical method of Lyapunov exponent calculation, which was modified and specialized in order to improve its efficiency taking into account particularities of nonlinear dynamics of Hodgkin-Huxley system. The methods of systems analysis, which are developed in the work, are implemented as a software. Web-integrated software environment of electrophysiological research, which is presented as a package of programm classes, is developed.

Заробітна плата виступає ключовим джерелом доходів громадян, основою їх фінансової стабільності та забезпечення необхідного рівня благополуччя. Відтак, закономірно, що будь-які процеси, які впливають на оплату праці, особливо в частині її зменшення, формують потребу негайного прийняття заходів по відновленню усталених балансів. Карантин, запроваджений по всьому світу через поширення коронавірусної інфекції COVID-19 став значним ударом по економіці не лише України, а й усіх країн світу. Відтак, на законодавчому рівні започаткувався процес внесення змін у порядок оплати працівників для формування стабільного джерела фінансування їхніх життєвих потреб, а також підтримки роботодавців для захисту їх від закриття діяльності. З метою встановлення особливостей нарахування та обліку заробітної плати та пов’язаних з нею виплат в умовах карантину нами встановлено сутність та складові заробітної плати. Визначено, що на час карантину із структури заробітної плати виключаються додаткові та заохочувальні виплати. Досліджено варіанти оплати праці працівникам у разі прийняття рішення роботодавцями про продовження діяльності в умовах карантину, а саме: введення простою із оплатою 2/3 тарифної ставки працівника, переведення працівників у відпустку без збереження заробітної плати, на неповний робочий час або на віддалену (надомну) роботу. Встановлено особливості нарахування та обліку заробітної плати в кожному із описаних варіантів. Проаналізовано вплив карантинних обмежень на рівень безробіття, середню та мінімальну заробітну плату, а також середню заробітну плату в розрізі галузей економіки.