Вибрані статті з наукових збірників
Постійне посилання на фондhttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/987654321/27
Переглянути
11 результатів
Результат пошуку
Документ Застосування нейронних мереж у будівельних проектах(КНУБА, 2010) Цюцюра, Світлана Володимирівна; Теренчук, Світлана Анатоліївна; Єременко, Богдан МиколайовичВиконання планів будівництва і термінів проведення будівельних робіт багато в тому залежить від правильної організації управління і оперативності керування будівельними процесами. Відсутність або нестача фінансових ресурсів призводить до зростання невизначеності виконання робіт по проекту. Подальший розвиток в таких умовах висуває на перший план аналіз факторів невизначеності, що супроводжують підготовку та інвестиційну фази проекту, для того щоб забезпечити мінімізацію ризиків на будівельній та експлуатаційних фазах проекту. Саме тому, розробка нових моделей і методів прогнозування ризиків, що базуються на інтеграції технологій штучного інтелекту з традиційними моделями і методами планування проектів, лишається актуальною.Документ Автоматизовані системи високопродуктивної ідентифікація об’єктів зображень за геометричними ознаками(КНУБА, 2020) Поплавський, О. А.; Бондар, Олена Анатоліївна; Павлов, С. В.; Поплавська, О. А.У статті обґрунтовується доцільність та практична цінність використання специфічної методології імітаційного моделювання, що передбачає цифрову обробку та математичну сутність технології нейронних мереж. Виділення параметрів та локалізація необхідних областей медичних зображень – складний процес, який потребує інтелектуальних алгоритмів, хорошої якості зображень, а також втручання кваліфікованого оператора при дослідженні великих масивів даних. Пухлина головного мозку – серйозне захворювання, і кількість людей, які помирають через пухлини головного мозку, незважаючи на значний прогрес у лікуванні залишається вражаючою. В даному досліджені детально представлено розроблений алгоритм для високопродуктивної ідентифікації об’єктів (ранньому виявленні та ідентифікації пухлин) на МРТ-знімках за геометричними ознаками. Даний алгоритм на основі попередньої обробки зображення аналізує масив даних за допомогою згорткової нейронної мережі (ЗНМ) та розпізнає патології на зображеннях. Отриманий алгоритм є кроком до створення автономних автоматичних систем ідентифікації та прийняття рішень, щодо діагностики злоякісних пухлин та інших новоутворень у головному мозку за геометричними ознаками. The article substantiates the feasibility and practical value of using a specific simulation modeling methodology, which provides for digital processing and the mathematical essence of neural network technology. A brain tumor is a serious disease, and the number of people who die due to a brain tumor, despite significant progress in treatment remains impressive. In this research presents in detail the developed algorithm for highperformance identification of objects (early detection and identification of tumors) on MRI images by geometric features. This algorithm, based on image pre-processing, analyzes the data array using a convolutional neural network (CNN) and recognizes pathologies in the images. The obtained algorithm is a step towards the creation of autonomous automatic identification and decision-making systems for the diagnosis of malignant tumors and other neoplasms in the brain by geometric features.Документ Розробка концепції системи керування роботом для штукатурних робіт на основі нейронної мережі(КНУБА, 2019) Міщук, Дмитро; Бойченко, АндрійПриготування будівельного розчину, його подачу до місця робіт та нанесення на поверхню ефективно здійснювати за допомогою автоматизованих механічних систем в тандемі з розчинонасосами поєднаними зі штукатурними агрегатами за допомогою яких можна виконувати автоматичне встановлення контрольних маяків, попереднє ґрунтування поверхні, розбризкування цементного розчину та затирання. Технічна досконалість і конкурентна спроможність роботизованих штукатурних станцій в значній мірі залежить від прийнятих кінематичних моделей розроблюваного штукатурного робота та розробки на їх основі досконалих систем керування. Прості кінематичні схеми породжують прості конструктивні рішення, які досить швидко прототипуються та мають невисоку вартість, проте такі рішення, внаслідок своєї конструктивної недосконалості, зазвичай використовуються для обмежених виробничих процесів, мають малу точність та примітивну систему керування, що не дозволяє застосовувати їх для глибокої автоматизації у виробництві. Складні кінематичні схеми роботів дозволяють застосовувати їх, як універсальний засіб на багатьох стадіях будівельного виробництва, проте такі конструктивні рішення потребують створення досконалих складних систем керування. Застосування нейронної мережі дозволяє спростити архітектуру системи керування, зробити її універсальною для виконання роботом різних технологічних процедур, проте вона потребує чіткого алгоритму опису математичної моделі роботи та його навчання. В даному дослідженні запропоновано математичну модель нейронної мережі на основі сигмоїдальної функції активації для дволанкового маніпулятора.Документ Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень спотових і ф’ючерсних біржових ринків(КНУБА, 2020) Поплавський, О. А.; Бондар, О. А.; Павлов, С. В.; Поплавська, А. А.В даній статті детально розглянуто особливості роботи автоматизованих систем допомоги прийняття рішень при роботі на спотових та ф’ючерсних біржових ринках. У контексті нових енергетичних цілей ЄС, однією з яких, є міжрегіональне співробітництво ринків електропостачання. Румунський енергетичний ринок сьогодні є одним з основних інструментів просування та реалізації внутрішнього енергетичного ринку в ЄС, як частина механізму взаємозв’язку на регіональному рівні, що представляє особливий інтерес. Зміну вартості ціни електричної енергії важко прогнозувати оскільки вона залежить від багатьох факторів, які в свою чергу, по своїй природі мають нелінійний вплив. За останні роки було розроблено багато автоматизованих систем на основі машинного навчання та систем штучного інтелекту, але незважаючи на існуючі методики прогнозування, розроблені аналітичні системи та програмні продукти, тільки незначна кількість із них здатна надати адекватний результат рішення проблеми. Суттєві переваги на сьогоднішній день серед існуючих методик мають нейронні мережі, тому в даному досліджені запропоновано універсальну архітектуру для задач підтримки прийняття та прогнозування рішень автоматизованою системою для спотового і ф’ючерсного біржових ринків.Документ Оптимізація структури двошарового персептрону призначеного для розпізнавання аномальних величин експлуатаційних параметрів комп’ютерної мережі(КНУБА, 2011) Терейковський, І. А.Розроблено методику визначення оптимальної кількості синаптичних зв’язків та схованих нейронів двошарового персептрону, призначеного для розпізнавання аномальних величин експлуатаційних параметрів комп’ютерної мережі.Документ Оптимізація архітектури нейронної мережі призначеної для діагностики стану комп’ютерної мережі(КНУБА, 2011) Терейковський, І. А.Розроблено методику визначення оптимальної архітектури нейронної мережі, призначену для розв’язання задач діагностики стану комп’ютерної мережі на основі аналізу експлуатаційних параметрів.Документ Проблема голосової взаємодії в дистанційному навчанні вищого навчального закладу(КНУБА, 2013) Терейковська, Л. О.; Терейковський, І. А.Проведено аналіз підходів вирішення проблеми голосової взаємодії в інформаційній системі дистанційного навчання. Сформульовано перелік актуальних задач, пов’язаних з означеною проблемою. Окреслені перспективні шляхи їх вирішення.Документ Експериментальні дослідження та реалізація інформаційної системи тестування нейронної мережі для задачі діагностики технічного стану будівель(КНУБА, 2016) Міхайленко, Віктор Мефодійович; Терентьєв, Олександр Олександрович; Шабала, Євгенія Євгенівна; Турушев, Олександр СергійовичПроаналізовано результати експерименту з моделювання автоматизованої системи діагностики технічного стану будівель та отримано результати, які дають можливість забезпечити ефективне навчання нейронної мережі, як потужного інструменту, для точної і надійної діагностики певних етапів експлуатації будівель в межах їх життєвого циклу. Метою розробки є створення автоматизованої системи проектування дитячих ігрових майданчиків. А саме, створення інформаційної системи з підбору якісних, надійних та різноманітних матеріалів та елементів конструкцій дитячих майданчиків. Проведене дослідження доводить потенційну ефективність використання нейронних мереж для інформаційної системи діагностики технічного стану будівель.Документ Класифікація об'єктів, що будуються засобами нейронних мереж(КНУБА, 2017) Смілка, Владислав АнатолійовичВ місті Києві розроблена система обліку об'єктів будівництва. Зазначена система передбачає ведення містобудівного кадастру і містобудівного моніторингу, в її складі розроблена схема виявлення, реагування та запобігання незаконної забудови, самозахоплення земельних ділянок та притягнення до відповідальності винних осіб. В конструкції зазначеної інформаційної системи діє «ручний спосіб» класифікації об'єктів будівництва за статусом законності будівництва на основі аналізу вхідної інформації. Постає необхідність розробки нового або вдосконалення наявного механізму класифікації інформації про об'єкти будівництва, які планується спорудити. Подібна класифікація має передусім бути максимально прагматичною з врахуванням особливостей кожного виду, функції об’єкта та етапу його будівництва. В статті пропонується здійснювати класифікацію об'єктів будівництва на основі штучної нейронної мережі. Відповідно до порядку побудови нейронної мережі для цілей класифікації в статті проаналізовано кожний етап, а саме: постановка задачі; нормалізація вагових коефіцієнтів; визначення функції активації нейрону; підготовка навчальної вибірки; навчання нейронної мережі; застосування нейронної мережі. Зазначена процедура виключає суб’єктивний компонент класифікації об'єктів будівництва.Документ Застосування штучних нейронних мереж в системах підтримки судових будівельно-технічних експертиз(КНУБА, 2019) Куліков, Петро Мусійович; Пасько, Роман Миколайович; Плоский, Віталій Олексійович; Теренчук, Світлана АнатоліївнаПроведено аналіз порядку проведення судових будівельно-технічних експертиз і експертних досліджень зі встановлення причин погіршення технічного стану приміщень, поряд з якими виконувались ремонтно-будівельні роботи. Роботу спрямовано на вирішення проблемних питань судових будівельно-технічних експертиз шляхом розробки інтелектуальної системи підтримки прийняття експертних рішень. При дослідженні системи основна увага приділяється аналізу штучних нейронних мереж, впровадження яких в підсистему нечіткого виводу надасть можливість скоротити час проведення судових будівельно-технічних експертиз. Надано приклад типового нечіткого правила, що відображає експертні знання у вигляді формалізованої текстової інформації. Обґрунтовано доцільність застосування в подібних інтелектуальних системах нечітких нейронних мереж адаптивної резонансної теорії категорії Cascade ARTMAP. Показано схему формування системи нечіткого виводу та схему формування бази правил в Cascade ARTMAP.