Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Серія: Iнформатика i моделювання

Метод забезпечення оптимальної маршрутизації з урахування QoS та енергозбереження

Павло Пустовойтов — 2025-06-17

У статті запропоновано метод маршрутизації в сенсорних мережах на основі нечіткої логіки, що дозволяє балансувати між якістю обслуговування (QoS) та енергоспоживанням. Метод використовує інтегральну оцінку маршрутів, яка враховує затримку передачі, пропускну здатність і витрати енергії вузлів. Завдяки нечіткій логіці маршрут вибирається адаптивно, що забезпечує гнучке управління передачею даних у динамічних умовах мережі.

Проведено моделювання та порівняння запропонованого методу з класичними алгоритмами (Dijkstra, AODV, LEACH). Результати показали, що новий підхід забезпечує меншу затримку, вищу пропускну здатність і зниження енергоспоживання, що критично важливо для бездротових сенсорних мереж.

Запропонований метод має високу адаптивність, але потребує налаштування вагових коефіцієнтів. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на динамічну оптимізацію параметрів маршрутизації та інтеграцію з іншими адаптивними протоколами.

Метод синхронізації запитів на запис даних у федеративних хмарних системах

Максим Волк — 2025-06-17

У статті запропоновано метод синхронізації даних у гео-розподілених федеративних хмарних системах (ФХС), які не використовують засоби провайдерів хмарних послуг для керування спільними даними. У розробленому методі синхронізація запитів на запис даних від користувачів, на відміну від моделей, що використовують консенсуси реплік, забезпечується шляхом формування номерів вхідних пакетів загального порядку протягом фіксованого апріорно визначеного терміну, що є однаковим для усіх реплік. У роботі удосконалена процедура загального упорядкування вхідних пакетів з протоколу VIP-Grab, використання якої для синхронізації дозволить вирішити потенційні конфлікти порядків, запобігти багаторазовому запису вхідних даних у репліках та знизити латентність запису ФХС. Іл.: 4. Бібліогр.: 20 назв.

Багатошарова архітектура нейронної мережі для аналізу ЕКГ сигналу

Вікторія Крилова — 2025-06-17

В даний час, з урахуванням зростаючої кількості серцево-судинних захворювань, актуальність швидкого та точного аналізу електрокардіограм (ЕКГ) суттєво зростає. Традиційні методи аналізу ЕКГ вимагають значних тимчасових витрат та високої кваліфікації фахівців, що стимулює розробку та впровадження автоматизованих систем, здатних ефективно інтерпретувати дані ЕКГ. У статті досліджується застосування нейронних мереж для аналізу ЕКГ, що дозволяє значно збільшити швидкість та точність діагностики. Запропоновано розробка та аналіз ефективності моделі нейронної мережі, здатної розпізнавати і класифікувати основні аритмії за даними ЕКГ. У статті представлені результати порівняння кількох архітектур нейронних мереж, включаючи згорткові та рекурентні нейронні мережі, на наборі даних ЕКГ з різними патологіями. Аналіз показав, що використання згорткових нейронних мереж (CNN) демонструє високу точність у класифікації ЕКГ-сигналів, що забезпечує значний потенціал для клінічного застосування. Іл.: 1. Бібліогр.: 9 назв.

Застосування генеративно-змагальних мереж при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем

Лариса Коротка — 2025-06-17

Для генерації додаткових даних при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем пропонується застосувати генеративно-змагальні мережі. Розглянуто проблемні аспекти процесу одержання таких навчальних даних, зокрема: якість синтетичних даних, збереження функціональних залежностей між вхідними та вихідними даними, стабільне навчання генератора та дискримінатора. Розібрано налаштування параметрів навчання нейронних мереж: значення шуму в генераторі, розмір латентного простору, функцій активації, відслідковування границь синтетичних даних після генерації. Спроєктовано та реалізовано відповідну архітектуру генеративно-змагальної мережі. Отримана синтетична вибірка використовується для навчання неглибоких нейронних мереж, а реальний набір даних використовується для перевірки якості навчання та тестування. Іл.: 3. Бібл. 11.

Проблеми раціонального розподілу багатовимірного ресурсу для багатономенклатурного виробництва в умовах невизначеності вихідних даних

Лев Раскін — 2025-06-17

Об'єкт дослідження: задача раціонального розподілу багатовимірного ресурсу для забезпечення багатономенклатурного виробництва в умовах невизначеності. Математична модель задачі: нелінійна нероздільна багатоіндексна задача математичного програмування, що базується на системі лінійних багатоіндексних обмежень. Важливою особливістю, що ускладнює задачу, є нечіткість вихідних даних. Для розв'язання задачі пропонується конвергентна ітераційна процедура, що базується на доведеній теоремі. Обчислювальна процедура складається з двох етапів. На першому етапі знаходиться прийнятний, що задовольняє обмеження, початковий розв'язок задачі, який крок за кроком удосконалюється на другому етапі. Refs.: 11 titles.

Визначення структури системи керування технологічного комплексу вторинної конденсації виробництва аміаку

Анатолій Бабіченко — 2025-06-17

Досліджено умови функціонування технологічного комплексу вторинної конденсації виробництва аміаку, що дозволило встановити природу невизначеностей. Обґрунтовано доцільність використання стохастичного методу їх розрахунку для ідентифікації та створення математичних моделей теплообмінних апаратів. Визначено необхідність застосування адаптивної системи оптимального програмного керування для мінімізації та стабілізації температурного режиму в апаратах комплексу.

Моделювання око-рухової системи людини на основі моделей Вольтерри у нейрофізіологічних дослідженнях

Віталій Павленко — 2025-06-17

Розвивається метод моделювання око-рухової системи (ОРС) людини на основі моделей Вольтерри у вигляді багатовимірних перехідних характеристик, отриманих з експериментальних досліджень "вхід-вихід" ОРС із застосуванням інноваційної технології айтрекінгу. Дослідження респондента здійснювалося у ранковий та вечірній час, що дозволило встановити мінливість характеристик ОРС в станах до роботи (норма) та після роботи (втома). Встановлено, що для ідентифікації ОРС в практичних застосуваннях у нейронауках доцільно використовувати квадратичний поліном Вольтерри, який визначається за допомогою методу найменших квадратів із використанням трьох ступінчатих тестових сигналів з різними амплітудами. Сформовано датасети для машинного навчання у різних просторах діагностичних ознак: евристичних ознак та ознак, які отримані на основі семплінгу перехідних характеристик першого і другого порядку. За допомогою комп’ютерного моделювання визначено робастні за показником імовірності правильного розпізнавання набори ознак. Для оцінки психофізіологічних станів застосовано байєсівський класифікатор і метод SVM. Іл.: 11. Табл. 3. Бібліогр.: 31 назв.

Аналіз ефективності використання спеціалізованих обчислювальних модулів та бібліотек при реалізації алгоритмів цифрової обробки сигналів на платформі SoC

Олександр Шкіль — 2025-06-17

Розглянута реалізація алгоритму швидкого перетворення Фур’є (FFT) на технологічній платформі системи на кристалі SoC Xilinx ZYNQ-7000. Виконано порівняння часових та апаратурних витрат на реалізацію алгоритму FFT для різних варіантів його довжини на PS частині SoC з використанням спеціалізованих бібліотек, та реалізація цього алгоритму на PL частині SoC з використанням IP-core з репозиторію Xilinx. Реалізація алгоритму FFT виконана на мові програмування С з використанням інструментів Vivado/Vitis. Найкращу швидкодію серед різних способів реалізації алгоритму FFT показало використання стандартного IP-core Xilinx HLS FFT IP для PL частини SoC Xilinx ZYNQ-7000. Іл. 7, Бібліогр.: 11 назв.

Інформаійна технологія класифікаії даних моніторингу систем і мереж передачі даних для виявлення кіберзагроз

Богдан Лисов — 2025-06-17

На сьогоднішній день безпека об’єктів критичної інфраструктури (КІ) є ключовим викликом у сучасному цифровому середовищі. Зростаюча складність інформаційних систем і методів кібератак потребує розробки ефективних підходів для виявлення та класифікації загроз. У даній роботі представлено методологію класифікації типів загроз для об’єктів критичної інфраструктури на основі мережевих даних. Запропоновано використання машинного навчання та методів аналізу аномалій для виявлення шкідливої активності. Проаналізовано сучасні алгоритми класифікації загроз та нейронні мережі. Отримані результати демонструють ефективність запропонованого підходу у виявленні та ідентифікації потенційних загроз, що дозволяє підвищити рівень кібербезпеки КІ.. Бібліогр.: 16 назв.

Розробка класифікатора зображень для кластеризації новинних ресурсів

Валерій Філатов — 2025-06-17

Зростання обсягів інформації в Інтернеті актуалізує потребу в ефективній кластеризації новинного контенту, зокрема зображень, що супроводжують тексти. У статті представлено класифікатор зображень із низькою чутливістю до зростання баз даних, який дозволяє підвищити ефективність пошуку ідентичних зображень у масивах з щоденним приростом до 12000 одиниць. Використано методи математичного моделювання, обробки зображень і контентного пошуку. Результати експериментів підтверджують швидкість і економічність запропонованого підходу. Бібліогр.: 28 назв.