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

Структурно-логічна архітектура та модулі вбудованих засобів діагностування інтерактивних комп’ютерних мереж

Яна Корольова — 2025-07-11

Запропоновано та обґрунтовано алгоритмічну процедуру виявлення замкнених розбиттів станів клітинного автомата, що дає змогу поетапно декомпозувати його автоматну модель. Сформульовано необхідні й достатні умови для існування нетривіальних замкнених розбиттів. Доведено, що запропонований підхід дозволяє реалізувати функціональний модуль інтерактивної комп’ютерної мережі (ІКМ) у вигляді однонаправленої КЛБ-мережі на базі ПЛІС типу FPGA. Розроблено методику та процедуру синтезу одновимірних ІКМ з резервними функціональними модулями (ФМ), засновану на централізованому управлінні реконфігурацією мережі у разі виявлення несправного модуля. Вирішено задачу оптимального розміщення резервних ФМ у структурі ІКМ з урахуванням критерію мінімізації обміну даними між модулями, що забезпечує скорочення часу на відновлення мережі без зниження її продуктивності. Встановлено та обґрунтовано нижні й верхні межі довжини маршрутів у двовимірній ІКМ, які використовуються для вибору найкращого варіанта реконфігурації системи. Іл.: 2. Бібл.: 7 назв.

Вібрації у відкритому складеному кінематичному ланцюзі

Ігор Заневський — 2025-07-11

Метою дослідження було створення моделі вібраційних процесів у складному розімкнутому кінематичному ланцюзі із зовнішньою ланкою. Запропоновано механічну та математичну модель поперечних коливань системи під час прискореного руху зовнішньої ланки. Отримано кореляцію між поздовжнім прискоренням та власними частотами. Надано рекомендації щодо визначення віртуальних форм вібрації зовнішньої ланки. Моделі та методи адаптовані для реалізації інженерним методом з використанням відомих математичних САПР. Приклад механіко-математичної моделі складного розімкнутого кінематичного ланцюга дозволяє досліджувати складні динамічні процеси імпульсного характеру, що характеризують поведінку системи "стріла-лук", зокрема, вібрації та втрату стійкості стріли під час її спільного руху з луком. Запропонований підхід до моделювання вібраційних процесів у складному розімкнутому кінематичному ланцюзі дозволяє здійснювати реалізацію числовими методами з набору стандартних підпрограм широкодоступних пакетів SCM. Іл.: 3. Бібліогр.: 7 назв.

Моделі діагностування інтерактивних комп’ютерних мереж на структурно-логічному рівні

Марина Мірошник — 2025-07-11

У статті розглянуто моделі діагностування та цифрового моніторингу інтерактивні комп’ютерні мережі.. Показано модифіковану ієрархічну графову модель газотранспортної мережі, яка описується інтерактивною комп’ютерною мережею на основі ієрархії моделей. Запропоновано спосіб організації зв’язку атрибутів різних рівнів ієрархічної графової моделі. Запропоновано інтелектуальну діагностичну інфраструктуру для вбудованого тестового та функціонального діагностування. Іл.: 7. Бібл.: 7 назв..

Аналіз алгоритмів візуального виявлення місць

Данило Жикул — 2025-07-11

Задача візуального виявлення місць (VPR – Visual Place Recognition) є важливою в комп’ютерному зорі та робототехніці. Останніми роками інтерес до цієї теми суттєво зріс, зокрема через її актуальність для задач автономної навігації та локалізації. Алгоритми VPR широко застосовуються в системах Visual SLAM для виявлення замикання петель. Однак ця задача ускладнюється через низку факторів: наявність візуально схожих місць, зміну точки спостереження, варіації освітлення, сезонні й структурні зміни середовища тощо. У сучасних дослідженнях пропонуються різні підходи до розв’язання цієї проблеми, які зазвичай класифікують за типом використовуваних дескрипторів. У цій роботі розглянуто та проаналізовано ці основні групи методів. Іл.: 4. Табл.: 3. Бібліогр.: 16 назв.

Дослідження архітектур комп'ютерних елементів та їх ефективності для зменшення затримки сигналу в цифрових системах

Сергій Леонов — 2025-07-11

У статті подано дослідження архітектур гібридних суматорів, орієнтоване на підвищення їх ефективності шляхом мінімізації затримки поширення сигналу в цифрових системах. Основну увагу приділено порівняльному аналізу інтеграції різних принципів побудови суматорів, зокрема послідовних та паралельних схем, з метою досягнення оптимального балансу між швидкістю та апаратними витратами. Для детального вивчення часових характеристик гібридних рішень застосовано моделювання у спеціалізованому програмному середовищі OrCAD/PSpice. Експериментально визначено критичні параметри, які суттєво впливають на швидкість обчислень та величину затримки сигналу при різних конфігураціях вхідних імпульсів. Запропоновано підходи до оптимізації цих параметрів для забезпечення стабільної та швидкої роботи. Результати дослідження демонструють, як використання гібридних архітектур здатне значно покращити загальну продуктивність арифметико-логічних пристроїв. Це створює передумови для розробки більш швидкодійних та енергоефективних мікросхем, що є критично важливим для сучасних обчислювальних систем. Наведено порівняльну характеристику досліджених суматорів, що підтверджує ефективність обраного підходу. Отримані дані підкреслюють значний потенціал гібридних суматорів як ключового елементу у проєктуванні високопродуктивних цифрових систем нового покоління. Іл.: 9. Табл.: 1. Бібліогр.: 8 назв.

Побудова блокових інтеграторів для жорстких динамічних завдань із узгодженням порядків апроксимації при адаптації кроку

Ольга Дмитрієва — 2025-07-11

У статті подано новий підхід до побудови і програмної реалізації блокових інтеграторів, орієнтованих на розв’язання жорстких динамічних завдань. Основну увагу приділено методам адаптації кроку інтегрування, у яких використовується відновлення значень в опорних блоках за допомогою Ермітової інтерполяції. Застосування інтерполянтів з кратними вузлами забезпечує збереження порядку апроксимації відновлених значень, який відповідає порядку основної розрахункової схеми. Для контролю кроку запропоновано кілька алгоритмів, заснованих на оцінці локальних похибок в точках розрахункового блоку, що збігаються. Порівняння значень у співпадаючих точках дозволяє точно регулювати крок інтегрування, мінімізуючи помилку при збереженні необхідної точності. Розглянуто основні теоретичні аспекти, включаючи узгодження порядків апроксимації при адаптації кроку, а також обчислювальні переваги застосування методу для жорстких завдань. Наведено результати чисельних експериментів, що демонструють ефективність запропонованих алгоритмів у порівнянні з традиційними методами, а також можливість їх застосування для вирішення жорстких завдань з високим ступенем точності. Іл.: 18. Табл.: 2. Бібліогр.: 27 назв.

Етапи обробки медичних даних для розв’язання задач алгоритмами машинного навчання

Олег Дацок — 2025-07-11

У роботі висвітлено актуальність і перспективи застосування машинного навчання для обробки медичних даних. Розглянуто різноманіття джерел та форматів інформації, а також описано ключові алгоритми машинного навчання. Окрему увагу приділено попередній обробці та підготовці даних, що відіграє вирішальну роль у забезпеченні точності, надійності й етичності побудованих моделей. Результати роботи демонструють важливість мультидисциплінарного підходу, в якому поєднуються зусилля фахівців із медицини, технічних спеціалістів і дослідників із питань конфіденційності, з метою підвищення ефективності діагностики та лікування в сучасній охороні здоров’я. Іл.: 3. Бібліогр.: 13 назв.

Аналіз ефективності використання ORM DAPPER та принципів SOLID у проєктуванні інформаційної системи медичного призначення

Євгенія Дацок — 2025-07-11

У роботі висвітлено актуальні аспекти проєктування медичних інформаційних систем із урахуванням вимог масштабованості, підтримуваності та ефективної взаємодії з базами даних. Розглянуто доцільність використання мікроORM-бібліотеки Dapper у поєднанні з принципами SOLID для забезпечення чистої архітектури прикладного програмного забезпечення. Проведено аналіз архітектурних підходів, структур бази даних, а також оцінено переваги прямого контролю над SQL-запитами в контексті систем медичного призначення. Окрему увагу приділено впровадженню патернів проєктування та практик Clean Code як чинників, що впливають на якість коду та гнучкість системи. Результати роботи демонструють доцільність поєднання об’єктно-орієнтованого підходу з легковаговими ORM-інструментами для створення ефективних, адаптивних та надійних медичних інформаційних систем. Іл.: 2. Табл.: 2. Бібліогр.: 10 назв.

Застосування згорткової нейронної мережі для класифікації офтальмологічних захворювань за зображеннями очного дна

Андрій Шегера — 2025-07-11

У роботі висвітлено актуальність застосування методів машинного навчання для автоматизації діагностики в офтальмології. Проведено аналіз існуючих підходів та їхніх недоліків, зокрема, проблем, пов’язаних із дисбалансом даних та складністю інтерпретації результатів. Розроблено програмний прототип на основі згорткової нейронної мережі ResNet-18 для мультилейблової класифікації восьми поширених офтальмологічних патологій за знімками очного дна з набору даних ODIR-5K. Продемонстровано, що модель досягає обнадійливих результатів (macro-усереднений ROC AUC ~ 0,86), але її ефективність суттєво різниться між класами. Проаналізовано вплив порогів бінаризації на метрики точності та повноти, що є критичним для адаптації моделі до клінічних завдань. Результати підтверджують перспективність підходу, але вказують на необхідність подальшого вдосконалення для подолання дисбалансу класів та підвищення надійності. Іл.: 4. Бібліогр.: 10 назв.

Використання моделей глибокого навчання U-Net, DeepLabV3+ та Feature Pyramid Network для семантичної сегментації аерофотознімків

Віталій Власенко — 2025-07-11

У роботі представлено дослідження ефективності використання моделей глибокого навчання U-Net, DeepLabV3+ та Feature Pyramid Network (FPN) для семантичної сегментації аерофотознімків. Ця задача дозволяє автоматизувати аналіз великих обсягів даних у різних сферах людської діяльності (містобудуванні, екологічного моніторингу тощо). У процесі дослідження було підготовлено власні вхідні дані та проведено навчання кожної з трьох моделей. Для оцінювання експериментальної роботи було розраховано функцію втрат, точність, індекс Жаккара, F-міру та час прогнозування одного зображення, що дозволило порівняти якість сегментації. Результати показують, що кожна модель здатна ефективно розпізнавати основні об’єкти на аерофотознімках. Модель U-Net демонструє кращу швидкість при навчанні, DeepLabV3+ навчається довше, але показує кращі показники, навіть на невеликій кількості вхідних даних, а FPN забезпечує найкращий баланс одночасно між швидкістю та якістю. Результати можуть бути використані для подальших досліджень у сфері автоматизованого аналізу зображень. Іл.: 5. Табл.: 3. Бібліогр.: 13 назв.

Моделювання геометричної нерівності залізничної колії на основі нейронної мережі глибокого навчання

Олександр Заковоротний — 2025-07-11

Забезпечення комфорту та безпеки пасажирів є однією з найважливіших задач при проектуванні та обслуговуванні пасажирського залізничного транспорту. Однією з загроз, які виникають під час руху поїзда, є його коливання. Вимушені коливання поїзда викликаються здебільшого нерівностями залізничної колії. Роботу присвячено моделюванню нерівностей залізничної колії для їх подальшого використання у якості збурень у комплексній моделі вертикальних коливань рухомого складу. У роботі запропоновано використання для моделювання нерівностей нейронної мережі. Обрано статистично-інформовану нейронну мережу (SINN) за її здатність до відтворення стохастичних процесів за їх статистичними характеристиками. У роботі за допомогою комп’ютерної програми згенеровано короткочасні траєкторії нерівностей за спектральною щільністю потужності. Отримані траєкторії можуть бути використані для моделювання коливань поїзда на коротких ділянках шляху, а також у якості цільової вибірки для тренування нейронної мережі. Проведено навчання нейронної мережі та отримано реалізації нерівностей, які близькі до реальних та мають ті ж статистичні характеристики. Нейронна мережа здатна генерувати траєкторії нерівностей, які є довшими за тренувальні зразки, зберігаючи особливості бажаного стохастичного процесу, а отже може бути використана для моделювання нерівностей на ділянках залізничної колії вільної довжини та подальшого для її застосування у комплексній моделі вертикальних коливань рухомого складу для системи підтримки прийняття рішень бортових систем керування дизель-поїздів України. Іл.: 6.. Бібліогр.: 21 назв.

Інтеграція дифузійних моделей та глибокого навчання для виявлення і відстеження об’єктів в підводних зображеннях

Дмитро Мороз — 2025-07-11

Складні оптичні властивості води призводять до спотворення кольору, розмиття та низького контрасту, що ускладнює виявлення та відстеження об’єктів. У поєднанні з дефіцитом розмічених даних підводних зображень це серйозно обмежує продуктивність систем виявлення та відстеження об’єктів на основі глибокого навчання. Досліджується застосування дифузійних моделей для попередньої обробки підводних зображень виявлення та відстеження об’єктів за допомогою глибокого навчання. Табл.: 1. Бібліогр.: 22 назв.