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

Методологія усунення дисбалансу класів наборів даних зображень

Тетяна Білобородова, Інна Скарга-Бандурова, Марк Коверга — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Представлено методологію вирішення задачі усунення дисбалансу класів в наборах даних зображень. Запропонована методологія включає етапи вилучення фрагментів зображень, аугментація фрагментів, вилучення ознак, дублювання об’єктів міноритарного класу та заснована на технології навчання з підкріпленням. В якості міри визначення незбалансованості набору даних використано показник ступеня дисбалансу. Проведено експеримент з використанням набору даних зображень облич пацієнтів з висипаннями на шкірі, анотовані у відповідності до ступеня тяжкості акне. Розглянуто основні кроки реалізації методології. Результати класифікації показали доцільність застосування запропонованої методології. Точність класифікації на тестових даних склала 85 %, що на 5 % вище ніж результат, отримаий без застосування запропонованої методології.

Ключові слова: дисбаланс класів, незбалансований набір даних, вилучення фрагментів зображень, аугментація.

Обчислювальний підхід до розв’язання задач просторової обробки точкових множин на двовимірних регулярних сітках

Андрій Дашкевич — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

В роботі представлено підхід до розв’язання задач просторової обробки на множинах точок на площині. Представлений метод полягає в нанесенні областей довільної геометричної форми навколо заданих точок множини на регулярну сітку та визначенні точок перетину областей із використанням просторових хеш-таблиць для підвищення ефективності операцій. Запропонований підхід реалізовано в вигляді програмного забезпечення для визначення просторових відносин між точками як послідовності операцій із дискретизованими точковими множинами та дозволяє проводити візуалізацію результатів досліджень. Іл.: 2. Бібліогр.: 13.

Ключові слова: задача просторової обробки; точкова множина; площина; регулярна сітка; просторова хеш-таблиця.

Побудова класифікатора в системs розпізнавання особистості на основі даних айтрекінга

Владислав Чорі, Тетяна Шаманіна, Віталій Павленко — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Системи ідентифікації, що використовують біометричні характеристики людини для вирішення проблеми доступу до інформаційних систем, стають все більш поширеними. У статті пропонується новий метод біометричної ідентифікації користувачів комп'ютерних систем, що ґрунтується на визначенні інтегральної моделі Вольтерри окуло-моторної системи (ОМС) людини за даними експериментального дослідження "вхід-вихід" з використанням інноваційної технології айтрекінгу. За допомогою айтрекера Tobii Pro TX300 отримані дані відгуків ОМС на тестові візуальні стимули, що відображаються у вигляді яскравих точок на екрані монітора комп’ютера на різних відстанях від стартової позиції у напрямку "по горизонталі". На основі отриманих даних визначено перехідні функції першого, другого та третього порядків ОМС для двох осіб. Для побудови класифікатора особистостей досліджується інформативність запропонованих евристичних ознак, що визначаються на основі багатовимірних перехідних функцій, за показником вірогідності правильного розпізнавання (ВПР). Встановлено пари ознак, стійких до обчислювальних похибок, які мають високий показник ВПР – в інтервалі 0,92 - 0,97. Іл.: 8. Табл.: 5. Бібліогр.: 30 назв.

Ключьові слова: біометрична ідентифікація, розпізнавання особистості, модель Вольтерри, окуло-моторна система, технологія айтрекінга, інформативність ознак, класифікація.

Моделювання волатильності криптовалютних ринків

Володимир Мороз, Іванна Ялимова — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Проаналізовано застосування моделі геометричного броунівського руху (GBM) для задачі моделювання та прогнозування цін на криптовалюти. Для прогнозування використовується розв'язок стохастичного диференціального рівняння моделі GBM, що має лінійний дрейф і коефіцієнти дифузії. Розглядаються різні сценарії руху ціни. Ключові слова: геометричний броунівський рух (ГБМ), моделювання, прогнозування, криптовалюта.

Удосконалення моделі поведінки інтелектуального агенту на основі генетичного алгоритму

Володимир Виноградов, Лариса Шумова, Тетяна Білобородова — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Представлено вирішення завдання удосконалення моделі поведінки неігрового персонажу, що виступає в якості інтелектуального агенту, за рахунок оптимізації вхідних параметрів на основі генетичного алгоритму. Запропонований підхід включає розробку моделі неігрового персонажу: скелету, твердих тіл та реалізація динамічної моделі персонажу, заснованої на алгоритмі Фізерстоуна, та моделювання поведінки персонажу на основі генетичного алгоритму. Запропоновано формування моделі поведінки із використанням генетичного алгоритму, що моделює фізичні властивості персонажу з урахуванням його дій. Етапи роботи генетичного алгоритму включають: створення початкової популяції, оцінка пристосовуваності, відбір, схрещування та мутації. За результатами проведених експериментів визначено вхідні параметри моделі поведінки моделі неігрового персонажу, що максимізують сукупну оцінку пристосовності, яка виступає в якості оцінки винагороди та які можуть бути використані як початкові вхідні значення при проведенні подальших експериментів.

Ключові слова: неігровий персонаж, інтелектуальний агент, симуляція, генетичний алгоритм

Модель прогнозування поведінки покупця на основі технологій аналізу великих даних

Анастасія Іваницька, Дмитро Іванов, Людмила Зубік — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Виконано аналіз наявних методів та моделей формування рекомендацій для потенційного покупця у мережевих інформаційних системах з метою розробки ефективних модулів підбору реклами. Обґрунтовано ефективність використання технологій машинного навчання для аналізу вподобань користувачів на основі обробки даних про покупки, здійснені користувачами з подібним профілем. Запропоновано модель формування рекомендацій, основану на технології машинного навчання, перевірено її роботу на тестових наборах великих даних та виконано оцінку адекватності моделі на основі середньоквадратичного відхилення (RMSE).

Ключові слова: прогнозування поведінки; реклама на основі подібності; колаборативна фільтрація; матрична факторизація; big data; machine learning

Архітектура проміжного програмного забезпечення для узгодження даних в мультихмарних системах

Ольга Козіна, Володимир Панченко, Олександр Рисований — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Проміжне програмне забезпечення (ППЗ) мультихмарних систем має виконувати багато різних функцій щодо управління, контролю та моніторингу ресурсів, що мають взаємодіяти, але можуть мати відмінності у реалізації у кожному провайдері хмарних послуг. У статті запропоновано механізм реалізації моделі монотонного запису для мультихмарних систем з гео-розподіленою архітектурою ППЗ. Показано, що географічне розташування модулів ППЗ визначає запропонований механізм синхронізації старту інтервалу узгодження при формуванні номерів глобальної послідовності запису даних клієнтів в бази даних мультихмарних систем. Іл.: 2. Табл.: 1. Бібліогр.: 10 назв.

Ключові слова: проміжне програмне забезпечення, гео-розподілена архітектура ППЗ., мультихмарні системи.

Метод аналізу поточного стану інерційних характеристик автономного мобільного робота змінюваної конфігурації

Микола Кошовий, Наталія Ащепкова, Андрій Лучко — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Розглянуто особливості динаміки автономного мобільного роботу (АМР) змінюваної конфігурації при відносному русі навісного устаткування. Аналіз поточного стану інерційних характеристик при експлуатації АМР дозволить забезпечити стійкий рух вздовж заданої траєкторії, успішне виконання навісним обладнанням технологічних операцій та збереження функціональності робота при діях в наперед невизначених або екстремальних умовах. На етапі проектування аналіз інерційних характеристик АМР дозволить уточнити параметри математичної моделі, вдосконалити алгоритми адаптивного керування та скорегувати команди на виконавчі пристрої. Іл.: 2. Табл.: 2. Бібліогр.: 10 назв.

Ключові слова: автономний мобільний робот, інерційні характеристики.

Чотиризначна логіка Н. Белнапа, білнапівський комп'ютер та нові функції близькості при порівнянні дискретних об'єктів

В. Д. Дмитрієнко, С. Ю. Леонов, М. В. Мезенцев — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0200

Ідея чотиризначної логіки Белнапа полягає в тому, що сучасні комп'ютери повинні нормально функціонувати не тільки за істиносними значеннями вхідної інформації, але й за умов суперечливості, неповноти, істиносних провалів. У логіці Белнапа вводиться чотири істиносних значення: Т (true – істина), F (false – хібність), N (none – ніхто, ніщо, жоден), B (both – the two, not only the one but also the other). Для простоти роботи з цими істиносними значеннями запроваджуються такі позначення: (1, 0, n, b). Логіка Белнапа може використовуватися для отримання оцінок мір близькості дискретних об'єктів, для яких використовуються функції Jaccard and Needhem, Russel and Rao, Sokal and Michener, Хемінга та ін. При цьому виникає можливість оцінки близькості, розпізнавання та класифікації об'єктів в умовах невизначеності, коли істиносні значення беруться з множини (1, 0, n, b). На основі архітектури нейронної мережі Хеммінга розроблено нейронні мережі, що дозволяють обчислювати відстані між об'єктами, що описуються за допомогою істиносних значень (1, 0, n, b). Іл.: 1. Табл.: 4. Бібліогр.: 15 назв.

Ключові слова: чотиризначна логіка Белнапа; белнапівський комп'ютер; оцінка близькості; розпізнавання та класифікація; функція близькості; нейронна мережа