Факультет електроніки та інформаційних технологій (ЕлІТ)
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/20
Browse
5 results
Search Results
Item Багатоетапний метод глибинного навчання з попереднім самонавчанням для класифікаційного аналізу дефектів стічних труб(National Aerospace University "Kharkiv Aviation Institute", 2021) Москаленко, Владислав Вікторович; Москаленко, Владислав Викторович; Moskalenko, Vladyslav Viktorovych; Зарецький, Микола Олександрович; Зарецкий, Николай Александрович; Zaretskyi, Mykola Oleksandrovych; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem Hennadiiovych; Ковальський, Ярослав Юрійович; Ковальский, Ярослав Юрьевич; Kovalskyi, Yaroslav YuriiovychРозроблено багатоетапний метод машинного навчання з попереднім самонавчанням для класифікаційного аналізу дефектів на стінках стічних труб за зображеннями відеоінспекції. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання дефектів на стінках стічних труб. Предметом дослідження є метод машинного навчання для класифікаційного аналізу дефетів стічних труб на зображеннях відеоінспекції за умов обмеженого та незбалансованого набору розмічених навчальних даних. Запропоновано п’ятиетапний алгоритм навчання класифікатора. На першому етапі відбувається контрастне навчання з використанням екземпляр-прототипної контрасної функції втрат, де для вимірювання схожості закодованих зразків використовується нормалізована відстань Евкліда. На другому етапі розглядаються два варіанти регуляризованої функції втрат – триплетна функція NCA та контрастноцентрована функція. Регуляризуюча складова на другому етапі навчання використовується для штрафування за помилку округлення вихідного вектора ознак до дискретного виду і забезпечує реалізацію інформаційного пляшкового горла. На наступному етапі здійснюється обчислення двійкового коду кожного класу для реалізації кодів, що виправляють помилки, але з урахуванням структури класів і відношень між їх ознаками. Отриманий еталонний вектор кожного класу є цільовою розміткою зображення для навчання з використанням крос-ентропійної функції втрат. Останній етап навчання здійснює оптимізацією параметрів вирішувальних правил за інформаційним критерієм для врахування дисперсії розподілу класів в двійковому просторі Хеммінга. Для порівняння результатів навчання на різних етапах та в рамках різного підходу використовується мікро-усереднена метрика F1, що обчислюється на тестових даних. Результати, отримані на відкритому наборі даних Sewer-ML, підтверджують придатність запропонованого методу навчання до практичного використання, отримане значення F1- метрики дорівнює 0,977. Було показано, що запропонований метод забезпечує збільшення значення мікро-усередненої метрики F1 на 9 % порівняно з результатами, отриманими традиційним методом навчання.Item Information-extreme machine training of on-board recognition system with optimization of RGB-component digital images(National Aerospace University «Kharkiv Aviation Institute», 2021) Naumenko, I.; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Savchenko, T.The research increases the recognition reliability of ground natural and infrastructural objects by use of an autonomous onboard unmanned aerial vehicle (UAV). An information-extreme machine learning method of an autonomous onboard recognition system with the optimization of RGB components of a digital image of ground objects is proposed. The method is developed within the framework of the functional approach to modeling cognitive processes of natural intelligence at the formation and acceptance of classification decisions. This approach, in contrast to the known methods of data mining, including neuro-like structures, provides the recognition system with the properties of adaptability to arbitrary initial conditions of image formation and flexibility in retraining the system. The idea of the proposed method is to maximize the information capacity of the recognition system in the machine learning process. As a criterion for optimizing machine learning parameters, a modified Kullback information measure was used, this informational criterion is the functionality of exact characteristics. As optimization parameters, the geometric parameters of hyperspherical containers of recognition classes and control tolerances for recognition signs were considered, which played the role of input data quantization levels when transforming the input Euclidean training matrix into a working binary training matrix using admissible transformations of a working training matrix the offered machine learning method allows to adapt the input mathematical description of recognition system to the maximum full probability of the correct classification decision acceptance. To increase the depth of information-extreme machine learning, optimization was conducted according to the information criterion of the weight coefficients of the RGB components of the brightness spectrum of ground object images. The results of physical modeling on the example the recognition of terrestrial natural and infrastructural objects confirm the increase in functional efficiency of information-extreme machine learning of on-board system at optimum in information understanding weight coefficients of RGB-components of terrestrial objects image brightness.Item State Information Security Policy (Comparative Legal Aspect)(Ciudad Universitaria, 2021) Dziundziuk, V.B.; Котух, Євген Володимирович; Котух, Евгений Владимирович; Kotukh, Yevhen Volodymyrovych; Krutii, O.M.; Solovykh, V.P.; Kotukov, O.A.The rapid development of information technology and the problem of its rapid implementation in all spheres of public life, the growing importance of information in management decisions to be made by public authorities, a new format of media — these and other factors urge the problem of developing and implementing quality state information security policy. The aim of the article was to conduct a comparative analysis of the latest practices of improving public information security policies in the European Union, as well as European countries such as Poland, Germany, Great Britain, and Ukraine. The formal-logic, system-structural and problem-theoretical methods were the leading methodological tools. The analysis of regulatory legal acts showed that there is a single concept of international information security at the global and regional levels, which requires additional legal instruments for its implementation. It is stated that the reform of national information security policies has a direct impact on the formation of a single global information space. According to the results of the study, it is substantiated that the United Kingdom is characterized by the most promising information security policy.Item Monitoring and forecasting systems for electricity consumption in educational institutions(Primedia eLaunch, 2020) Сотник, Микола Іванович; Сотник, Николай Иванович; Sotnyk, Mykola Ivanovych; Маринич, Тетяна Олександрівна; Маринич, Татьяна Александровна; Marynych, Tetiana Oleksandrivna; Дрозденко, Олексій Олександрович; Дрозденко, Алексей Александрович; Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych; Leontiev, P.; Теліженко, Олександр Михайлович; Телиженко, Александр Михайлович; Telizhenko, Oleksandr MykhailovychПідвищення ефективності використання первинних енергетичних ресурсів та енергії є однією з актуальних проблем. Зменшення обсягів використання теплової, електричної енергії можливе за рахунок техніко-технологічного удосконалення основних та допоміжних процесів. Іншим, не менш важливим фактором, є розробка та впровадження організаційно-технічних заходів, які стосуються режимів функціонування підприємств та організацій, узгодження між собою режимів електро- та теплоспоживання, регулювання електроспоживання. Вирішення проблеми підвищення енергоефективності технологічних процесів – це, перш за все, скорочення витрат електричної енергії. За існуючих технологій генерації електричної енергії в Україні на теплових та атомних електростанціях, скорочення споживання електричної та теплової енергії пов’язане зі скороченням генерації електроенергії, а, отже, і зі зменшенням викидів у атмосферу парникових газів та інших забруднюючих речовин. Будь-який технологічний процес (якщо навіть у ньому не утворюються шкідливі для довкілля відходи), у якому використовується електроенергія завжди має негативний «екологічний слід», тому проблема ефективного та економного використання електричної енергії є загальнодержавною у будь-якій країні.Item Analysis of modern approaches for the prediction of electric energy consumption(De Gruyter, 2020) Kalimoldayev, M.; Дрозденко, Олексій Олександрович; Дрозденко, Алексей Александрович; Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych; Коплик, Ігор Володимирович; Коплык, Игорь Владимирович; Koplyk, Ihor Volodymyrovych; Маринич, Тетяна Олександрівна; Маринич, Татьяна Александровна; Marynych, Tetiana Oleksandrivna; Abdildayeva, А.; Zhukabayeva, T.A review of modern methods of forming a mathematical model of power systems and the development of an intelligent information system for monitoring electricity consumption. The main disadvantages and advantages of the existing modeling approaches, as well as their applicability to the energy systems of Ukraine and Kazakhstan, are identified. The main factors that affect the dynamics of energy consumption are identified. A list of the main tasks that need to be implemented in order to develop algorithms for predicting electricity demand for various objects, industries and levels has been developed.