Проблематика переходу підприємств до концепції Індустрія 4.0 спонукає до досліджень та впровадження змін у навчальний процес, що дозволить досягти потрібних результатів. У статті аналізується актуальність даної проблеми, а також обґрунтовується використання макетів технологічних ліній і виробництв від стейкхолдерів для створення спеціалізованих навчально-дослідницьких лабораторій. Проаналізовано можливості використання навчальної моделі-симулятора фабрики від Fishertechnic – для розробки методів програмного керування та дослідження можливості їх використання у навчальних завданнях лабораторії кіберфізичних систем. Для програмування та проектування програмного забезпечення пропонується застосовування програмованих логічних контролерів без залежності від виробника, а також ознайомлення студентів з промисловими контролерами та обладнанням, що відповідає IEC 61131-3. Результатом роботи є еталонна схема функціональної структури кіберфізичної системи, яка дозволяє видати студенту завдання із заздалегідь визначеним результатом та оцінити якість його виконання. Розглянуто процес розробки функціональної структури керування моделлю симулятора фабрики для вирішення навчальних та дослідницьких завдань у рамках підготовки фахівців 12 та 14 галузей. Проаналізовано технологічну схему моделі симулятора, наявну апаратуру та виконавчі механізми, а також складено алгоритми керування для виділення окремих навчальних та дослідницьких задач.
{"title":"РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ВПРОВАДЖЕННЯ В НАВЧАЛЬНИЙ ПРОЦЕС МОДЕЛІ-СИМУЛЯТОРА АВТОМАТИЗОВАНОЇ ФАБРИКИ","authors":"Сергій ТКАЧЕНКО, Дмитро БЕШТА, Лілія БЕШТА","doi":"10.32782/it/2023-2-11","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-11","url":null,"abstract":"Проблематика переходу підприємств до концепції Індустрія 4.0 спонукає до досліджень та впровадження змін у навчальний процес, що дозволить досягти потрібних результатів. У статті аналізується актуальність даної проблеми, а також обґрунтовується використання макетів технологічних ліній і виробництв від стейкхолдерів для створення спеціалізованих навчально-дослідницьких лабораторій. Проаналізовано можливості використання навчальної моделі-симулятора фабрики від Fishertechnic – для розробки методів програмного керування та дослідження можливості їх використання у навчальних завданнях лабораторії кіберфізичних систем. Для програмування та проектування програмного забезпечення пропонується застосовування програмованих логічних контролерів без залежності від виробника, а також ознайомлення студентів з промисловими контролерами та обладнанням, що відповідає IEC 61131-3. Результатом роботи є еталонна схема функціональної структури кіберфізичної системи, яка дозволяє видати студенту завдання із заздалегідь визначеним результатом та оцінити якість його виконання. Розглянуто процес розробки функціональної структури керування моделлю симулятора фабрики для вирішення навчальних та дослідницьких завдань у рамках підготовки фахівців 12 та 14 галузей. Проаналізовано технологічну схему моделі симулятора, наявну апаратуру та виконавчі механізми, а також складено алгоритми керування для виділення окремих навчальних та дослідницьких задач.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"361 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135742189","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Володимир БАБИЧ, Анатолій КОСТЕНКО, Василь ПЛЕША, Михайло ПЛЕША, Леся ХМІЛЯРЧУК
За допомогою графів будуються математичні моделі зв’язків між певними елементами. Наприклад, у вигляді графа можуть бути зображені транспортні, інформаційні, комп’ютерні та інші мережі, карти автомобільних, залізничних, повітряних шляхів, лабіринти і т.п. Питання про найкоротший шлях і досі є однією з найактуальніших тем у галузі досліджень. Знаходження найкоротших шляхів у графі використовується у різних сферах діяльності, наприклад, для знаходження оптимального маршруту між двома об’єктами на карті місцевості, у логістиці вантажних перевезень, у системах комутації інформаційних пакетів в мережі Internet тощо. У цій статті представлено основні принципи трьох алгоритмів пошуку найкоротшого шляху та проведено їхнє порівняння шляхом аналізу часової та просторової складності. Крім того, узагальнено область застосування різних алгоритмів. Алгоритм Дейкстри – це класичний алгоритм отримання найкоротшого шляху від конкретної вершини до будь-якої ншої. Його широко використовують в дорожних мережах. Цей алгоритм можна використовувати лише тоді, коли у графі не існує жодного ребра з від’ємною вагою. Алгоритм Беллмана-Форда можна використовувати на графах з від’ємною вагою ребер, якщо граф не містить негативного циклу, доступного з вихідної вершини. Результат роботи цього алгоритму можна використати для визначення існування циклу від’ємної ваги у графі. Алгоритм Флойда-Уоршелла – це алгоритм динамічного програмування, який може вирішити проблему найкоротшого шляху між будь-якими двома вершинами. Метод використовується на зважених графах, у яких можуть бути як додатні, так і від’ємні ваги ребер, проте у ньому не має бути від’ємних циклів. Таким чином, цей метод загальніший у порівнянні з алгоритмом Дейкстри. Однак у практичному застосуванні ці три алгоритми безпосередньо не застосовуються, а проводиться їхня модифікація та оптимізація для підвищення ефективності.
{"title":"ЗАДАЧА ПОШУКУ НАЙКОРОТШОГО ШЛЯХУ: ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ОСНОВНИХ АЛГОРИТМІВ","authors":"Володимир БАБИЧ, Анатолій КОСТЕНКО, Василь ПЛЕША, Михайло ПЛЕША, Леся ХМІЛЯРЧУК","doi":"10.32782/it/2023-2-12","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-12","url":null,"abstract":"За допомогою графів будуються математичні моделі зв’язків між певними елементами. Наприклад, у вигляді графа можуть бути зображені транспортні, інформаційні, комп’ютерні та інші мережі, карти автомобільних, залізничних, повітряних шляхів, лабіринти і т.п. Питання про найкоротший шлях і досі є однією з найактуальніших тем у галузі досліджень. Знаходження найкоротших шляхів у графі використовується у різних сферах діяльності, наприклад, для знаходження оптимального маршруту між двома об’єктами на карті місцевості, у логістиці вантажних перевезень, у системах комутації інформаційних пакетів в мережі Internet тощо. У цій статті представлено основні принципи трьох алгоритмів пошуку найкоротшого шляху та проведено їхнє порівняння шляхом аналізу часової та просторової складності. Крім того, узагальнено область застосування різних алгоритмів. Алгоритм Дейкстри – це класичний алгоритм отримання найкоротшого шляху від конкретної вершини до будь-якої ншої. Його широко використовують в дорожних мережах. Цей алгоритм можна використовувати лише тоді, коли у графі не існує жодного ребра з від’ємною вагою. Алгоритм Беллмана-Форда можна використовувати на графах з від’ємною вагою ребер, якщо граф не містить негативного циклу, доступного з вихідної вершини. Результат роботи цього алгоритму можна використати для визначення існування циклу від’ємної ваги у графі. Алгоритм Флойда-Уоршелла – це алгоритм динамічного програмування, який може вирішити проблему найкоротшого шляху між будь-якими двома вершинами. Метод використовується на зважених графах, у яких можуть бути як додатні, так і від’ємні ваги ребер, проте у ньому не має бути від’ємних циклів. Таким чином, цей метод загальніший у порівнянні з алгоритмом Дейкстри. Однак у практичному застосуванні ці три алгоритми безпосередньо не застосовуються, а проводиться їхня модифікація та оптимізація для підвищення ефективності.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135742032","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Анна КОРЧЕНКО, Сергій МАЦЮК, Олександр ЧОБАЛЬ, Олександр КРУЧІНІН, Тарас ПАРАЩУК
На сьогоднішній день рівень інформаційних атак, які включають в себе людський чинник значно збільшується. Велику їх частку складає збір інформації за допомогою фішингових і інсайдерських атак, соціального інжинірингу та інших видів кібератак. Ключова проблема ефективного виявлення відповідних атак, полягає в тому, що параметри, якими можна описати певні процеси мають велику кількість складно описуваних понять, відношень та специфічних особливостей. Також, як слідство, простежується відсутність необхідних методів і систем, орієнтованих на оцінку пов’язаних загроз і ризиків та виявлення відповідних атак. З урахуванням цього відбувається зростання зазначених атак, та потреба в системах оцінки загроз та ризиків, пов’язаних з людським чинником. А розробка відповідних засобів формування функціональних обов’язків для оцінки загроз є однією із складових даної теми, яка дозволить розглянути загрози в соціотехнічних системах з позицій функціональних обов’язків персоналу певної системи є актуальним науковим завданням. Виходячи з цього, метою роботи є розробка методу формування параметрів функціональних обов’язків для оцінки загроз в соціотехнічних системах. В статті визначено базову структуру профіля співробітника та ключові позиції запропонованого підходу, що включають загальні характеристики співробітника та специфічні компонент профіля. А з урахуванням базової структури профіля сформувано параметри, що відображають певні функціональні обов’язки для подальшої оцінки загроз в соціотехнічних системах.
{"title":"МЕТОД ФОРМУВАННЯ ПАРАМЕТРІВ ФУНКЦІОНАЛЬНИХ ОБОВ’ЯЗКІВ ДЛЯ ОЦІНКИ ЗАГРОЗ В СОЦІОТЕХНІЧНИХ СИСТЕМАХ","authors":"Анна КОРЧЕНКО, Сергій МАЦЮК, Олександр ЧОБАЛЬ, Олександр КРУЧІНІН, Тарас ПАРАЩУК","doi":"10.32782/it/2023-2-1","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-1","url":null,"abstract":"На сьогоднішній день рівень інформаційних атак, які включають в себе людський чинник значно збільшується. Велику їх частку складає збір інформації за допомогою фішингових і інсайдерських атак, соціального інжинірингу та інших видів кібератак. Ключова проблема ефективного виявлення відповідних атак, полягає в тому, що параметри, якими можна описати певні процеси мають велику кількість складно описуваних понять, відношень та специфічних особливостей. Також, як слідство, простежується відсутність необхідних методів і систем, орієнтованих на оцінку пов’язаних загроз і ризиків та виявлення відповідних атак. З урахуванням цього відбувається зростання зазначених атак, та потреба в системах оцінки загроз та ризиків, пов’язаних з людським чинником. А розробка відповідних засобів формування функціональних обов’язків для оцінки загроз є однією із складових даної теми, яка дозволить розглянути загрози в соціотехнічних системах з позицій функціональних обов’язків персоналу певної системи є актуальним науковим завданням. Виходячи з цього, метою роботи є розробка методу формування параметрів функціональних обов’язків для оцінки загроз в соціотехнічних системах. В статті визначено базову структуру профіля співробітника та ключові позиції запропонованого підходу, що включають загальні характеристики співробітника та специфічні компонент профіля. А з урахуванням базової структури профіля сформувано параметри, що відображають певні функціональні обов’язки для подальшої оцінки загроз в соціотехнічних системах.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135885720","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Розглядаються задачі територіальної сегментації заданого регіону на зони обслуговування сервісних центрів. Територія розбивається за критерієм відстані до k найближчих центрів. При моделюванні враховується наступне: самі центри можуть бути функціонуючими або новими, розміщеними у найбільш «вигідних» місцях; їх можливості можуть бути обмеженими. Наведено постановку та чисельний алгоритм розв’язання неперервної лінійної задачі оптимального мультиплексного розбиття обмежених двовимірних множин, яка є математичною моделлю задачі оптимального розміщення сервісних центрів з одночасною територіальною сегментацією на зони їх обслуговування. Продемонстровано роботу цього алгоритму та його окремих випадків: для фіксованого набору центрів; з відшуканням їх оптимальних координат на заданій множині; з розміщенням додатково кількох центрів та перерозподілом сфер обслуговування для оновленої мережі сервісних центрів.
本文考虑的问题是将给定区域划分为服务中心的服务区。领土划分的标准是与最近的 k 个中心的距离。建模时考虑了以下因素：服务中心本身可能是正常运行的，也可能是新的，位于最 "有利可图 "的地方；它们的能力可能有限。文章介绍了求解有界二维集合最优多路分区连续线性问题的说明和数值算法，这是服务中心最优选址问题的数学模型，同时将领土划分为服务区。文章演示了该算法的运行及其特殊情况：对于固定的中心集；在给定集合上找到其最佳坐标；为更新的服务中心网络增设几个中心并重新分配服务区。
{"title":"АЛГОРИТМИ ТЕРИТОРІАЛЬНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ ДЛЯ МЕРЕЖІ СЕРВІСНИХ ЦЕНТРІВ ІЗ ПЕРЕКРИТТЯМ ЗОН ОБСЛУГОВУВАННЯ","authors":"Лариса КОРЯШКІНА, Марина САЗОНОВА, Микола OДНОВОЛ","doi":"10.32782/it/2023-2-2","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-2","url":null,"abstract":"Розглядаються задачі територіальної сегментації заданого регіону на зони обслуговування сервісних центрів. Територія розбивається за критерієм відстані до k найближчих центрів. При моделюванні враховується наступне: самі центри можуть бути функціонуючими або новими, розміщеними у найбільш «вигідних» місцях; їх можливості можуть бути обмеженими. Наведено постановку та чисельний алгоритм розв’язання неперервної лінійної задачі оптимального мультиплексного розбиття обмежених двовимірних множин, яка є математичною моделлю задачі оптимального розміщення сервісних центрів з одночасною територіальною сегментацією на зони їх обслуговування. Продемонстровано роботу цього алгоритму та його окремих випадків: для фіксованого набору центрів; з відшуканням їх оптимальних координат на заданій множині; з розміщенням додатково кількох центрів та перерозподілом сфер обслуговування для оновленої мережі сервісних центрів.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135885879","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Стрімкий розвиток логістичних процесів між регіонами і державами є основною з причин ускладнення і подовження ланцюгів матеріальних потоків. Робота спрямована на дослідження моделей розміщення підприємств та їх застосування на практиці. Метою роботи є огляд актуальних проблем і підходів до розв’язання задач розміщення підприємств з подальшим аналізом методів їх розв’язання та визначення перспективних напрямків подальшого розвитку. Окреслено різні аспекти моделювання багатоетапних задач розміщення, включаючи вплив географічного положення, інфраструктури, доступності робочої сили, попиту та інших факторів на ефективність виробництва. Досліджено методи моделювання, включаючи лінійне та нелінійне програмування, генетичні алгоритми, аналіз ієрархій та нечітку логіку. Розглянуто вплив невизначеності та ризиків на процес прийняття рішень про розміщення підприємств. Особливу увагу приділено аналізу впливу розміщення підприємств на довкілля та сталий розвиток. В роботі розглянуто загальні математичні постановки практичних задач, що можуть бути зведені до багатоетапних задач розміщення, запропоновано класифікацію методів та підходів до розв’язання задач цього типу. Проведено огляд актуальних наукових робіт для точних, евристичних, метаевристичних, багатокритеріальних, стохастичних, інтегрованих та континуальних методів до розв’язання багатоетапної задачі розміщення та окреслено сильні та слабкі сторони кожного з підходів. Окремо зазначено проблему розмірності, що виникає при розв’язанні задач дискретної постановки, коли кількість об’єктів, що розміщуються, є великою. Проаналізовано обмеження, що виникають у різних задачах з предметної області. Авторами зазначено, що наявні методи до розвʼязання є ефективними, однак, з метою урахування можливого масштабування проблеми, перспективним є дослідження поєднання неперервних методів з іншими підходами до розв’язання, такими як метаевристика або стохастика, для подальшого покращення їхньої продуктивності при застосуванні в практичних сценаріях.
{"title":"АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ДО РОЗВ’ЯЗАННЯ ДИСКРЕТНИХ ТА НЕПЕРЕРВНИХ БАГАТОЕТАПНИХ ЗАДАЧ РОЗМІЩЕННЯ","authors":"Олексій СЕРГЄЄВ, Світлана УС","doi":"10.32782/it/2023-2-7","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-7","url":null,"abstract":"Стрімкий розвиток логістичних процесів між регіонами і державами є основною з причин ускладнення і подовження ланцюгів матеріальних потоків. Робота спрямована на дослідження моделей розміщення підприємств та їх застосування на практиці. Метою роботи є огляд актуальних проблем і підходів до розв’язання задач розміщення підприємств з подальшим аналізом методів їх розв’язання та визначення перспективних напрямків подальшого розвитку. Окреслено різні аспекти моделювання багатоетапних задач розміщення, включаючи вплив географічного положення, інфраструктури, доступності робочої сили, попиту та інших факторів на ефективність виробництва. Досліджено методи моделювання, включаючи лінійне та нелінійне програмування, генетичні алгоритми, аналіз ієрархій та нечітку логіку. Розглянуто вплив невизначеності та ризиків на процес прийняття рішень про розміщення підприємств. Особливу увагу приділено аналізу впливу розміщення підприємств на довкілля та сталий розвиток. В роботі розглянуто загальні математичні постановки практичних задач, що можуть бути зведені до багатоетапних задач розміщення, запропоновано класифікацію методів та підходів до розв’язання задач цього типу. Проведено огляд актуальних наукових робіт для точних, евристичних, метаевристичних, багатокритеріальних, стохастичних, інтегрованих та континуальних методів до розв’язання багатоетапної задачі розміщення та окреслено сильні та слабкі сторони кожного з підходів. Окремо зазначено проблему розмірності, що виникає при розв’язанні задач дискретної постановки, коли кількість об’єктів, що розміщуються, є великою. Проаналізовано обмеження, що виникають у різних задачах з предметної області. Авторами зазначено, що наявні методи до розвʼязання є ефективними, однак, з метою урахування можливого масштабування проблеми, перспективним є дослідження поєднання неперервних методів з іншими підходами до розв’язання, такими як метаевристика або стохастика, для подальшого покращення їхньої продуктивності при застосуванні в практичних сценаріях.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135885884","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Розпізнавання облич є одним із завдань розпізнавання образів, яке стає все більш популярним через широке застосування в комп’ютерному зорі, системах безпеки та ін. Низька ймовірність ідентифікації особи за обличчям може мати негативні наслідки. Тому існує потреба в розробці та вдосконаленні методів розпізнавання облич. Один із широко використовуваних методів розпізнавання образів базується на застосуванні вирішальних правил на основі квадрата відстані Махаланобіса. Квадрат відстані Махаланобіса використовується для побудови еліпсоїда прогнозування. Але суттєвим обмеженням його використання є необхідність виконання припущення про нормальність розподілу багатовимірних даних, порушення якого як правило призводить до зменшення ймовірності розпізнавання. Метою роботи є підвищення ймовірності розпізнавання облич за рахунок побудови правил прийняття рішень на основі квадрата відстані Махаланобіса для десятивимірних нормалізованих даних характеристик обличчя. Для отримання вектору характеристик обличчя з використанням бібліотеки Dlib було розроблено програму мовою Python. Для оцінювання відхилення від нормального розподілу даних було використано тест Mardia. Досліджено, що отримані вибірки характеристик обличчя мають розподіл, який відхиляється від нормального, тому була виконана нормалізація за допомогою відомого одновимірного перетворення у вигляді десяткового логарифму. На основі квадрата відстані Махаланобіса побудовані правила прийняття рішень у вигляді десятивимірних еліпсоїдів прогнозування для початкових та нормалізованих даних. Вирішальні правила, побудовані для нормалізованих даних, показали більшу ймовірність розпізнавання облич. Результати доводять, що нормалізація збільшує ймовірність розпізнавання облич у разі суттєвого відхилення багатовимірного розподілу характеристик обличчя від нормального. Також було з’ясовано, що у разі існування високої кореляція між характеристиками обличчя, застосування одновимірних нормалізуючих перетворень не завжди призводить до добрих результатів розпізнавання. У цьому разі потрібно використовувати багатовимірні нормалізуючі перетворення, такі як Бокса-Кокса або Джонсона.
{"title":"ПОБУДОВА ПРАВИЛ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧ НА ОСНОВІ КВАДРАТА ВІДСТАНІ МАХАЛАНОБІСА ДЛЯ НОРМАЛІЗОВАНИХ ДАНИХ","authors":"Сергій ПРИХОДЬКО, Артем ТРУХОВ","doi":"10.32782/it/2023-2-6","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-6","url":null,"abstract":"Розпізнавання облич є одним із завдань розпізнавання образів, яке стає все більш популярним через широке застосування в комп’ютерному зорі, системах безпеки та ін. Низька ймовірність ідентифікації особи за обличчям може мати негативні наслідки. Тому існує потреба в розробці та вдосконаленні методів розпізнавання облич. Один із широко використовуваних методів розпізнавання образів базується на застосуванні вирішальних правил на основі квадрата відстані Махаланобіса. Квадрат відстані Махаланобіса використовується для побудови еліпсоїда прогнозування. Але суттєвим обмеженням його використання є необхідність виконання припущення про нормальність розподілу багатовимірних даних, порушення якого як правило призводить до зменшення ймовірності розпізнавання. Метою роботи є підвищення ймовірності розпізнавання облич за рахунок побудови правил прийняття рішень на основі квадрата відстані Махаланобіса для десятивимірних нормалізованих даних характеристик обличчя. Для отримання вектору характеристик обличчя з використанням бібліотеки Dlib було розроблено програму мовою Python. Для оцінювання відхилення від нормального розподілу даних було використано тест Mardia. Досліджено, що отримані вибірки характеристик обличчя мають розподіл, який відхиляється від нормального, тому була виконана нормалізація за допомогою відомого одновимірного перетворення у вигляді десяткового логарифму. На основі квадрата відстані Махаланобіса побудовані правила прийняття рішень у вигляді десятивимірних еліпсоїдів прогнозування для початкових та нормалізованих даних. Вирішальні правила, побудовані для нормалізованих даних, показали більшу ймовірність розпізнавання облич. Результати доводять, що нормалізація збільшує ймовірність розпізнавання облич у разі суттєвого відхилення багатовимірного розподілу характеристик обличчя від нормального. Також було з’ясовано, що у разі існування високої кореляція між характеристиками обличчя, застосування одновимірних нормалізуючих перетворень не завжди призводить до добрих результатів розпізнавання. У цьому разі потрібно використовувати багатовимірні нормалізуючі перетворення, такі як Бокса-Кокса або Джонсона.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"122 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135885882","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Дана робота присвячена оцінці ефективності використання згорткових та рекурентних нейромереж у завданні обробки текстових даних на прикладі виявлення фейкових новин. Нині зусилля світової спільноти спрямовані на боротьбу з подiбною iнформацiєю в цiлому, що зумовлює актуальність порушеного питання. Проблематика виявлення фейкових новин полягає у достовірності визначення тої чи іншої інформації як фейкової чи правдивої. Метою роботи є порiвняння точностi визначення фейкових новин для архiтектур згорткових та рекурентних нейромереж, в яких закладена модель синтаксичного аналiзу текстiв статтi шляхом формування мiток новин з використанням TF-IDF та Word Embedding. Для досягнення поставленої мети було проведено аналіз області застосування та визначено ключові особливості цього типу інформації. Було розглянуто теоретичну основу обраних архітектур та встановлено їх конфігурації відповідно до поставленої задачі. Для практичної реалізації вибраних типів нейромереж було створено експериментальне середовище. Була виявлена відносна ефективність використання рекурентних нейромереж у порівнянні зі згортковими, а також визначено можливі сценарії, в яких отримані результати можуть змінюватися. У результаті аналізу було встановлено, що на доступних даних згорткова нейромережа має більшу швидкодію порівняно з рекурентною нейромережею, але при цьому надає менш точні результати класифікації. З урахуванням запропонованого правила порівняння ефективності, ймовірності помилок різних видів та можливості подолання розбіжностей між алгоритмами, отриманий приріст у продуктивності можна вважати незначним. Цей висновок відповідає світовій науковій практиці, яка рекомендує використовувати одну з запропонованих моделей або їх комбінацію під час аналізу текстової інформації, зокрема, у випадку наявності двох класів (фейкові та нефейкові дані), або при перевірці достовірності зображень.
{"title":"ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ЗГОРТКОВИХ ТА РЕКУРЕНТНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У ЗАВДАННІ ОБРОБКИ ТЕКСТОВИХ ДАНИХ","authors":"Костянтин ОНИЩЕНКО, Анатолій АФАНАСЬЄВ","doi":"10.32782/it/2023-2-5","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-5","url":null,"abstract":"Дана робота присвячена оцінці ефективності використання згорткових та рекурентних нейромереж у завданні обробки текстових даних на прикладі виявлення фейкових новин. Нині зусилля світової спільноти спрямовані на боротьбу з подiбною iнформацiєю в цiлому, що зумовлює актуальність порушеного питання. Проблематика виявлення фейкових новин полягає у достовірності визначення тої чи іншої інформації як фейкової чи правдивої. Метою роботи є порiвняння точностi визначення фейкових новин для архiтектур згорткових та рекурентних нейромереж, в яких закладена модель синтаксичного аналiзу текстiв статтi шляхом формування мiток новин з використанням TF-IDF та Word Embedding. Для досягнення поставленої мети було проведено аналіз області застосування та визначено ключові особливості цього типу інформації. Було розглянуто теоретичну основу обраних архітектур та встановлено їх конфігурації відповідно до поставленої задачі. Для практичної реалізації вибраних типів нейромереж було створено експериментальне середовище. Була виявлена відносна ефективність використання рекурентних нейромереж у порівнянні зі згортковими, а також визначено можливі сценарії, в яких отримані результати можуть змінюватися. У результаті аналізу було встановлено, що на доступних даних згорткова нейромережа має більшу швидкодію порівняно з рекурентною нейромережею, але при цьому надає менш точні результати класифікації. З урахуванням запропонованого правила порівняння ефективності, ймовірності помилок різних видів та можливості подолання розбіжностей між алгоритмами, отриманий приріст у продуктивності можна вважати незначним. Цей висновок відповідає світовій науковій практиці, яка рекомендує використовувати одну з запропонованих моделей або їх комбінацію під час аналізу текстової інформації, зокрема, у випадку наявності двох класів (фейкові та нефейкові дані), або при перевірці достовірності зображень.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"85 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135886064","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Володимир КУВАЄВ, Леонід МЕЩЕРЯКОВ, Альона ХАРЬ, Артем ПОЛІТОВ
Розвиток комп’ютерних технологій у сфері автоматизації технологічних процесів сформував достатньо типові підходи до структури технічних засобів і програмного забезпечення комп’ютерних систем керування. Найбільш поширеним є підхід, що передбачає строгу функціональну ієрархію і відповідну до неї технічних засобів та спеціалізованих інструментальних засобів для розробки прикладного програмного забезпечення для кожного рівня ієрархії. В усіх сучасних складних автоматизованих системах керування передбачається реалізація людино-машинного інтерфейсу (HMI – Human-Machine Interface), який, за визначенням, під «машиною» розуміє систему з усіма технічними засобами, що беруть участь у процесі вимірювання, контролю, сигналізації та керуванні, а під «людиною» – оператора-технолога, який бере безпосередню участь у процесі керування. Власне кажучи, безпосередньо НМІ програмується засобами SCADA-системи (Supervisory Control And Data Acquisition – диспетчерське управління та збір даних). Ринок пропонує велику кількість SCADA-систем різних розробників з схожим функціоналом підсистем для оператора-технолога. У той же час, вони залишають по за уваги питання технічного супроводження систем автоматизації побудованих за допомогою засобів SCADA, що ускладнює пошуки порушень у зовнішніх ланцюгах систем автоматизації, уповільнює налаштування системи після ремонтів діючих складних систем автоматизації, які вже введені в експлуатацію і працюють. Питання функціоналу та досвід створення інтерфейсу технічного супроводження складних систем автоматизації, що аналізуються на прикладі систем керування швидкісним режимом прокатки безперервного прокатного стана ПАО «АрселорМіттал Кривий Ріг», можуть бути використані для подальшого розвитку SCADA-систем. Метою роботи є обґрунтування рішень що до структури і функціоналу інтерфейсу технічного супроводження складних систем автоматизації. Реалізація поставленої мети передбачає обґрунтування структури інтерфейсу з урахуванням функціональних аспектів і форм подання інформації щодо різних параметрів, які дозволяють контролювати зовнішні ланцюги підключення системи автоматизації та внутрішні параметри, які настроюються. Методологія вирішення поставленого завдання полягає у аналізі і структуруванні масиву інформації, що використовує персонал, який супроводжує експлуатацію системи, та подальшому її групуванню за функціональними ознаками. Наукова новизна полягає у обґрунтуванні доцільності і необхідності доповнення традиційного людино- машинного інтерфейсу SCADA-систем функціоналом, що забезпечує технічне супроводження систем автоматизації.
{"title":"ІНТЕРФЕЙС ТЕХНІЧНОГО СУПРОВОДЖЕННЯ СКЛАДНИХ ІНФОРМАЦІЙНО-КЕРУЮЧИХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦІЇ","authors":"Володимир КУВАЄВ, Леонід МЕЩЕРЯКОВ, Альона ХАРЬ, Артем ПОЛІТОВ","doi":"10.32782/it/2023-2-3","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-3","url":null,"abstract":"Розвиток комп’ютерних технологій у сфері автоматизації технологічних процесів сформував достатньо типові підходи до структури технічних засобів і програмного забезпечення комп’ютерних систем керування. Найбільш поширеним є підхід, що передбачає строгу функціональну ієрархію і відповідну до неї технічних засобів та спеціалізованих інструментальних засобів для розробки прикладного програмного забезпечення для кожного рівня ієрархії. В усіх сучасних складних автоматизованих системах керування передбачається реалізація людино-машинного інтерфейсу (HMI – Human-Machine Interface), який, за визначенням, під «машиною» розуміє систему з усіма технічними засобами, що беруть участь у процесі вимірювання, контролю, сигналізації та керуванні, а під «людиною» – оператора-технолога, який бере безпосередню участь у процесі керування. Власне кажучи, безпосередньо НМІ програмується засобами SCADA-системи (Supervisory Control And Data Acquisition – диспетчерське управління та збір даних). Ринок пропонує велику кількість SCADA-систем різних розробників з схожим функціоналом підсистем для оператора-технолога. У той же час, вони залишають по за уваги питання технічного супроводження систем автоматизації побудованих за допомогою засобів SCADA, що ускладнює пошуки порушень у зовнішніх ланцюгах систем автоматизації, уповільнює налаштування системи після ремонтів діючих складних систем автоматизації, які вже введені в експлуатацію і працюють. Питання функціоналу та досвід створення інтерфейсу технічного супроводження складних систем автоматизації, що аналізуються на прикладі систем керування швидкісним режимом прокатки безперервного прокатного стана ПАО «АрселорМіттал Кривий Ріг», можуть бути використані для подальшого розвитку SCADA-систем. Метою роботи є обґрунтування рішень що до структури і функціоналу інтерфейсу технічного супроводження складних систем автоматизації. Реалізація поставленої мети передбачає обґрунтування структури інтерфейсу з урахуванням функціональних аспектів і форм подання інформації щодо різних параметрів, які дозволяють контролювати зовнішні ланцюги підключення системи автоматизації та внутрішні параметри, які настроюються. Методологія вирішення поставленого завдання полягає у аналізі і структуруванні масиву інформації, що використовує персонал, який супроводжує експлуатацію системи, та подальшому її групуванню за функціональними ознаками. Наукова новизна полягає у обґрунтуванні доцільності і необхідності доповнення традиційного людино- машинного інтерфейсу SCADA-систем функціоналом, що забезпечує технічне супроводження систем автоматизації.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"38 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135885287","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Борис МОРОЗ, Леонід КАБАК, Нонна ВАРЕХ, Дмитро МОРОЗ
У роботі було розглянуто модель системи класифікації документів з використанням технології Big Data. При використанні технології Big Data на сервері накопичується великий масив документів, які потрібно попередньо обробити та завантажити у базу даних. В документах потрібно визначити ключові слова за допомогою яких їх потрібно віднести до однієї або декількох тематичних розділів. Крім того розроблена система повинна працювати швидко та передбачати автоматичне навчання. Отже розробка моделей та методів класифікації текстових документів на дійсний час є актуальним завданням. Дуже інтенсивний розвиток цих методів спостерігається в останній час при стрімкому розвитку обчислювальної техніки, та при переході багатьох організацій на електронний документообіг. В результаті дослідження було розроблено метод та модель системи; запропоновано комбінацію підходів для навчання моделі; визначено найбільш продуктивну модель для навчання системи. Метою роботи є проведення аналізу існуючих методів класифікації текстових документів та розробити модель та метод класифікації текстових документів з використанням технології MapRaduce. Методологія вирішення поставленого завдання полягає в проведенні порівняльного аналізу показників продуктивності різних конфігурацій системи, які запроваджені з урахуванням попередніх досліджень моделей систем класифікації документів, які використовують технологію Big Data. Наукова новизна. У роботі запропоноване нове рішення для виконання точної байєсовської класифікації на основі Spark. Цей класифікатор використовує велику кількість операції в пам’яті сервера, щоб класифікувати велику кількість текстових документів на основі великого навчального набору даних з використанням MapReduce. Фаза карти обчислює кількість входжень ключових слів у різних розподілах даних навчання. Після цього кілька редукторів обчислюють вірогідність віднесення документу до певних класів, на підставі обчислень отриманих на етапі карти. Ключовий момент цієї пропозиції полягає в управлінні набором текстових документів, зберігаючи їх в пам’яті, коли це можливо. Висновки. Результати даної роботи можуть бути використані для реалізації ефективної системи класифікації текстової документації, яка використовує точний байєсовської класифікатор, з використання мови програмування Python в поєднанні з сервісом Hadoop Big Data .
{"title":"СИСТЕМА КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕКСТОВИХ ДОКУМЕНТІВ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ BIG DATA","authors":"Борис МОРОЗ, Леонід КАБАК, Нонна ВАРЕХ, Дмитро МОРОЗ","doi":"10.32782/it/2023-2-4","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-4","url":null,"abstract":"У роботі було розглянуто модель системи класифікації документів з використанням технології Big Data. При використанні технології Big Data на сервері накопичується великий масив документів, які потрібно попередньо обробити та завантажити у базу даних. В документах потрібно визначити ключові слова за допомогою яких їх потрібно віднести до однієї або декількох тематичних розділів. Крім того розроблена система повинна працювати швидко та передбачати автоматичне навчання. Отже розробка моделей та методів класифікації текстових документів на дійсний час є актуальним завданням. Дуже інтенсивний розвиток цих методів спостерігається в останній час при стрімкому розвитку обчислювальної техніки, та при переході багатьох організацій на електронний документообіг. В результаті дослідження було розроблено метод та модель системи; запропоновано комбінацію підходів для навчання моделі; визначено найбільш продуктивну модель для навчання системи. Метою роботи є проведення аналізу існуючих методів класифікації текстових документів та розробити модель та метод класифікації текстових документів з використанням технології MapRaduce. Методологія вирішення поставленого завдання полягає в проведенні порівняльного аналізу показників продуктивності різних конфігурацій системи, які запроваджені з урахуванням попередніх досліджень моделей систем класифікації документів, які використовують технологію Big Data. Наукова новизна. У роботі запропоноване нове рішення для виконання точної байєсовської класифікації на основі Spark. Цей класифікатор використовує велику кількість операції в пам’яті сервера, щоб класифікувати велику кількість текстових документів на основі великого навчального набору даних з використанням MapReduce. Фаза карти обчислює кількість входжень ключових слів у різних розподілах даних навчання. Після цього кілька редукторів обчислюють вірогідність віднесення документу до певних класів, на підставі обчислень отриманих на етапі карти. Ключовий момент цієї пропозиції полягає в управлінні набором текстових документів, зберігаючи їх в пам’яті, коли це можливо. Висновки. Результати даної роботи можуть бути використані для реалізації ефективної системи класифікації текстової документації, яка використовує точний байєсовської класифікатор, з використання мови програмування Python в поєднанні з сервісом Hadoop Big Data .","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"45 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135886062","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Вступ. З метою підвищення достовірності та точності прогнозних значень часових рядів, якими представлені результати хімічного аналізу чавуну на випуску доменної печі, у цій роботі пропонується скористатися методами нелінійної динаміки. Ґрунтуючись на матеріали роботи (Гусєв, Сіданченко, 2022, с. 24–31), в якій представлені обгрунтування гіпотези про фрактальний характер часових рядів, можна зробити висновок, що традиційні методи прогнозування не є адекватними характеру досліджуваних процесів. Отримані результати досліджень демонструють, що для вирішення поставленого завдання, найбільш перспективним підходом є використання методів нелінійної динаміки. Методологія. Як правило, часовими рядами є випадкові зміни величин, що дозволяють послідовно уявити еволюцію складних систем на основі отриманих даних. Найбільш поширені методи дослідження таких систем використовують кореляційний та спектральний аналізи, згладжування та фільтрацію даних, моделі авторегресії та прогнозування (Kornienko, Gerasina, Gusev, 2013). Найчастіше статистичний аналіз ґрунтується на припущенні, що поведінка досліджуваної системи є випадковим гаусівським процесом. Однак багато реальних часових рядів характеризуються інваріантністю щодо масштабних перетворень (властивість самоподібності), у зв’язку з чим стандартна гаусівська статистика виявляється неспроможною і проблема дослідження часових рядів, в цьому випадку, може бути зведена до аналізу стохастичних самоподібних процесів, які можуть бути описані фрактальними множинами (Mandelbrot, Benoît, 1982; Feder, 1988). Наукова новизна. Універсальним інструментом дослідження динамічних процесів природного та техногенного походження є методи нелінійної динаміки, що дозволяють ідентифікувати та охарактеризувати динамічні системи будь-якого походження. Зокрема, з їх допомогою можна визначити, чи є досліджуваний режим (або процес) випадковим, або є детермінованим хаосом, який можна описати мовою диференціальних рівнянь. Як відомо, у багатьох складних системах досить часто спостерігаються явища динамічної самоорганізації, що призводять до утворення структур, зокрема часових фракталів. Слід зазначити, що інформація про параметри таких часових фрактальних структур є надзвичайно важливою для прогнозування еволюції складних технологічних систем, передбачення катастрофічних явищ та аварійних ситуацій.
引言为了提高代表高炉出口生铁化学分析结果的时间序列预测值的可靠性和准确性，本文建议使用非线性动力学方法。Gusev and Sidanchenko, 2022, pp. 24-31）中提出了关于时间序列分形性质假设的理由，根据这些材料可以得出结论，传统的预测方法并不适合所研究过程的性质。研究结果表明，解决这一问题的最有前途的方法是使用非线性动力学方法。方法。一般来说，时间序列是数量的随机变化，它允许我们根据所获得的数据一致地表示复杂系统的演变。研究此类系统的最常用方法包括相关性和频谱分析、数据平滑和过滤、自回归和预测模型（Kornienko, Gerasina, Gusev, 2013）。大多数情况下，统计分析是基于所研究系统的行为是随机高斯过程这一假设。然而，许多真实时间序列都具有规模变换不变性（自相似性）的特点，这使得标准高斯统计变得站不住脚，在这种情况下，时间序列研究的问题可以简化为分析可由分形集描述的随机自相似过程（Mandelbrot 和 Benoît，1982 年；Feder，1988 年）。科学新颖性。非线性动力学方法是研究自然和人为动态过程的通用工具，可以识别和描述任何来源的动态系统。特别是，它们可以用来确定所研究的模式（或过程）是随机的，还是可以用微分方程语言描述的确定性混沌。众所周知，在许多复杂系统中，经常可以观察到动态自组织现象，从而形成结构，特别是时间分形。应该指出的是，有关这种时间分形结构参数的信息对于预测复杂技术系统的演变、预测灾难性事件和紧急情况极为重要。
{"title":"МЕТОДИ НЕЛІНІЙНОЇ ДИНАМІКИ В ЗАДАЧІ ПРОГНОЗУВАННЯ ХІМІЧНОГО СКЛАДУ ЧАВУНУ НА ВИПУСКУ","authors":"Владислав СІДАНЧЕНКО, Олена НІКОЛЬСЬКА","doi":"10.32782/it/2023-2-9","DOIUrl":"https://doi.org/10.32782/it/2023-2-9","url":null,"abstract":"Вступ. З метою підвищення достовірності та точності прогнозних значень часових рядів, якими представлені результати хімічного аналізу чавуну на випуску доменної печі, у цій роботі пропонується скористатися методами нелінійної динаміки. Ґрунтуючись на матеріали роботи (Гусєв, Сіданченко, 2022, с. 24–31), в якій представлені обгрунтування гіпотези про фрактальний характер часових рядів, можна зробити висновок, що традиційні методи прогнозування не є адекватними характеру досліджуваних процесів. Отримані результати досліджень демонструють, що для вирішення поставленого завдання, найбільш перспективним підходом є використання методів нелінійної динаміки. Методологія. Як правило, часовими рядами є випадкові зміни величин, що дозволяють послідовно уявити еволюцію складних систем на основі отриманих даних. Найбільш поширені методи дослідження таких систем використовують кореляційний та спектральний аналізи, згладжування та фільтрацію даних, моделі авторегресії та прогнозування (Kornienko, Gerasina, Gusev, 2013). Найчастіше статистичний аналіз ґрунтується на припущенні, що поведінка досліджуваної системи є випадковим гаусівським процесом. Однак багато реальних часових рядів характеризуються інваріантністю щодо масштабних перетворень (властивість самоподібності), у зв’язку з чим стандартна гаусівська статистика виявляється неспроможною і проблема дослідження часових рядів, в цьому випадку, може бути зведена до аналізу стохастичних самоподібних процесів, які можуть бути описані фрактальними множинами (Mandelbrot, Benoît, 1982; Feder, 1988). Наукова новизна. Універсальним інструментом дослідження динамічних процесів природного та техногенного походження є методи нелінійної динаміки, що дозволяють ідентифікувати та охарактеризувати динамічні системи будь-якого походження. Зокрема, з їх допомогою можна визначити, чи є досліджуваний режим (або процес) випадковим, або є детермінованим хаосом, який можна описати мовою диференціальних рівнянь. Як відомо, у багатьох складних системах досить часто спостерігаються явища динамічної самоорганізації, що призводять до утворення структур, зокрема часових фракталів. Слід зазначити, що інформація про параметри таких часових фрактальних структур є надзвичайно важливою для прогнозування еволюції складних технологічних систем, передбачення катастрофічних явищ та аварійних ситуацій.","PeriodicalId":486523,"journal":{"name":"Information Technology Computer Science Software Engineering and Cyber Security","volume":"122 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135885877","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：