Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки

Про підхід до формування дворівневої моделі «стан–імовірність дії» на основі попарних порівнянь та методу аналізу ієрархій

Олецький Олексій Віталійович — 2024-03-24

У рамках підходу до моделювання процесів, пов’язаних із недетермінованим прийняттям рішень на основі моделі «стан–імовірність дії», запропоновано підхід до побудови матриць «стан–імовірність дії», що базується на попарних порівняннях. Розглянуто вибір між двома альтернативами на основі розгляду багатьох критеріїв, які можуть суперечити один одному. Показано зв’язок із добре відомою дворівневою схемою методу аналізу ієрархій.
Наведено ілюстративний приклад, на якому показано як ситуацію рівноваги альтернатив, так і можливість відходу від рівноваги за рахунок зміни матриць попарних порівнянь.

Оптимізаційні задачі для оцінок відносної важливості елементів у методі аналізу ієрархій

Петро Іванович Стецюк — 2024-03-24

Розглянуто задачу знаходження та задачу коригування коефіцієнтів у матриці попарних порівнянь для елементів методу аналізу ієрархій, де критерієм є мінімізація індексу узгодженості коефіцієнтів (максимального власного числа обернено-симетричної матриці) за обмежень на відхилення від заданих пріоритетів елементів. Наведено розрахунки оптимальних коефіцієнтів в обох задачах для прикладу Т. Сааті, пов’язаного з дослідженням інтенсивності освітлення та закону оберненого квадрата відстані до джерела освітлення. Розглянуто приклад застосування другої оптимізаційної задачі для формування компонентів мультимедійного психомоделювального середовища для підвищення ефективності реабілітації пацієнтів.

Підходи до побудови виводу в онтологічній базі знань

Олександр Петрович Жежерун — 2024-03-24

У статті наведено два приклади реалізації виводу в онтологічній базі знань. Один — із використанням SWRL-правил, другий — як систему з елементами обробки природної мови. Наведено опис створених фрагментів таксономічної ієрархії для предметної галузі (планіметрії). Як приклади використано прості задачі відкритого типу зі шкільного підручника з геометрії. Продемонстровані процедури є частиною рекомендаційної навчальної системи, яку розробляють на факультеті інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія».

Порівняльний аналіз алгоритмів суперроздільної здатності для стиснення зображень

Олена Андріївна Бучко — 2024-03-24

У статті розглянуто підхід до стиснення зображень, який передбачає використання методів суперроздільної здатності. Запропонований підхід має потенціал підвищити візуальну якість відтворення зображень і забезпечити ефективніший результат стиснення порівняно з традиційними методами стиснення. Наведено експериментальну оцінку запропонованого алгоритму на основі FSRCNN, EDSR, Real-ESRGAN мереж суперроздільної здатності з використанням кількісних та якісних показників.

Метод формування навчальної вибірки для масивів даних на основі машинного навчання

Христина Володимирівна Ліп’яніна-Гочаренко — 2024-03-24

У цій роботі запропоновано новий метод формування навчальної вибірки на базі машинного навчання, що об’єднує дані з RFM-аналізу та кластерного аналізу. Метод застосовано до даних, отриманих з аукціонів українського сайту ProZorro Продажі. Запропонована вибірка охоплює 92 638 аукціонів, 29 164 унікальні аукціони та 39 747 унікальних організаторів. У процесі RFM-аналізу дані розбито на групи: «Найкращі організатори тендерів», «Вірні організатори тендерів» та ін. Далі, методом K-means, дані були поділено на кластери, що дало змогу відокремити різні категорії організаторів. Результати тестування, проведеного з використанням Logistic Regression і Naive Bayes, засвідчили високу точність для обох методів. Продемонстровано, що вибірка та групування за допомогою запропонованого методу допомагають відрізняти організаторів тендерів за їхніми характеристиками та результатами. Подальші дослідження мають бути у напрямі розроблення автоматизованої системи для вибору організаторів тендерів на основі машинного навчання, що сприятиме оптимізації участі у тендерних процедурах.

Застосування методів машинного навчання для класифікації супутникових зображень: огляд літератури та ключових фреймворків

Олександр Васильович Царинюк — 2024-03-24

У розвитку цифрових технологій і космічної галузі значущу роль відведено ефективному аналізу супутникових зображень. У цій статті докладно розглянуто методи машинного навчання, які застосовують для класифікації таких зображень, а також для вивчення ключових інструментів і фреймворків, які активно використовують у цьому напрямі. В основі дослідження — аналіз сучасних підходів до класифікації, зокрема за допомогою глибоких нейронних мереж. Окремий розділ присвячено популярним фреймворкам, як-от PyTorch, TensorFlow тощо, їхнім особливостям під час роботи з геоданими. Для об’єктивності подано літературний огляд відомих досліджень і робіт, що вплинули на розвиток цієї галузі.

Веббазована система групового розподіленого розроблення програм

Андрій Миколайович Давиденко — 2024-03-24

У статті описано архітектуру, використані технології створеної веббазованої системи розподіленого розроблення програм з акцентом на ефективне й просте одночасне групове створення тексту програми та її редагування і відлагодження. Впровадження модульної архітектури та механізму збереження вмісту сесій редагування забезпечило злагоджену функціональність компонент системи та ефективну підтримку узгодженості, управління неблокуючим паралелізмом, а також підтримку застосування сторонніх компіляторів та їх інтеграції з вебсистемою для колаборативного редагування.
Для зручності спілкування користувачів у системі реалізовано чат. Вагомим доробком є підтримка окремих сесій редагування. Також імплементовано механізм прототипування клієнтських вебзастосунків, що дає змогу розробникам вебзастосунків швидко перевірити коректність програмного коду або верстки вебсторінки і поділитися цим з іншими розробниками.
Коротко представлено сфери застосування системи і подальшого вдосконалення.

Використання нейрокомп’ютерних інтерфейсів для збирання та накопичення інформації про користувачів вебресурсів

Андрій Миколайович Глибовець — 2024-03-24

У статті описано дослідження можливостей використання нейрокомп’ютерних інтерфейсів (НІ) для збирання та накопичення інформації про користувачів вебресурсів шляхом проведення експериментів на електроенцефалографічному приладі Emotiv INSIGHT на 5 каналів і браузером Chrome, проаналізовано стан сучасних НІ та їх застосування, представлено розроблену методику збирання даних за допомогою НІ та її реалізацію у вигляді програмного застосунку. Розроблений прототип дає змогу керувати сторінками Chrome за допомогою ментальних команд і збирати дані про досвід користування вебресурсами, що доповнені даними про емоційний і ментальний стан користувача.

Декларативне конфігурування інверсії контролю в сучасних .NET8 застосунках

Віталій Михайлович Федорченко — 2024-03-24

З огляду на постійне підвищення складності сучасних програмних систем стає дедалі важливішим значення впровадження компонентно-орієнтованих архітектурних парадигм. Шаблони інверсії контролю (IoC) та ін’єкції залежностей (DI) відіграють ключову роль у керуванні залежностями об’єктно-орієнтованих (ОО) компонентів, зменшенні зв’язності та забезпеченні безперешкодної інтеграції компонентів. Ця стаття досліджує теоретичні основи IoC та DI, розкриваючи їх практичну реалізацію в сучасних додатках .NET 8.

Системи оброблення неструктурованої мультимедійної інформації

Богдан Мирославович Пухальський — 2024-03-24

У роботі представлено огляд систем пошуку зображень і методів, які використовують для вирішення проблем комп’ютерного зору. У першій частині увагу зосереджено на потребах користувачів і вимогах до систем пошуку зображень, після чого розглянуто наявні системи, як-от Google Photos, Apple Photos, Amazon Photos, Microsoft Photos і Flickr, оцінено їхні переваги та недоліки та обговорено запропоновані шляхи вирішення виявлених недоліків. Детально проаналізовано запропоновані методи комп’ютерного зору, зокрема виявлення об’єктів (облич) і текстовий опис зображень.

Стандарти подання навчальних матеріалів у програмних системах підтримки електронної освіти

Андрій Андрійович Нагнибіда — 2024-03-24

У контексті стрімкого росту цифрової освіти стандарти електронного навчання відіграють ключову роль у структуризації, відстеженні та управлінні навчальним контентом. Ця стаття розглядає основні стандарти для представлення навчальних матеріалів у програмних системах електронного навчання, з акцентом на стандартах SCORM, xAPI, IMS Global Learning Consortium та IEEE Learning Technology Standards Committee (LTSC). Докладно розглянуто основні аспекти, як-от технічні специфікації, методи впровадження і підходи до структуризації метаданих, щоб висвітлити значущість і вплив цих стандартів на сферу електронного навчання.

Нова версія середовища виконання Mathpar-DAP

Алла Анатоліївна Сідько — 2024-03-24

У цій статті згадано основні особливості середовища виконання децентралізованого управління розподіленими обчисленнями DAP (Drop-Pine-Amine), які було опубліковано в [4]. Головною метою цієї статті є опис нових функціональних можливостей, які з’явилися в останньому випуску. Як приклад алгоритму з блоковою рекурсією описано факторизацію Холецького симетричної позитивно означеної матриці у вигляді блокового дихотомічного алгоритму. Результати експериментів демонструють гарну масштабованість запропонованого рішення. Запропоновано розвивати співпрацю у цій науковій сфері. Розроблений програмний пакет відкритий для спільного розроблення, його можна вільно використовувати для наукових і освітніх цілей.

Передмова

Микола Миколайович Глибовець — 2024-03-24

Передмова

Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки Том 6 2023

Full Issue — 2024-03-24