Browsing by Author "Годич, О. В."

Now showing 1 - 9 of 9

Візуальна предметно-орієнтована мова запитів
(Національний університет “Львівська політехніка”, 2014) Годич, О. В.; Прокопів, Ю. О.
Подано результати створення візуальної предметно-орієнтованої мови запитів, яка є візуальним засобом взаємодії з даними і побудови правил моніторингу стану інформаційних систем. Використання розробленої мови надає експертам предметної області потрібні засоби для розширення системи ad-hoc у процесі її використання з метою вчасного реагування на виробничі потреби. This article discusses a visual domain-specific query language that supports data interaction and composition of business rules as part of a software system, which can be used directly by domain experts as part of the information system itself. Such approach provides domain experts with necessary tools to enhance the live system in order to meet dynamically changing real-life requirements without the tedious and often complex development/deployment cycles currently used in the software industry.
Візуалізація даних, кластеризованих динамічно-інтервальною самоорганізовною картою..................
(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Годич, О. В.; Мазепа, Т. П.
Годич О. В. Візуалізація даних, кластеризованих динамічно-інтервальною самоорганізовною картою / О. В. Годич, Т. П. Мазепа // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 743 : Інформаційні системи та мережі. – С. 64–73. – Бібліографія: 27 назв.
Застосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв’язування задачі діагностування
(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002-03-26) Годич, О. В.; Нікольський, Ю. В.; Щербина, Ю. М.; Львівський національний університет ім. І. Франка; Національний університет «Львівська політехніка»
Розглянуто теорію иейроппих мереж, здатних до самоорганізації. Описано теоретичні засади самоорганізації та наведено алгоритм організації Кохонена. Розглянуто використання описаної технологія для розв’язання задачі діагностування у медицині. А сине встановлення діагнозу серцевої недостатності у пацієнтів.
Категоризація електронних документів
(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Годич, О. В.; Наконечний, Ю. С.; Щербина, Ю. М.
Nowadays, a number of document clustering algorithms are available with number of benefits and trade-offs. The proposed in this article algorithm is an attempt to provide a compromise between quality and complexity, while remaining independent of the language. It uses keyword-based dimensionality reduction technique to create an input space, and then applies Self-Organizing Map for clustering and visualization.Нині існує багато алгоритмів кластеризації документів, кожен з яких має певні переваги та недоліки. Запропонований у цій статті алгоритм є спробою компромісу між якістю категоризації документів і вимогами до обчислювальних ресурсів, залишаючись незалежним від мови документів. Алгоритм використовує техніку пошуку ключових слів документів для формування вхідних даних та карти Кохонена в поєднанні з ієрархічною кластеризацією для категоризації та візуалізації документів.
Кластеризація даних нейромережею АDD
(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2005-03-01) Годич, О. В.; Львівський національний університет ім. Івана Франка
Запропоновано нову топологію штучної нейромережі та метод її навчання під назвою ADD. Нейромережа ADD разом зі спеціально розробленим для неї методом навчання мас подолати недоліки, притаманні для штучних нейромереж, які базуються на топології SOM. Особливість запропонованої топології нейромережі полягає у поданні чітко окресленої гіперкубічної області у вхідному просторі, дані з якої розпізнаються мета-нейроном.
Методи навчання штучної нейронної мережі
(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2001) Щербина, Ю. М.; Годич, О. В.
Contains information about present situation of artificial neural networks learning concepts and methods. Advantages and disadvantages of these methods are analyzed. A new concept is purposed and described as an approach to avoiding known problems of learning with samples and of self-organized structures. Описано сучасний стан у галузі навчання нейронних мереж Пропонується нова концепція і описується підхід до проблем отримання знань з простими і самоорганізаційними структурами.
Навчання SOM: метод "нейронної міграції"
(Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2004) Годич, О. В.
Запропоновано підхід до покращення результативності методу Кохонена навчання нейромереж типу SOM. Цей новий підхід названо „методом нейронної міграції”, оскільки він базується на зміні позицій нейронів у гратці за певних умов. Для порівняння успішності роботи методу Кохонена та нейронної міграції було проведено експерименти для трьох популярних наборів даних: Animal Database [2], Iris Database [19J та Servo Database [22J. Порівняння базувалося на трьох критеріях - середньо- квадратичному відхиленні (MSE), топографічній помилці (ТЕ) TaPSR [17J. Presents an approach for optimisation of the Kohonen’s learning algorithm for Self- Organising Maps. This new approach is called “Neural migration” as it is based on the modification of neurons’ positions in the lattice if certain conditions are met. The comparative simulations between classical Kohonen’s algorithm and “Neural migration” have been performed using three popular data sets: Animal Database [2], Iris Database [19J and Servo Database [22J. The comparison itself was based on three criteria - mean square error (MSE), topographic error (ТЕ) and PSR [17J.
Обчислювальні аспекти аналізу даних на основі карт Кохонена
(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Годич, О. В.; Давидов, М. В.; Нікольський, Ю. В.; Пасічник, В. В.; Щербина, Ю. М.
Тенденції останнього десятиліття розвитку архітектури центральних обчислювальних процесорів чітко вказують на використання багатоядерного підходу зі збільшенням кількості процесорів кожні вісімнадцять місяців відповідно до закону Мура. Зміщення від архітектури швидких одноядерних до повільніших багатоядерних процесорів ставить питання про масштабовність великого класу обчислювальних алгоритмів, зокрема алгоритмів аналізу даних. Висвітлено результати дослідження з використання сучасних парадигм паралелізації у програмуванні з метою масштабування процесів аналізу даних на основі карт Кохонена. The trends of the past decade in architecture of the central processing unit show a clear direction towards multi-core processors with the number of cores increasing every eighteen months according to the Moore’s law. The shift from fast single-core to slower multi-core CPUs poses a question of scalability for a vast class of computational algorithms including algorithm used for data analysis. This paper presents the research result of using state of the art parallelisation programming paradigms to scale data analysis processes based on Self- Organising Maps.
Фрактальні об'єкти як засіб уніформного проектування функцій інформаційних систем
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Годич, О. В.; Пасічник, В. В.; Прокопів, Ю. О.; Чайківський, Н. Б.
Побудова надійних програмних систем залишається однією з найскладніших проблем в області розроблення програмного забезпечення. Із нашого досвіду це пов’язано із неузгодженістю між архітектурою програмного запезпечення на мікро- (об’єкти) та макро- (системні компоненти) рівнях, а з погляду використання – із неузгодженістю між предметною областю та її сприйняттям користувачами різних рівнів. Ми вважаємо, що ці два фактори пов'язані між собою і можуть бути вирішені на рівні архітектури інформаційної системи. Фрактальні об’єкти є підходом до архітектури програмного забезпечення із орієнтацією на предметну область з цілісним об’єктно-орієнтованим архітектурним стилем в своїй основі. Формалізується спосіб для проектування й забезпечуються технічні засоби для побудови ресурсно-орієнтованих програмних систем із прозорою предметною (онтологічною) областю. Прозорість предметної області надає засоби різним зацікавленим сторонам (зокрема користувачам та розробникам) для використання і підтримки еволюції програмної системи. Constructing reliable enterprise software systems remains one of the most difficult problems in Software Engineering. Our experience is such that from the engineering perspective this is attributed to an impedance mismatch between software architecture at the micro (objects) and macro (system components) levels, and from the utilisation perspective -- to an impedance mismatch between the business domain model and its perception by different system's stakeholders. We argue that these two factors are related, and can be resolved at the level of information systems architecture. Fractal Objects is an approach to software architecture with the domain orientation and holistic object-oriented architectural style at its core. It formalises a way for designing and provides technical means for constructing resourceoriented software systems with a transparent domain (ontological) model. The domain model transparency empowers all system stakeholders (including end-users and developers) to better utilise and support evolution of an enterprise software system.