Browsing by Author "Литвиненко, В."

Now showing 1 - 3 of 3

Застосування мережі Байєса для оцінки ступеня значимості впливаючих факторів на ЛПР в автоматизованих системах при прийнятті релевантних рішень
(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Передерій, В.; Бабичев, С.; Литвиненко, В.
Розроблено Байєсівську мережу для оцінки ступеня значимості особистих і зовнішніх факторів, що впливають на прийняття релевантних рішень ЛПР в автоматизованих системах управління. Developed and investigated Bayesian network designed to assess the significance of personal and external factors affecting the performance of the automated control system
Комбінування негативного відбору та наближених множин для виявлення аномалій в комп’ютерних системах
(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2007) Бардачов, Ю.; Литвиненко, В.; Дідик, О.
Описано підхід до виявлення аномалій, заснований на комбінуванні штучних імунних систем і апарата наближених множин. За цим підходом використовується вибірка позитивних (нормальних) елементів, щоб генерувати вибірки аномальних елементів, які використовуються як ввідні дані для алгоритму класифікації. Алгоритм формує нечітку (приблизну) характеристику нормальних (або аномальних) елементів предметної галузі. Це дає змогу присвоювати елементам предметної галузі ступінь нормальності, наведено у вигляді ступеня приналежності. This paper describes an approach inspired by the immune system that allows the application of rough set classification algorithms to perform anomaly detection. This approach uses only positive (normal) samples to generate abnormal samples, which are used as input to a classification algorithm. The algorithm produces fuzzy (rough) characterization of the normal (or abnormal) space. This allows it to assign a degree of normalcy, represented by membership value, to elements of the space.
Модель аналітичної системи профілювання наркотичних речовин на основі мережі Байеса
(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Вартузов, В.; Бабічев, С.; Литвиненко, В.; Фефелов, А.
Наведено аналітичну модель системи профілювання наркотичних речовин, що дозволяє оцінити ймовірність шляху транзиту наркотиків та місце їх виготовлення. Побудована мережа Байєса, що враховує характер взаємозв'язку між вузлами системи, в якій як цільовий був прийнятий вузол, що визначає назву лабораторії виробництва наркотичної речовини. Показано реалізацію запропонованої моделі на прикладі трьох лабораторій,шести дилерів, які поставляють товар до місця призначення і чотирьох компонент наркотичної речовини, які додають дилери в процесі транспортування товару. In the article presents the analytical model of the system profiling of the drugs allowing estimating the probability of drug transit route of the drugs and placing their manufacture.Bayesian network is constructed, taking into account the nature of the relationship between the nodes of the system, which has as its target was adopted node, defines the name of the laboratory drug production. Shows the implementation of the model proposed by the example of the three laboratories, six dealers that supply goods to the destination and the four components of a narcotic substance, added dealers during its transportation.