Автореферати та дисертаційні роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2995
Browse
3 results
Search Results
Item Вдосконалення методів і засобів біометричної автентифікації на основі електрокардіограми(Національний університет "Львівська політехніка", 2021) Сабодашко, Дмитро Володимирович; Хома, Володимир Васильович; Національний університет "Львівська політехніка"; Євсеєв, Сергій Петрович; Гнатюк, С. О.Item Теорія і методи комп’ютерного опрацювання біосигналів на основі машинного навчання(Національний університет "Львівська політехніка", 2020) Хома, Юрій Володимирович; Микийчук, Микола Миколайович; Національний університет "Львівська політехніка"; Бабак, Віталій Павлович; Саченко, Анатолій Олексійович; Русин, Богдан ПавловичУ дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему у галузі інструментального забезпечення біоінформатики – розвиток теоретичних засад і нових підходів до удосконалення комп’ютерних систем опрацювання біосигналів на основі широкого використання штучних нейромереж і технологій глибинного навчання. Представлено концепцію трьох системних рівнів комп’ютерного опрацювання біосигналів, що базується на чіткому розмежуванні функцій системних рівнів від методів і засобів, що їх реалізують. Таке розділення сприяє структуризації знань, уможливлює оцінювання ефективності різних методів і вибір кращих проектних рішень із урахуванням специфіки завдань, умов і сценаріїв. Автоматизовано пошук оптимальних значень гіперпараметрів багатошарового нейрокласифікатора шляхом використання простої прогностичної моделі машинного навчання. Це дає змогу на 4 порядки скоротити час пошуку порівняно із повним перебором в просторі можливих значень. Розроблено і апробовано підхід до виявлення і коригування залишкових аномалій в біосигналах, який базується на застосуванні нейромережевих автоенкодерів для нелінійної фільтрації завад, зосереджених в тій самій частині спектру, що й корисний сигнал. Застосування підходу у 5-7 разів зменшує похибку ідентифікації. Результати роботи можуть бути застосовані до різних прикладних задач, у таких сферах як кібербезпека та системи доступу (біометрична ідентифікація), робототехніка (нейромережеві інтерфейси управління) і афективна інформатика (аналіз психоемоційного стану), а також у медицині (діагностика, клінічні дослідження тощо). В диссертационной работе решена актуальная научно-прикладная проблема в области инструментального обеспечения биоинформатики - развитие теоретических основ и новых подходов к совершенствованию компьютерных систем обработки биосигналов на основе широкого использования искусственных нейронных сетей и технологий глубинного обучения. Представлена концепция трех системных уровней компьютерной обработки биосигналов, основанная на четком разграничении функций системных уровней от методов и средств, которые используются для их реализации. Такое разделение способствует структуризации знаний, позволяет оценить эффективность различных методов и выбрать лучшие проектные решения с учетом специфики задач, условий и сценариев. Автоматизирован поиск оптимальных значений гиперпараметров многослойного нейроклассификатора путем использования простой прогностической модели машинного обучения. Это позволяет на 4 порядка сократить время поиска по сравнению с полным перебором в пространстве всех возможных значений. Разработан и апробирован подход к выявлению и коррекции остаточных аномалий в биосигналах, основанный на применении нейросетевых автоэнкодеров для нелинейной фильтрации помех, сосредоточенных в той же части спектра, и полезный сигнал. Применение коррекции аномалий в 5-7 раз уменьшает погрешность идентификации. Результаты работы могут быть применены в различных направлениях, таких как компьютерная безопасность и системы доступа (биометрическая идентификация), робототехника (нейросетевые интерфейсы управления) и аффективная информатика (анализ психоэмоционального состояния), а также в медицине (диагностика, клинические исследования и т.п.). The thesis solves a scientific problem in the field of instrumental support of bioinformatics - the development of theoretical foundations, improvement of methodological, algorithmic, software, and technical basis of the computer systems for processing of biosignals and data based on the extensive use of artificial neural networks and deep learning technologies. Current state and future perspectives of machine learning usage in the computer bioinformatics systems are analyzed in the thesis. It is shown that the heterogeneousness of data and a wide range of bioinformatics tasks influenced the development of specialized solutions for each separate domain or application. This complicates the possibility to compare the effectiveness of certain methods as well as the usage of the best system design variants for the new tasks. A novel framework related to the development of principles for the design of the biosignals computer processing systems involving a combination of machine learning techniques and digital signal processing is presented in the thesis. The expediency of separation of the system levels within the process of biosignals processing is reasoned, and their functions are outlined. Innovativeness of the suggested approach lies in the separation of functions of the lower, middle, and upper levels from methods with the help of which they are realized, as well as from the implementation variants for these methods based on the hardware and software components. The middle system level is significantly invariable both in regards to the task to be solved and to the biosignal type. At the same time, the upper level is specific as to the final application, and the lower level is specific as to the type of biosignal. Distinct outlining of functions for each system level and the inter-level interfaces opens perspectives for information structuring during the analysis of the known decisions, which simplifies the analysis and comparison of the effectiveness of these solutions. The design process of the computer system for the specific tasks gets simplified and potentially quickens due to the possibility of transferring the best results among the related tasks. On the basis of the developed three system levels concept the range of tasks related to machine learning application and biosignals processing on all the system levels was studied and analyzed. A novel method of optimal hyperparameters selection for a multilayer neural network classifier based on the Monte Carlo method and predictive modeling was developed and introduced in the thesis, new algorithms for detection and correction of anomalies in ECG-signals were presented as well. This resulted in reduction of hyperparameters optimization time by 4 orders compared to a grid search approach in the entire hyperspace of possible values. A new approach to the detection and correction of residual anomalies in biosignals was developed and tested. This approach is based on the use of neural network autoencoders for nonlinear filtering of distortions that are located in the same spectral band as the useful signal and its application reduces identification error by 5-7 times. A method of software conditioning of biosignals was developed, which enabled parameters unification of digital records of biosignals from open databases by resampling, rescaling, time normalization, etc. and its application improves the issue of low data volume while deep neural networks training. A comprehensive study of the influence of the variability of ECG signal acquisition systems (different data sets, sampling frequency, recording duration, data volume) on the accuracy of biometric identification was performed. The obtained results proved sufficient stability and reliability of the electrocardiogram as a biometric marker and confirmed the possibility of its real-world application in biometric identification systems. Neural network equalizer was designed for dynamical error correction of bioimpedance sensors, which resulted in expanding the operating frequency band up to 100 times. Functionality was expanded, metrological characteristics were improved and the speed of the digital rheograph was doubled by improving the Howland current pump by compensating the basic bioimpedance with a coded potentiometer (trimmer) and using a direct digital synthesis of orthogonal probing signals. Intelligent processing of vibroarthrography signals based on a combination of machine learning algorithms and wavelet decomposition was developed, which allowed to achieve better accuracy in terms of knee joint disorders analysis. The results of the work can be used in various applications, such as cybersecurity and access systems (biometric identification), robotics (bio-machine control interfaces), and affective informatics (psycho-emotional state analysis), as well as a medical domain (diagnostics, clinical trials).Item Організація адаптивних вимірювально-обчислювальних процесів в автономних розподілених системах(Національний університет "Львівська політехніка", 2019) Бочкарьов, Олексій Юрійович; Голембо, Вадим Адольфович; Національний університет «Львівська політехніка»; Русин, Богдан Павлович; Пєтух, Анатолій МихайловичУ дисертації розв’язано наукову задачу розроблення нових методів організації адаптивних вимірювально-обчислювальних процесів (ВО-процесів) в автономних розподілених системах (АРС) на основі принципів децентралізації та самоорганізації. Розроблено метод структурної адаптації ВО-процесів на основі машинного навчання блоку прийняття рішень щодо вибору дій на структурному та підпорядкованому йому функціональному рівні, який забезпечує більш ефективний розподіл вимірювальних та обчислювальних ресурсів, більш високу надійність та живучість підсистем збору інформації АРС. Розроблено метод координації адаптивних ВО-процесів на основі відкладеної у часі інформаційної взаємодії у розподіленому координаційному просторі шляхом передавання та асинхронної реплікації координуючих повідомлень із заданим часом зберігання, чим досягається, взаємне виключення при виборі дослідницьких дій та стійкість координації до відмов ВО-процесів і втрат координуючих повідомлень. Розроблено метод децентралізованого управління адаптивними ВО-процесами в АРС на основі принципу врівноваження та навчання з підкріпленням за методом нормованої експоненційної функції, який дозволяє організувати автономні розподілені дослідження за умов динамічних змін кількості ВО-процесів та ненадійної обмеженої інформаційної взаємодії між ВО-процесами. Удосконалено спосіб функціонального узгодження методів організації адаптивних ВО-процесів та методів просторової самоорганізації мобільних вимірювальних агентів (МВА) шляхом паралельного виконання відповідного ВО-процесу та процесу управління переміщенням МВА з використанням запропонованого протоколу їх взаємодії та алгоритму планування паралельного виконання, що дає змогу прискорити обчислення в блоці прийняття рішення МВА. В диссертации решена научная задача разработки новых методов организации адаптивных измерительно-вычислительных процессов (ИВ-процессов) в автономных распределенных системах (АРС) на основе принципов децентрализации и самоорганизации. Разработан метод структурной адаптации ИВ-процессов на основе машинного обучения блока принятия решений по выбору действий на структурном и подчиненном ему функциональном уровне, который обеспечивает более эффективное распределение измерительных и вычислительных ресурсов, более высокую надежность и живучесть подсистем сбора информации АРС. Разработан метод координации адаптивных ИВ-процессов на основе отложенного во времени информационного взаимодействия в распределенном координационном пространстве путем передачи и асинхронной репликации координирующих сообщений с заданным временем хранения, чем достигается взаимное исключение при выборе исследовательских действий и устойчивость координации к отказам ИВ-процессов и потерям координирующих сообщений. Разработан метод децентрализованного управления адаптивными ИВ-процессами в АРС на основе принципа уравновешивания и обучения с подкреплением методом нормированной экспоненциальной функции, который позволяет организовать автономные распределенные исследования в условиях динамических изменений количества ИВ-процессов и ненадѐжного ограниченного информационного взаимодействия между ИВ-процессами. Усовершенствован способ функционального согласования методов организации адаптивных ИВ-процессов и методов пространственной самоорганизации мобильных измерительных агентов (МВА) путем параллельного выполнения соответствующего ИВ-процесса и процесса управления перемещением МВА с использованием предложенного протокола их взаимодействия и алгоритма планирования параллельного выполнения, что позволяет ускорить вычисления в блоке принятия решения МВА. In the thesis, the scientific task of developing new methods of organizing adaptive measuring and computing processes (MC-processes) in autonomous distributed systems (ADS) on the basis of the principles of decentralization and self-organization has been solved. The analysis of the problem of organizing adaptive MC-processes in autonomous distributed systems and known methods of organizing adaptive MC-processes has been carried out. As a result of the analysis, the shortcomings of the known methods of organizing adaptive MC-processes have been identified and several main directions for improving and developing these methods have been proposed. A model has been developed for the organization of adaptive MC-processes in autonomous distributed research problems, in which a set of adaptive MC-processes is located on a set of information sources characterized by some previously unknown structure of internal relations. Each MC-process implements the behavior of the corresponding autonomous measuring agent. A method of structural adaptation of MC-processes based on machine learning of the decision block on the choice of actions at the structural and subordinate functional level has been developed, which provides a more efficient distribution of measuring and computing resources, higher reliability and survivability of the ADS information collection subsystems. A method has been developed for coordinating adaptive MC-processes based on information interaction deferred in time in a distributed coordination space by transmitting and asynchronously replicating coordinating messages with a given retention time, thereby achieving mutual exclusion when choosing research actions and sustainability coordination to failures of MC-processes and loss of coordinating messages. A method for local control of an adaptive MC-process based on the coordination method and a corresponding algorithm has been developed. A method of decentralized control of adaptive MC-processes in ADS is developed on the basis of the principle of balancing and reinforcement learning supported by the method of normalized exponential function, which allows you to organize autonomous distributed research in the context of dynamic changes in the number of MC-processes and unreliable limited information interaction between them. A model of decentralized control of MC-processes was developed on the basis of the interpolation principle (an interpolation model of collective behavior of measuring agents) and a model of decentralized control of MC-processes based on the principle of reducing entropy (an entropy model of collective behavior of measuring agents). The method of functional coordination of methods for organizing adaptive MC-processes and methods of spatial self-organization of mobile measuring agents (MMA) has been improved by parallel execution of the corresponding software process and MMA movement control process using the proposed protocol of their interaction and parallel execution planning algorithm, which allows accelerating the calculations in the decision making block of MMA. The solutions to the problems of collective behavior of MMA are proposed. An autonomous distributed environmental monitoring system based on intelligent agents using the proposed methods of organizing adaptive MC-processes has been developed. The structure of an autonomous intelligent agent of the environmental monitoring system has been developed. An autonomous distributed system for detecting and tracking intruders and prototypes of its sensor and actuator nodes has been developed. An autonomous decentralized system for monitoring a computer network has been developed. The system consists of a collective of software agents, in which the proposed methods for organizing adaptive MC-processes are implemented.