Автореферати та дисертаційні роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2995
Browse
4 results
Search Results
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 Способи та засоби ідентифікації об’єктів за їх силуетами(Національний університет "Львівська політехніка", 2012) Олексів, Максим ВасильовичУ дисертаційній роботі розв’язано наукову задачу підвищення ефективності візуальної ідентифікації об’єктів із складною структурою за їх силуетами на прикладі літаків. Вперше запропоновано "Спосіб автоматичної ідентифікації візуальних об’єктів за їх силуетами". Вперше запропоновано "Спосіб визначення значень коефіцієнтів рекурсії цифрових фільтрів з безконечною імпульсною характеристикою", який реалізовано у вигляді програмного пакету. Розроблено та досліджено 4 способи автоматичного виявлення та ідентифікації візуальних об’єктів за їх силуетами. Запропоновано спосіб цифрової фільтрації зображень засобами одновимірних рекурсивних фільтрів. Синтезовано та досліджено базові апаратні структури пристроїв для візуального виявлення та ідентифікації літаків. На базі запропонованих базових апаратних структур реалізовано та досліджено VHDL проекти пристроїв. Розроблено та досліджено апаратно-програмне забезпечення процесорної системи візуального виявлення та ідентифікації літаків в полі зору відеокамери. В диссертационной работе разрешена научная задача повышения эффективности визуальной идентификации объектов со сложной структурой за их силуэтами на примере самолетов. Впервые предложено "Способ автоматической идентификации визуальных объектов за их силуэтами". Впервые предложено "Способ определения значений коэффициентов рекурсии цифровых фильтров с бесконечной импульсной характеристикой", который реализован в виде программного пакета. Разработано и исследовано 4 способа автоматического обнаружения и идентификации визуальных объектов за их силуэтами. Предложен способ цифровой фильтрации изображений средствами одномерных рекурсивных фильтров. Синтезировано и исследовано базовые аппаратные структуры устройств для визуального обнаружения и идентификации самолетов. На базе предложенных базовых аппаратных структур реализовано и исследовано VHDL проекты устройств. Разработано и исследовано аппаратно-программное обеспечение процессорной системы визуального обнаружения и идентификации самолетов в поле зрения видеокамеры. The scientific task of objects with complex structure, on airplanes example, visual identification after their silhouettes improvement is solved in the PhD thesis. The method of automatic identification of visual objects after their silhouettes is suggested for the first time. The method differs from known ones by digital image filtration and binary segmentation techniques. The digital image filtration is carried out by combining high-pass and low-pass filtrations with image’s histogram equalization. This gives us an ability to allocate silhouettes of objects with complex structure with pixels with local maxima values. The binary segmentation consists of image binarization, objects pixel coordinates determination and objects, whose square is too small for correct identification, deleting. This gives us an ability to increase percent of completely separated objects. Also, the grayscale-binary segmentation technique is suggested. This technique is designed to reduce the segmentation error of the digital image in comparison with the binary segmentation. The method of digital infinite impulse response filters recursion coefficients determination is suggested for the first time. Unlike the known methods, it decreases the hardware complexity of hardware IIR filters and accumulated quantization error compared to the known structure of direct form II of IIR filters implementation. The method is software implemented. Four methods of automatic visual detection and identification of objects after their silhouettes that are based on the method of automatic identification of visual objects after their silhouettes are suggested and researched. The digital images filtration using 1-D IIR digital filters technique is suggested. Basic structures of the hardware devices for visual detection and identification of planes are synthesized and researched. VHDL projects of devices that are based on the suggested basic hardware structures are implemented and researched. The structure of a specialized digital image filtration processor is suggested for the first time. Unlike the known ones, it gives us an ability to allocate silhouettes of objects with complex structure with pixels with local maxima values even on images with low contrast. The processor filters images using 1-D IIR filters taking into account pixel’s 8-connected neighborhood with time complexity equal to O (n). Hardware and software of the airplane visual detection and identification system is implemented on basis of MC56F8367 and ADSP-BF533 microcontrollers. It is determined, that for a such system it takes approximately 9 seconds to process one 128х 128 pixels grayscale image. Processing time can be decreased using modern hardware.Item Експрес метод контролю якості природного газу(Національний університет "Львівська політехніка", 2010) Дарвай, Ірина ЯрославівнаДисертація присвячена питанню удосконалення методу контролю якості природного газу. Запропоновано новий підхід до визначення теплоти згоряння природного газу, що передбачає врахування кількох інформативних параметрів, які вибрано шляхом комп’ютерного моделювання за допомогою штучних нейронних мереж. Розроблено новий метод визначення теплоти згоряння і запропоновано шляхи його технічної реалізації у вигляді експериментальної установки. Розроблено методику та проведено комплекс експериментальних досліджень. Розроблено структурні та функціональні схеми експериментальної установки для визначення ТЗПГ, а також розроблено алгоритм її роботи. Проведено промислову апробацію експериментальної установки на базі ВАТ „Івано-Франківськгаз” та ДП „Івано-Франківськстандартметрологія”. Виконано метрологічну оцінку результатів вимірювань експериментальної установки.Диссертация посвящена вопросу усовершенствования метода контроля качественных показателей природного газа. В первом разделе проведен анализ показателей качества природного газа в соответствии с требованиями действующих нормативных документов в Украине и за рубежом. Установлено, что основным показателем назначения является теплота сгорания. Анализ известных методов и средств контроля показал, что существуют три метода контроля теплоты сгорания газа, реализация которых возможна только в лабораторных условиях, а подготовка и цена проведения исследований связана с большими финансовыми и временными затратами. Второй раздел посвящен теоретическому исследованию новых подходов и методов определения теплоты сгорания природного газа. На первом этапе исследований проведен корреляционный анализ основных физико-химических параметров природного газа, которые регламентированы нормативными документами, с целью установления их взаимосвязей с теплотой сгорания природного газа. Результаты корреляционного анализа показали, что теплота сгорания газа является нелинейной функцией комплекса таких параметров, как скорость распространения скорости звука, содержание азота и диоксида углерода. Возможность реализации предложенного метода было исследовано на справочных данных показателей качества 95 образцов газа, которая была сформирована Южно-западным исследовательским институтом (США), и на реальных данных из 8 сертификатов качества на природный газ (получены на одном из предприятий Ивано-Франковской области). Скорость распространения звука в газе рассчитано по ГОСТ 30319.1-96 та ГОСТ 30319.2-96. Также исследовано возможность определения теплоты сгорания природного газа при условии удаления из перечня информативных параметров содержания азота в газе, поскольку на этапе разработки методики экспериментальных исследований не удалось найти средств определения азота в газе, которые можно было реализовать в полевых условиях. Результаты проведенного исследования показали, что значение теплоты сгорания газа можно получить путем измерения скорости распространения звука в газе и содержания диоксида углерода без существенного падения точности сравнительно к ранее предложенному методу. В третьем разделе изложены методика и результаты экспериментальных исследований по установлению зависимости выбранных информативных параметров от теплоты сгорания природного газа, сравнительных исследований известного и предложенного методов определения теплоты сгорания газа. Для проведения экспериментальных исследований одновременно из газовой сети отбиралось две одинаковые пробы природного газа. Далее одна из проб анализировалась с помощью специально разработанной экспериментальной установки для определения теплоты сгорания предложенным методом. Другая проба анализировалась с помощью серийного хроматографа. После проведения приведенных выше исследований сравнивались результаты определения теплоты сгорания природного газа. Экспериментальное исследование нового метода подтвердили его адекватность и возможность технической реализации. Четвертый раздел посвящен промышленной апробации разработанной экспериментальной установки контроля теплоты сгорания природного газа и разработке проекта СОУ „Газ природный горючий. Экспресс-контроль теплоты сгорания. Методика”, который был разработан для обеспечения практического использования результатов исследований. Данный нормативный документ согласован с международным стандартом ISO 15112. Промышленная апробация экспериментальной установки контроля теплоты сгорания природного газа успешно проведена на базе ОАО „Ивано-Франкивськгаз” и ГП „Ивано-Франкивськстандартметрология”. Приведенная к диапазону погрешность определения теплоты сгорания природного газа равна 1,6 %.Dissertation is devoted to the problem of improvement of testing method of natural gas heating value. New approach for determination of natural gas heating value is proposed. This method lays in complex accounting of several parameters, which are chose by computer modeling of artificial neural networks algorithms. New method for determination of heating value is developed and are proposed ways of it technical realization which embodiment of experimental assembly. For proving of new method heating value determination is developed measurement procedure and complex of experimental testing are operated. Block scheme and function diagram of experimental assembly for measurement natural gas heating value are developed. Industrial approbation of experimental assembly are done on the basis of PC „Ivano-Frankivskgas” and SE „Ivano-Frankivskstandardmetrologiya”.Item Оперативна оптимізація усталених режимів електричних мереж енергопостачальних компаній за умов невизначеності(Національний університет "Львівська політехніка", 2010) Козовий, Андрій БогдановичВ дисертаційній роботі розв’язано науково-практичну задачу підвищення ефективності функціонування енергопостачальної компанії, шляхом оперативної оптимізації усталеного режиму роботи її електричної мережі за умов невизначеності, що має важливе значення для електроенергетики. В роботі запропоновано метод оперативної оптимізації режимів електричних мереж для оперативно-диспетчерського керування, що дозволяє розв’язувати задачу оптимізації на підставі поточних даних інформаційно-керуючих комплексів з врахуванням неохоплених засобами телеметрії фрагментів електричних мереж, які враховуються за допомогою еквівалентів. Розроблено метод еквівалентування електричних мереж, в якому параметри еквівалентів формуються нейронними мережами за даними телевимірювань. Вдосконалено метод режимного еквівалентування електричних мереж, що дозволило коректно розрахувати параметри цих еквівалентів для задачі оптимізації електричних мереж. Запропоновано використання методу платіжної матриці для вибору стратегії забезпечення квазіоптимальних режимів електричної мережі енергопостачальної компанії, що дозволяє враховувати не лише зміну режимів навантаження, але і зміну конфігурації електричної мережі.В диссертационной работе решена научно-практическая задача повышения эффективности функционирования энергоснабжающей компании, путем оперативной оптимизации установившегося режима работы ее электрической сети в условиях неопределенности, что имеет важное значение для электроэнергетики. Актуальность этой задачи состоит в том, что постоянные возмущения как внутреннего так и внешнего характера, которые происходят в электрической сети, приводят к отклонениям от запланированных оптимальных режимов (планирование режимов для разной нагрузки - максимального, минимального; вывода в ремонт элементов сети - ремонтные режимы), что требует управляющих действий. Поддержание оптимального режима требует принятия решения оперативно-диспетчерским персоналом, исходя из текущей ситуации в сети и возможности его реализации. В работе предложен метод оперативной оптимизации режимов электрических сетей для оперативно-диспетчерского управления, что позволяет решать задачу оптимизации на основе текущих данных информационно-управляющих комплексов с учетом неохваченных средствами телеметрии фрагментов электрических сетей. То есть электрическая сеть энергоснабжающей компании, по имеющейся оперативной информации о режиме работы сети, состоит из обозримых электрических сетей и необозримые электрических сетей. Решение задачи оптимизации режимов электрической сети энергоснабжающей компании только для обозримых электрических сетей, будет неоптимальным, поскольку неучтенные необозримые электрические сети. Для этого в диссертационной работе предложено представлять необозримые электрические сети в виде эквивалентов. Такое представление необходимо для того, чтобы учесть взаимные влияния между обозримыми и необозримые электрическими сетями, а также для получения значения потерь активной мощности для необозримых электрических сетей, а не только для обозримых электрических сетей. Параметры эквивалентов необозримых электрических сетей определяются на основе имеющихся оперативных данных о режиме обозримых электрических сетей. Для определения параметров эквивалентов разработан метод эквивалентирования электрических сетей, в котором параметры эквивалентов продуцируются нейронными сетями по данным телеизмерений только в обозримых электрических сетях. Обучение нейронных сетей осуществляется на выборке, которая получается не из натурных экспериментов, а на математической модели эквивалентирования. Для этого на математической модели осуществляется расчет множества установившихся режимов электрической сети энергоснабжающей компании для всей области их существования и эквивалентируются фрагменты сети, которые соответствуют необозримым электрическим сетям, с помощью математического метода режимного эквивалентирования. В диссертационной работе усовершенствован метод режимного эквивалентирования электрических сетей, что позволило корректно рассчитать параметры этих эквивалентов для задачи оптимизации текущих режимов электрических сетей. Средствами для обеспечения оптимальных режимов сети является компенсаторы реактивной мощности и РПН трансформаторов и автотрансформаторов. В результате решения задачи оптимизации режима работы электрической сети энергоснабжающей компании получается состав компенсаторов реактивной мощности и ответвлений РПН трансформаторов и автотрансформаторов. Учитывая то, что не имеется возможность их часто задействовать для управления режимами работы электрической сети, на базе матричного метода теории игор предложен подход выбора стратегии обеспечения квазиоптимальних режимов электрической сети энергоснабжающей компании. Для каждого временного интервала (1 час) суточного прогноза нагрузки электрической сети и с учетом планового изменения конфигурации сети необходимо оптимизировать режимы работы электрической сети. На основе полученных данных о составе компенсаторов реактивной мощности, ответвлений РПН трансформаторов и автотрансформаторов, формируются платежные матрицы каждого из периодов и определяется квазиоптимальна стратегия, для которой будет наименьшая сумма потерь активной мощности в сети. Периоды суток и их количество, для которых определяются квазиоптимальные стратегии, выбирают исходя из реальных возможностей их применения. Результаты диссертационной работы внедрены как отдельные подпрограммы в оперативно информационно-управляющий комплекс ОАО «Львовоблэнерго». Теоретические результаты диссертационной работы используются в учебном процессе кафедры электрических систем и сетей Национального университета «Львовская политехника».The dissertation has solved a scientific and practical problem of increasing of a functional efficiency of a power-supply company by means of an operational optimisation of the stable mode of the work of its electric network in the conditions of uncertainty, which is of major importance for the electrical power engineering. The thesis has proposed a method of operational optimisation of the modes of electric networks for an operational and supervisory control, which allows to solve the problem of optimisation based on the current data of the information and control systems subject to the fragments of the electric networks uncovered by means of telemetering, which are taken into consideration with the help of equivalents. A method of equivalenting of electric networks has been developed, where the parameters of the equivalents are formed by the neural networks according to the data of telemetering. The method of equivalenting of modes of electric networks has been improved, which enables to correctly calculate the parameters of these equivalents for the problem of optimisation of electric networks. The usage of the method of payoff array has been proposed for a strategy selection for securing of quasi-optimal modes of the electric network of a power-supply company, which allows to take into consideration both the alteration of modes of loading as well as the alteration of configuration of the electric network.