Автореферати та дисертаційні роботи
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2995
Browse
5 results
Search Results
Item Методи ідентифікації інтервальних моделей характеристик середовища моніторингу зворотного гортанного нерва(Національний університет "Львівська політехніка", 2017) Савка, Надія ЯрославівнаУ дисертації вирішено актуальне науково-прикладне завдання розробки методів, алгоритмів та програмного комплексу для структурної і параметричної ідентифікації математичних моделей із радіально-базисними функціями в умовах інтервальної невизначеності. Застосування розроблених методів дало змогу створити ряд інтервальних моделей характеристик середовища моніторингу зворотного гортанного нерва. Наведено результати застосування розроблених моделей у складі удосконаленої інформаційної технології для моніторингу зворотного гортанного нерва в процесі операції на щитоподібній залозі. Показано, що застосування удосконаленої інформаційної технології знижує ризик пошкодження зворотного гортанного нерва і одночасно скорочує час проведення операції за рахунок скорочення часу його моніторингу. В диссертации решено актуальное научно-прикладное задание разработки методов, алгоритмов и программного комплекса для структурной и параметрической идентификации математических моделей с радиально-базисными функциями в условиях интервальной неопределенности. Применение разработанных методов позволило создать ряд интервальных моделей характеристик среды мониторинга возвратного гортанного нерва. Приведены результаты применения разработанных моделей в составе усовершенствованной информационной технологии мониторинга возвратного гортанного нерва в процессе операции на щитовидной железе. Показано, что применение усовершенствованной информационной технологии снижает риск повреждения возвратного гортанного нерва и одновременно сокращает время проведение операции, за счет сокращения времени его мониторинга. In the thesis the topical scientific and technical problem of development of mathematical models of characteristics of environment monitoring of recurrent laryngeal nerve is solved. These models provide the distance from the point irritation of surgical wound to the recurrent laryngeal nerve. The analysis of the known mathematical models monitoring of the recurrent laryngeal nerve is provided. The features of methods of structural and parametric identification of mathematical models based on analysis of interval data are analyzed. The features of carrying out the experiment in order to get sample spectral characteristics of the signal – the reaction to the tissue irritation are described. These characteristics are maximum amplitude of spectral component and frequency on which it is located. Interval model of representation of distance from the point irritation of surgical wound to the recurrent laryngeal nerve is built. Method of structural and parametric identification of mathematical models with radial basis functions in terms of interval uncertainty is developed. The algorithm of method realization is shown. The task of forecasting indicators of economic security of the region іs solved, based on the method and algorithm identification of interval models with radial basis functions. On the basis of the method and algorithm identification of interval models with radial basis functions the task of forecasting indicators of economic security of the region іs solved. The features of the developed interval models with radial basis functions for monitoring the problems of the recurrent laryngeal nerve are described. The features of models with radial basis functions are illustrated. The software package based on the method of identification of mathematical models with radial basis functions under conditions of interval uncertainty is developed. The module architecture and UML-diagram of the software system are introduced. The information technology of detection of the recurrent laryngeal nerve during surgery on the thyroid gland by module of interval estimation the distance from the point of irritation to the recurrent laryngeal nerve is improved. The results of modeling prove the efficiency of the іnterval model characteristics of environment of surgical procedure and informational technology improved on its basis for the detection of the recurrent laryngeal nerve during surgery on the thyroid gland.Item Ідентифікація інтервальних моделей об’єктів з розподіленими параметрами на основі поведінкових моделей бджолиної колонії(Національний університет "Львівська політехніка", 2016) Порплиця, Наталія ПетрівнаДисертаційна робота присвячена вирішенню актуального наукового завдання структурної ідентифікації різницевих операторів (ІРО) на основі аналізу інтервальних даних, отриманих унаслідок спостережень за реальними процесами з похибками, обмеженими за амплітудою. Проаналізовано особливості задач моделювання об’єктів з розподіленими параметрами в умовах структурної невизначеності та методів їх розв’язування. Обгрунтовано необхідність застостосування принципів ройового інтелекту для розв’язування задачі структурної ідентифікації математичної моделі. Сформульовано теоретичні основи застосування принципів ройового інтелекту для розв’язування задачі структурної ідентифікації інтервальних моделей об’єктів з розподіленими параметрами у вигляді різницевих операторів та обгрунтовано переваги її застосування. Розроблено новий метод структурної ідентифікації інтервальних моделей об’єктів з розподіленими параметрами на основі поведінкових моделей бджолиної колонії та нейроподібну обчислювальну схему його реалізації. Проведено їх апробацію для побудови моделей розподілу вологості на поверхні листа гіпсокартону. Проведено порівняльний аналіз ефективності методів структурної ідентифікації на основі генетичних алгоритмів та на основі поведінкових моделей бджолиної колонії. Розроблено програмне забезпечення та з його використанням проведено апробацію розробленого методу структурної ідентифікації інтервальних моделей об’єктів з розподіленими параметрами у вигляді різницевих операторів на прикладі побудови математичної моделі розподілу на площині хірургічної рани максимальної амплітуди інформаційного сигналу. Диссертационная работа посвящена решению актуального научного задания структурной идентификации разностных операторов с помощью анализа интервальных данных, полученных в результате наблюдений за реальными процессами с погрешностями, ограниченными по амплитуде. Проанализированы особенности задач моделирования объектов с распределенными параметрами в условиях структурной неопределенности и методов их решения. Проведены обзор и анализ существующих методов структурной идентификации моделей объектов с распределенными параметрами. Обоснована необходимость применения принципов роевого интеллекта для решения задачи структурной идентификации математической модели. Сформулированы теоретические основы применения принципов роевого интеллекта к задаче структурной идентификации интервальных моделей объектов с распределенными параметрами в виде разностных операторов и обоснованы преимущества их применения. Разработаны новый метод структурной идентификации интервальных моделей объектов с распределенными параметрами с использованием поведенческих моделей пчелиной колонии и нейроподобная вычислительная схема его реализации. Проведено их апробацию для построения модели распределения влажности на поверхности листа гипсокартона. Проведен сравнительный анализ эффективности методов структурной идентификации с применением генетических алгоритмов и с применением поведенческих моделей пчелиной колонии. Разработано программное обеспечение, с использованием которого было проведено апробацию разработанного метода структурной идентификации интервальных моделей объектов с распределенными параметрами в виде разностных операторов на примере построения математической модели распределения максимальной амплитуды информационного сигнала на плоскости хирургической раны. Dissertation is devoted to the actual scientific task of structure identification of difference operators based on analysis the interval data obtained in the observations of real processes with errors, bounded by the amplitude. The features of modeling the distrubuted parameters objects in terms of structure uncertainty was analyzed. The review and analyses of the known methods for identification the models of the distrubuted parameters objects were provided. It was shown that some of these methods is characterized by a high computational complexity of searching mathematical model, which is not usually optimal, overly is complicated, and others, in particular the group method of data handling, does not provide specified accuracy of the simulation within the error of the experimental data.The necessity of applying the swarm intelligence principles for solving tasks of structure identification of the mathematical model was shown. The main components of the behavioral model of the bee colony and the relationships between them was analyzed. The basic analogy between behavioral model of the bee colony and the main procedures of the method for structure identification of mathematical models of distributed parameters objects in the form of interval difference operators were formulated. The theoretical basis for using of the swarm intelligence principles to the building the method of solving the problem of structure identification of mathematical models of distributed parameters objects in the form of interval difference operators were formulated. The new method for structure identification of the mathematical models of distributed parameters objects in the form of interval difference operators based on the behavioral models of the bee colony was created. Also the neural-like computation scheme of implementation the method was created. The developed method for structure identification and his neural-like computation scheme was tested for building the model of the humidity distribution on the drywall sheet surface. The comparative analysis of the effectivness of the methods for structure identification based on the genetic algorithms and based on the behavioral models of the bee colony was held. Software for implementation of developed method for the structure identification of the interval difference operators was created. Developed software was used for building the interval model of the information signal maximum amplitude distribution on the plane surface of the surgical wound, which determines the location of the recurrent laryngeal nerve among the muscle tissue. Advantages of the using the obtained interval model for the problem of the recurrent laryngeal nerve visualization, in comparison to the known analogs, were shown.Item Структурна ідентифікація різницевих операторів методами аналізу інтервальних даних(Національний університет "Львівська політехніка", 2012) Войтюк, Ірина ФедорівнаДисертаційна робота присвячена актуальній науковій задачі структурної ідентифікації різницевих операторів на основі аналізу інтервальних даних, отриманих за результатами спостережень реальних процесів з похибками, обмеженими за амплітудою. Проаналізовано особливості застосування макромоделей у вигляді різницевих операторів для моделювання процесів в системах екологічного моніторингу. Проведено аналіз відомих методів та алгоритмів ідентифікації макромоделей об’єктів в умовах структурної невизначеності і сформульовано можливі напрями розвитку цих методів. Розроблені кількісні критерії оцінки якості та складності структури макромоделей у вигляді інтервальних різницевих операторів, перевірено їх працездатність для пошуку оптимальної структури моделі. Формалізовано задачу багатокритеріального синтезу структури макромоделей у вигляді різницевих операторів на основі інтервальних даних. Розроблено новий метод структурної ідентифікації макромоделей у вигляді різницевих операторів на основі аналізу інтервальних даних із застосуванням генетичних алгоритмів, зокрема проведено модифікацію відомих операцій селекції та схрещування. Розроблено програмне забезпечення та на його основі проведено апробацію розроблених методу та алгоритму структурної ідентифікації інтервального різницевого оператора для розв’язуванні задач макромоделювання процесів поширення концентрацій шкідливих викидів діоксиду азоту в м. Тернополі. Диссертационная работа посвящена решению актуальной научной задачи структурной идентификации разностных операторов на основе анализа интервальных данных, полученных по результатам наблюдений реальных процессов с погрешностями, ограниченными по амплитуде. Проанализированы особенности применения макромоделей в виде разностных операторов для моделирования процессов в системах экологического мониторинга. Проведен анализ известных методов и алгоритмов идентификации макромоделей объектов в условиях структурной неопределенности и сформулированы возможные направления развития этих методов. Разработаны количественные критерии оценки качества и сложности структуры макромоделей в виде интервального разностного оператора, проверено их работоспособность для поиска оптимальной структуры модели. Формализована задача многокритериального синтеза структуры макромоделей в виде разностных операторов на основе интервальных данных. Разработан новый метод структурной идентификации макромоделей в виде разностных операторов на основе анализа интервальных данных с применением генетических алгоритмов, в частности проведено модификацию известных операций селекции и скрещивания. Разработано программное обеспечение и на его основе проведена апробация разработанных метода и алгоритма структурной идентификации интервальных разностных операторов для решении задач макромоделирования процессов распространения концентраций выбросов диоксида азота в г. Тернополе. Dissertation is devoted to the actual scientific task of structure identification of difference operators based on analysis the interval data obtained in the observations of real processes with errors, bounded by the amplitude. It is analyzed the features of using the macromodels in kind of difference operators for modeling the processes in the environmental monitoring systems. It is conducted the analyzing the known methods and algorithms for identification the macromodels of objects in terms of structure uncertainty and the possible directions for development of these methods is formulated. It is shown that existing methods of macromodeling processes in the kind of difference operators in conditions of structure uncertainty are unsuitable for the synthesis of macromodels based on interval data analysis, as based on combinatorial algorithms and oriented to the verification of the model structure as the criterion of regularity. It is proved using the genetic algorithms for searching optimal model and to avoid combinatorial complexity of algorithms for realization the method of structure identification. Introduced and substantiated the concept of interval difference operator, which enables us to construct adequate models based on experimental data presented in interval form. The basis of the construction of such difference operator is the criterion for inclusion of discrete interval estimations of predicted output characteristics of the object on the basis of the received model in corridor of discrete interval values of this characteristic, derivable as a result of experiment. Proposed and substantiated indicators of estimation of quality of the model structure in the form of of interval difference operator, that, unlike existing, offered: a guaranteed accuracy of the macromodel within the errors of experimental data; quantitatively estimate the model complexity and completeness that is necessary for achieving the goal of modeling. It is verified the capacity of quantitative criteria for evaluating the quality and complexity of structure macromodels in the form of interval difference operators to find the optimal model structure. The task of multi-criteria synthesis of structure of macromodels in the form of difference operators on the basis of interval data is formalized. The new method of structure identification the macromodels in the kind of differentce operators on the basis of interval data using genetic algorithms is created. This method is marked the criterion of selection and decline of calculable complication. The features of the method are: estimation of the compatibility of interval systems of nonlinear algebraic equations at each iteration of searching optimal models to ensure the given accuracy; using the genetic algorithm with modified basic operation of the crossing, built on a «playing lottery» and with coding of chromosomes using the decimal system calculus. Thus input variables for realization of method are: the set of structure elements; interval, which includes the number of structure elements of optimal model; parameter, which is named the size of freedom of choice of the best models. So it provides a solution of multicriterion problem of structure identification the macromodel with guaranteed predicted properties and controlled complexity. The software is created and it is held the approbation of created method and algorithm of structure identification the interval difference operators for solving the tasks of macromodeling processes emissions of nitrogen dioxide concentrations in the city of Ternopil. It is established that the dynamics pollutant emissions of concentrations is largely depend from the the daily cycle of change of intensity of transport traffic. Based on real data with interval errors using the methods of structure identification the interval difference operator it is constructed the field emissions of nitrogen dioxide concentrations of vehicles in the center of Ternopil.Item Структурна ідентифікація моделей “вхід-вихід” статичних систем на основі аналізу інтервальних даних(Національний університет "Львівська політехніка", 2008) Манжула, Володимир ІвановичДисертаційна робота присвячена розробці критеріїв оптимальності структури моделей “вхід-вихід” статичних систем та методів структурної ідентифікації на основі аналізу інтервальних даних. В роботі формалізовано критерій повноти моделі для випадків активного та пасивного експериментів, що відображає ступінь урахування реальних зовнішніх впливів на систему у властивостях побудованої моделі. Формалізовано задачу багатокритеріального синтезу структури моделей „вхід-вихід” статичних систем на основі інтервальних даних для більш повного урахування специфіки досліджуваного об’єкту та відображення його властивостей у моделях. Розроблено методи структурної ідентифікації інтервальних моделей для активних та пасивних експериментів. Запропоновано генетичний алгоритм синтезу структури інтервальних моделей на основі пасивного експерименту. Розроблений програмний комплекс для структурної ідентифікації, який застосовано для побудови інтервальних моделей фонових рівнів шкідливих викидів в атмосфері. Диссертационная работа посвящена разработке критериев оптимальности структуры моделей “вход-выход” статических систем и методов структурной идентификации на основе анализа интервальных данных. В работе формализирован критерий полноты модели, который отображает степень учета реальных внешних воздействий на систему в свойствах построенной модели для случаев активного и пассивного экспериментов. Формализирована задача многокритериального синтеза структуры моделей "вход-выход” статических систем на основе интервальных данных для более полного учета специфики исследуемого объекта и отображения его свойств в моделях. Разработаны методы структурной идентификации интервальных моделей для активных и пассивных экспериментов. Предложен генетический алгоритм синтеза структуры интервальных моделей на основе пассивного эксперимента. Разработан программный комплекс для структурной идентификации, который применен для построения интервальных моделей фоновых уровней вредных выбросов в атмосфере. Dissertation is devoted to development of criteria of optimum of structure of “input-output” models of the static systems and structural identification methods on the basis of interval data analysis. The existent methods of structural identification within the limits of stochastic and interval approaches are analyzed. Conditions for which stochastic methods are useless for application are specified. Absence in interval methods of the systematized approach to formalization of quantitative criteria of models structure quality estimation and failure to take account in the course of structural identification of completeness of reflection of intercommunications between the modeled system characteristics and influence factors on them are shown. The criterion of model completeness has been formalized for the cases of active and passive experiments, which represent the degree of taking into account the real external influences on the system in properties of the built model. The task of multi-criterion synthesis „input-output” models structure of the static systems is formalized on the basis of interval data for more complete taking into account of specific character of the researched object and reflection of its properties in models. The new method of structural identification of interval models of the static systems is created for the case of active experiment, which is based on additional taking into account of arguments in a model on the basis of criterion of completeness that provides more complete reflection of the real influences on the system in properties of the built model. The method and algorithm of structural identification has been developed on the condition of the known interval data that is based on the successive estimation of models-applicants at the criteria of completeness, accuracy, adequacy and complexity. For the decrease of computing complexity of structural identification algorithms the method of ranging of input variables and structural elements of interval models has been offered at the degree of their influence on output characteristics of the system, which makes it possible to form the set of the most essential structural elements. On the basis of ranging of structural elements the genetic algorithm of structural identification of interval models, which is characterized by multi-criterion selection and the decrease of computing complexity in relation to the combinatory methods of selection no less than in one and a half as much is offered. Software for structural identification has been developed. It has been applied in constructing interval models of background levels of air pollutions.Item Математичне моделювання лінійних динамічних систем методами аналізу інтервальних даних(Національний університет "Львівська політехніка", 2008) Максимова, Ірина ЯрославівнаДисертаційна робота присвячена розробці на основі аналізу інтервальних даних методу, алгоритму та програмного забезпечення для параметричної ідентифікації лінійних динамічних систем з дискретним часом, які відзначаються низькою часовою складністю і дозволяють будувати допускові коридори інтервальних моделей. Досліджено особливості класичних методів розв’язування задач параметричної ідентифікації лінійних динамічних систем з дискретним часом. Встановлено властивості множини допускових оцінок параметрів моделей динамічних систем, які притаманні цій множині у випадку адитивних та обмежених за амплітудою похибок в каналах вимірювань. Розроблено новий метод параметричної ідентифікації моделей динамічних систем на основі аналізу інтервальних даних. Розроблено процедуру адаптивного настроювання параметрів методу пошуку допустимої розв’язку на множині параметрів лінійних динамічних систем. Створено алгоритмічне та програмне забезпечення для дослідження та реалізації методу параметричної ідентифікації моделей динамічних систем на основі аналізу інтервальних даних. Диссертационная работа посвящена разработке на базе анализа интервальных данных метода, алгоритма и программного обеспечения для параметрической идентификации линейных динамических систем с дискретным временем, которые отличаются низкой вычислительной сложностью и позволяют строить допусковые коридоры интервальных моделей. Исследованы особенности классических методов решения задач параметрической идентификации линейных динамических систем с дискретным временем. Установлены новые свойства множества допусковых оценок параметров моделей линейных динамических систем, которые присущи этому множеству в случае аддитивных и ограниченных по амплитуде погрешностях в канале измерений, что позволило разработать принципы построения метода и алгоритма параметрической идентификации моделей линейных динамических систем. Разработан новый метод параметрической идентификации моделей линейных динамических систем на базе анализа интервальных данных, который отличается низкой вычислительной сложностью, высокой сходимостью, применим для решения задач высокой размерности и обеспечивает построение допусковых коридоров интервальных моделей. Разработана процедура адаптивной настройки параметров метода поиска допустимого решения на множестве параметров линейных динамических систем, что позволило увеличить его сходимость и снизить временную сложность. Создано алгоритмическое и программное обеспечение для исследования и реализации метода параметрической идентификации моделей линейных динамических систем на базе анализа интервальных данных. Dissertation is devoted to development on the basis of interval data analysis the method, algorithm and software for parameters identification of the linear dynamic systems with discrete times, which are differd low temporal complexity and allow to build the tolerance corridors of interval models. Properties of set of tolerance estimations of parameters of models of the dynamic systems are install. The new method of parameters identification of the linear dynamic systems on the basis of interval data analysis is developed. Procedure of the adaptive tuning of parameters of method of search the tolerance solution on the set of parameters of the linear dynamic systems is developed. The algorithmic and software providing for research and realization of method of parameters identification of the linear dynamic systems on the basis of interval data analysis are created.