Ukrainian Journal of Information Technology. – 2021. – Vol. 3, No. 1

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/57760

Науковий журнал

Видання "Український журнал інформаційних технологій" засновано у 2018 р. за рішенням вченої ради Інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій від 23 квітня 2018 р. Журнал є правонаступником збірника наукових праць "Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Комп'ютерні науки та інформаційні технології", який входить до переліку фахових видань ВАК України, в яких можна друкувати матеріали дисертаційних робіт у галузі технічних наук.

Український журнал інформаційних технологій. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2021. – Том 3, № 1. – 124 с. : il.

Український журнал інформаційних технологій

Зміст (том 3, № 1)


1
8
15
22
30
37
44
49
56
63
73
78
85
91
99
106
114
120
122

Content (Vol. 3, No 1)


1
8
15
22
30
37
44
49
56
63
73
78
85
91
99
106
114
120
122

Browse

Has files: Yes

Search Results

Now showing 1 - 10 of 19
  • Thumbnail Image
    Item
    Синтез зображень-орнаментів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Березька, К. М.; Березький, О. М.; Berezka, K. M.; Berezsky, O. M.; Національний університет “Львівська політехніка”; Західноукраїнський національний університет; Lviv Polytechnic National University; West Ukrainian National University
    Розроблено математичну модель синтезу зображень-орнаментів і програмно реалізовано редактор зображень орнаментів, які ґрунтуються на теорії симетрії. У роботі показано фундаментальну роль симетрії. Проаналізовано, як методи теорії симетрії використовують у фізиці, хімії, біології та в техніці. З’ясовано, що симетрія основана на перетворенні та збереженні. Встановлено, що симетрична система ґрунтується на сукупності інваріантів, побудованих згідно з певними правилами. Показано, що симетрію бордюрів і сітчастих орнаментів використовують в орнаментах. Синтез зображень-орнаментів розглянуто на прикладі української народної вишивки. Проаналізовано внесок закордонних і вітчизняних вчених у розвиток теорії симетрії та синтезу зображень. Українська народна вишивка – цінне надбання культурного і матеріального спадку народу, важливе джерело вивчення його історії. Виявлено понад 100 видів різноманітних технічних прийомів вишивки. Показано роль відомих митців України у популяризації та організації музеїв української народної вишивки. Досліджено, що вишивка складається з окремих мотивів або з орнаментів, а орнаменти з підорнаментів. Підорнамент – це узор, що формується із ритмічно впорядкованих однакових елементів (побудований на одній групі перетворення). Підорнаменти поділяють на рапорти. Рапортом називають мінімальну за площею область, якою можна покрити підорнамент, використовуючи тільки переноси. Рапорт, водночас, поділяють на ще менші частинки: мотив або елементарний рисунок. У вишивальних орнаментах виявлено сім груп на смугах і 12 – на площинах. Розроблено математичні моделі синтезу зображень-орнаментів для груп на смугах та груп на площинах. Математичні моделі наведено для ідеальних орнаментів. У разі зміщень осей чи центрів симетрій необхідно коригувати коефіцієнти зміщень матриць перетворень. Наведено зразки вишиваних орнаментів відповідних груп на площинах та на смугах. Розроблено редактор зображень-орнаментів, який дає змогу синтезувати складні орнаментні зображення на підставі аналітичних формул елементарного рисунка, підорнаменту та орнаменту. Наведено приклади реальних і синтезованих зразків української народної вишивки.
  • Thumbnail Image
    Item
    Стекінг нейроподібної структури МПГП з RBF шаром на підставі генерування випадкового кортежу її гіперпараметрів для завдань прогнозування
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Ткаченко, Р. О.; Ізонін, І. В.; Данилик, В. М.; Михалевич, В. Ю.; Tkachenko, R. O.; Izonin, I. V.; Danylyk, V. M.; Mykhalevych, V. Yu.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Підвищення точності прогнозування засобами штучного інтелекту є важливим завданням у різних галузях промисловості, економіки, медицини. Ансамблеве навчання – один із можливих варіантів досягнення цього. Зокрема, побудова стекінгових моделей на підставі різних методів машинного навчання чи з використанням різних частин наявного набору даних демонструє високу точність прогнозу. Проте потреба правильного підбору членів ансамблю, їх оптимальних параметрів тощо зумовлює необхідність великих часових витрат на підготовку та навчання таких моделей. В роботі запропоновано дещо інший підхід до побудови простого, проте ефективного ансамблевого методу. Розроблено нову модель стекінгу нелінійних нейроподібних структур МПГП, основану на використанні тільки одного типу ШНМ як елементної бази ансамблю та застосуванні однакової для усіх членів ансамблю навчальної вибірки. Такий підхід забезпечує певні переваги порівняно з процедурами побудови ансамблів на підставі різних методів машинного навчання, як мінімум у напрямі підбору оптимальних параметрів для кожного з них. Як основу ансамлювання в нашому випадку використано кортеж випадкових гіперпараметрів для кожного окремого члена ансамблю, тобто навчання кожної комбінованої нейроподібної структури МПГП з додатковим RBF шаром як окремого члена ансамблю здійснюється із використанням різних, випадково вибраних значень центрів RBF та центрів мас. Це забезпечує необхідне різноманіття елементів ансамблю. Експериментальні дослідження щодо ефективності роботи запропонованого ансамблю проведено із використанням реального набору даних. Завдання полягає у прогнозуванні величини медичних страхових виплат на підставі низки незалежних атрибутів. Експериментально визначено оптимальну кількість членів ансамблю, яка забезпечує найвищу точність розв’язання поставленої задачі. Здійснено порівняння результатів роботи запропонованого ансамблю з наявними методами цього класу. Встановлено найвищу точність розробленого ансамблю за задовільної тривалості процедури його навчання.
  • Thumbnail Image
    Item
    Вибір оптимальної структури прихованих шарів штучної нейронної мережі для аналізу ефективності енергоспоживання
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Казарян, А. Г.; Теслюк, В. М.; Казимира, І. Я.; Kazarian, A. G.; Teslyuk, V. M.; Kazymyra, I. Ya.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розроблено метод вибору оптимальної структури прихованих шарів штучної нейронної мережі (ШНМ), ідеєю якого є практичне застосування декількох внутрішніх структур ШНМ і розрахунку похибки роботи кожної структури прихованих шарів із використанням ідентичних наборів даних для навчання ШНМ, що виключає вплив специфіки даних у навчальній вибірці на результати роботи алгоритму. Метод ґрунтується на почерговому порівнянні очікуваних результуючих значень і реальних результатів роботи штучних нейронних мереж прямого поширення із різною кількістю внутрішніх шарів, а також різною кількістю нейронів на кожному шарі. Метод дає змогу реалізувати пошук оптимальної внутрішньої структури ШНМ для застосування у сфері розроблення систем “розумного” будинку і розрахунку оптимального рівня енергоспоживання відповідно до поточних умов, таких як температура у приміщеннях, присутність людей та час доби. Застосування методу на початкових стадіях розроблення систем “розумного” будинку дає змогу зменшити часові витрати на вибір ефективної структури ШНМ і приділити більше уваги взаємозв’язкам між вхідними та вихідними даними, а також таким важливим параметрам процесу навчання ШНМ, як кількість ітерацій тренування, мінімальна помилка тренування тощо. Розроблено програмне забезпечення, що дає змогу провести процеси навчання, випробування та отримати вихідні результати роботи алгоритму штучної нейронної мережі, такі як очікуване значення енергоспоживання та час роботи кожного окремого електроприладу. Виявлено недолік використаного підходу знаходження оптимальної внутрішньої структури ШНМ, який полягає у тому, що кожна наступна структура створюється на основі найефективнішої з попередньо створених структур, без аналізу інших структур, що показали гірші результати за меншої кількості прихованих шарів. З’ясовано, що для удосконалення розв’язання цієї задачі необхідно створити механізм, який ґрунтуватиметься на аналізі вхідних даних, вихідних даних, аналізуватиме внутрішні взаємозв’язки між параметрами та оптимізуватиме структуру мережі на кожному етапі за допомогою визначених логічних правил відповідно до результатів, отриманих на попередньому кроці. Встановлено, що вирішення поставленої проблеми є задачею нелінійного програмування, яку можна розв’язати, розвиваючи надалі це дослідження.
  • Thumbnail Image
    Item
    Навчання комбінованої моделі прогнозування часових рядів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Гече, Ф. Е.; Мулеса, О. Ю.; Батюк, А. Є.; Смоланка, В. Ю.; Geche, F. E.; Mulesa, O. Yu.; Batyuk, A. Ye.; Smolanka, V. Yu.; Ужгородський національний університет; Національний університет “Львівська політехніка”; Uzhhorod National University; Lviv Polytechnic National University
    Розроблено метод побудови комбінованої моделі прогнозування часових рядів на підставі базових моделей прогнозування. Множина базових моделей є динамічною, тобто у цю множину можуть вноситися нові моделі прогнозування, можуть видалятися моделі залежно від властивостей часових рядів. Для синтезу комбінованої моделі прогнозування часових рядів із заданим кроком прогнозу спочатку визначається оптимальний крок передісторії. Будується функціонал і для фіксованого кроку прогнозу методом авторегресії визначається оптимальний крок передісторії, що визначає проміжок часу, упродовж якого аналізується точність моделей із базової множини. У процесі побудови комбінованої моделі для кожної базової моделі визначається ваговий коефіцієнт, з яким вона входить у комбіновану модель. Вагові коефіцієнти базових моделей визначаються на підставі точності їх прогнозування на часовому періоді, зумовленому кроком передісторії. Вагові коефіцієнти відображають міру впливу базових моделей на точність прогнозування комбінованої моделі. Після побудови комбінованої моделі проводиться її навчання та визначаються ті базові моделі, які будуть внесені в остаточну комбіновану модель прогнозування. Встановлено правило внесення базових моделей у комбіновану модель. Вносячи базові моделі у комбіновану модель прогнозування, враховують їх вагові коефіцієнти, які залежать від того самого параметра. Визначається оптимальне значення параметра через мінімізацію заданого функціонала, що встановлює середнє квадратичне відхилення між фактичними і прогнозними значеннями часового ряду. Вагові коефіцієнти з оптимальними параметрами ранжуються у послідовності незростання та використовуються на етапі внесення базових моделей у комбіновану модель. Завдяки такому підходу, як показують конкретні приклади, у багатьох випадках вдалося істотно підвищити точність прогнозування комбінованої моделі.
  • Thumbnail Image
    Item
    Впорядкування та впорядковування у дискретній математиці та інформатиці
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Овсяк, В. К.; Овсяк, О. В.; Петрушка, Ю. В.; Ovsyak, V. K.; Ovsyak, O. V.; Petruszka, J. V.; Українська академія друкарства; Київський національний університет культури і мистецтв; Ukrainian Academy of Printing; National University of Culture and Arts
    Досліджено наявні засоби впорядкувань і впорядковувань у деяких важливих розділах дискретної математики та інформатики, а саме: в теорії множин, класичній математичній логіці, теорії доведень (доказів), теорії графів, методі Поста, системі алгоритмічних алгебр, алгоритмічних мовах об’єктного й асемблерного програмування. Наведено декартів добуток множин, впорядковані пари і впорядковані n-ки, опис засобами теорії множин впорядкованої пари, який виконали Вінер, Хаусдорф і Куратовський. Описано вимоги до відношень, якими впорядковуються множини. Важливість впорядкувань у класичній математичній логіці та теорії доведень проілюстровано прикладами обчислень значень істинності логічних формул і формальним виведенням формули на підставі правил виведення і правил заміни. Впорядкування у теорії графів показано на прикладі блок-схеми алгоритму Евкліда, призначеного для знаходження найбільшого спільного дільника двох натуральних чисел. Описано впорядкування та впорядковування як настанов, утворених двома, трьома і чотирма впорядкованими полями, так і наявне впорядкування настанов у програмі методу Поста. Показано, що програма, утворена пронумерованими настановами, характеризується неповторюваними номерами настанов і наявністю єдиної настанови з номером 1. Проілюстровано засоби системи алгоритмічних алгебр, які застосовують для виконання впорядкувань і впорядковувань у теорії алгоритмів. Наведено операції системи алгоритмічних алгебр, в які входять узагальнені на тризначний алфавіт операції булевої алгебри та операторні операції операторної алгебри. Описано властивості операції композиції, яка призначена для опису впорядкувань операторів операторної алгебри системи алгоритмічних алгебр. Впорядкування, виконувані засобами алгоритмічних мов програмування, проілюстровано на гіпотетичному застосуванні сучасної мови об’єктного програмування C#. Програма має використовувати тільки один метод Main(), з якого починається її виконання. Асемблерна програма мікропроцесора ARM повинна містити тільки одну директиву ENTRY, з якої починається її виконання. Настанови впорядковуються послідовно зверху вниз у вигляді стовпця і записуються в оперативну пам’ять під послідовно впорядкованими адресами. Для виконання переходів застосовуються адреси, записані в настановах переходів. Вектор переривань містить фіксовані адреси комірок пам’яті, в яких записано початкові адреси програм опрацювання переривань.
  • Thumbnail Image
    Item
    Метод обмежених структур логічних дерев у задачі класифікації дискретних об’єктів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Повхан, І. Ф.; Povkhan, I. F.; Ужгородський національний університет; Uzhhorod National University
    Розглянуто проблему побудови моделі логічних дерев класифікації на підставі обмеженого методу селекції елементарних ознак для масивів геологічних даних. Запропоновано метод апроксимації масиву реальних даних набором елементарних ознак з фіксованим критерієм зупинки процедури розгалуження на етапі побудови дерева класифікації. Цей підхід дає змогу забезпечити необхідну точність моделі, знизити її структурну складність та досягти потрібних показників ефективності. Розроблено обмежений метод побудови дерев класифікації, який спрямований на добудову тільки тих шляхів (ярусів) структури дерева класифікації, де є найбільша кількість помилок (усіх типів) класифікації. Такий підхід до синтезу моделі розпізнавання дає можливість доволі ефективно регулювати складність (точність) моделі дерева класифікації, що будується, причому доцільно застосовувати його в ситуаціях з обмеженнями щодо апаратних ресурсів інформаційної системи, обмеженнями точності та структурної складності моделі, обмеженнями на структуру, послідовність та глибину розпізнавання масиву даних навчальної вибірки. Обмежена схема синтезу дерев класифікації дає змогу будувати моделі майже на 20 % швидше. Побудоване логічне дерево класифікації безпомилково класифікуватиме (розпізнаватиме) всю навчальну вибірку, за якою побудована модель, матиме мінімальну структуру (структурну складність) та складатиметься із компонентів – наборів елементарних ознак як вершини конструкції, атрибутів дерева. На підставі запропонованої модифікації методу селекції елементарних ознак розроблено програмне забезпечення, яке дає змогу працювати з набором різнотипних прикладних задач. Запропоновано підхід до синтезу нових моделей розпізнавання на підставі обмеженої схеми логічних дерев та вибору параметрів препрунінгу. Тобто розроблена ефективна схема розпізнавання дискретних об’єктів на підставі покрокової оцінки і вибору наборів атрибутів (узагальнених ознак) за відібраними шляхами в структурі дерева класифікації на кожному кроці синтезу схеми.
  • Thumbnail Image
    Item
    Застосування згорткової нейронної мережі для виявлення меланоми за зображенням новоутворення на мобільному пристрої
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Дем’янець, Т. В.; Федасюк, Д. В.; Demianets, T. V.; Fedasyuk, D. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розглянуто сучасні методи виявлення меланоми за зображенням новоутворення, проаналізовано їх переваги та недоліки. У статті продемонстровано прототип мобільного застосунку для виявлення меланоми за зображенням родимки на підставі згорткової нейронної мережі, котрий розробляється для операційної системи Android. Доповнено набір даних на підставі HAM10000 для навчання задля усунення незбалансованості класів та покращення показників точності мережі. Виконано пошук наявних нейронних мереж, котрі забезпечують високу точність, та вибрано для дослідження нейромережі VGG16, MobileNet та NASNetMobile. До наведених нейронних мереж застосовано техніки передавання навченості та точного налаштування для адаптування мереж до задачі класифікації уражень шкіри. Встановлено, що використання згаданих технік дає змогу отримати високі показники точності нейронної мережі для вказаного завдання. Описано процес конвертування згорткової нейронної мережі в оптимізований формат Flatbuffer засобами TensorFlow Lite для розміщення та використання на мобільному пристрої. Оцінено характеристики швидкодії вибраних нейронних мереж на мобільному пристрої за часом класифікації на центральному і графічному процесорах та здійснено порівняння обсягу пам’яті, яку займає файл окремої мережі. Виконано порівняння розміру файлу нейронної мережі до конвертування та після. Продемонстровано, що використання конвертора TensorFlow Lite значно зменшує розмір файлу нейронної мережі завдяки оптимізованому формату. Результати дослідження свідчать про високу швидкодію застосунку та компактність мереж на пристрої, а використання графічного пришвидшення дає змогу значно зменшити тривалість класифікації зображень новоутворення. На підставі проаналізованих параметрів вибрано NASNetMobile як оптимальну нейронну мережу для використання у мобільному застосунку для виявлення меланоми.
  • Thumbnail Image
    Item
    Математична модель теплообміну в елементах цифрових пристроїв
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Гавриш, В. І.; Майхер, В. Ю.; Havrysh, V. I.; Mayher, W. Yu.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розроблено математичну модель аналізу теплообміну між ізотропною двошаровою пластиною, яка нагрівається точковим джерелом тепла, зосередженим на поверхнях спряження шарів, і навколишнім середовищем. Для цього з використанням теорії узагальнених функцій коефіцієнт теплопровідності матеріалів шарів пластини зображено як єдине ціле для всієї системи. З огляду на це, замість двох рівнянь теплопровідності для кожного із шарів пластини та умов ідеального теплового контакту між ними отримано одне рівняння теплопровідності в узагальнених похідних із сингулярними коефіцієнтами. Для розв’язування крайової задачі теплопровідності, що містить це рівняння та крайові умови на межових поверхнях пластини, використано інтегральне перетворення Фур’є й отримано аналітичний розв’язок задачі в зображеннях. До цього розв’язку застосовано обернене інтегральне перетворення Фур’є, яке дало змогу одержати остаточний аналітичний розв’язок вихідної задачі. Отриманий аналітичний розв’язок подано у вигляді невласного збіжного інтеграла. За методом Сімпсона одержано числові значення цього інтеграла з певною точністю для заданих значень товщини шарів, просторових координат, питомої потужності точкового джерела тепла, коефіцієнта теплопровідності конструкційних матеріалів пластини та коефіцієнта тепловіддачі з межових поверхонь пластини. Матеріалом першого шару пластини є мідь, а другого – алюміній. Для визначення числових значень температури в наведеній конструкції, а також аналізу теплообміну між пластиною та навколишнім середовищем, зумовленого різними температурними режимами завдяки нагріванню пластини точковим джерелом тепла, зосередженим на поверхнях спряження шарів, розроблено обчислювальні програми. Із використанням цих програм наведено графіки, що відображають поведінку кривих, побудованих із використанням числових значень розподілу температури залежно від просторових координат. Отримані числові значення температури свідчать про відповідність розробленої математичної моделі аналізу теплообміну між двошаровою пластиною з точковим джерелом тепла, зосередженим на поверхнях спряження шарів і навколишнім середовищем, реальному фізичному процесу. Програмні засоби також дають змогу аналізувати такі неоднорідні середовища щодо їх термостійкості під час нагрівання. Завдяки цьому уможливлюються підвищення термостійкості та захист від перегрівання, яке може спричинити руйнування не тільки окремих елементів, а й усієї конструкції.
  • Thumbnail Image
    Item
    Удосконалений алгоритм маршрутизації пакетів у телекомунікаційних мережах
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Ліскевич, Р. І.; Ліскевич, О. І.; Обельовська, К. М.; Панчишин, Р. П.; Liskevych, R. I.; Liskevych, O. I.; Obelovska, K. M.; Panchyshyn, R. P.; ТзОВ “Українські промислові телекомунікації”; ФОП Ліскевич Олег Ігорович; Національний університет “Львівська політехніка; Ukrainian Industrial Telecommunications LLC; IP Liskevych Oleh Ihorovych; Lviv Polytechnic National University
    Ефективність маршрутизації пакетів у телекомунікаційних мережах є і залишатиметься одним із основних чинників, що визначають продуктивність мереж та можливість забезпечення потрібної якості надання сервісів. Одним із найпоширеніших протоколів маршрутизації, що використовують в автономних системах мережі інтернет, є протокол OSPF (англ. Open Shortest Path First). Протокол OSPF забезпечує передавання пакетів по найкоротших шляхах, обчислених за певним, але одним критерієм. Проте зростання трафіку мереж, особливо збільшення в ньому мультимедійної складової, вимагає постійного вдосконалення методів маршрутизації в наявних телекомунікаційних мережах. У цій роботі запропоновано новий алгоритм вибору шлюзу для маршрутних таблиць маршрутизаторів автономних систем мережі інтернет на підставі протоколу OSPF. Алгоритм враховує три критерії: пропускну здатність каналів, кількість проміжних вузлів на шляху та затримку поширення сигналу. Для кожного критерію введено ваговий коефіцієнт. Окрім цього, запропоновано інтегральний критерій, що ґрунтується на оптимальних вагах шляхів для індивідуальних критеріїв та їх вагах, знайдених за двома іншими критеріями. Як критерій оптимізації використано сумарне відносне відхилення ваги шляху від ваг шляхів, розрахованих за індивідуальними критеріями. Метою оптимізації є мінімізація цього відхилення. Отримана за цим алгоритмом таблиця маршрутизації забезпечує передавання пакетів оптимальним за інтегральним критерієм шляхом, з урахуванням трьох критеріїв та їх вагових коефіцієнтів. Подальші дослідження можуть стосуватись розширення переліку критеріїв, що враховують під час оптимізації.
  • Thumbnail Image
    Item
    Пам’яті члена-кореспондента НАН України, доктора технічних наук, професора, заслуженого діяча науки і техніки України Володимира Володимировича Грицика (10.08.1941–12.06.2015 рр.)
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Сікора, Любомир Степанович; Sikora, L. S.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University