Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2015. – №826

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/31218

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

До збірника наукових праць Національного університету “Львівська політехніка ”“Комп’ютерні науки та інформаційні технології” увійшли статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка”, провідними вченими України і зарубіжними вченими в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розроблення і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих закладів освіти, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп’ютеризованих засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Комп’ютерні науки та інформаційні технології: збірник наукових праць / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка»; голова Редакційно-видавничої ради Н. І. Чухрай. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2015. – № 826. – 431 с. : іл.

Browse

Now showing 1 - 20 of 58

Метрологічна перевірка програмного забезпечення засобів вимірювання з різними структурами
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Олеськів, О.; Микитин, І.
Розглянуто класифікацію програмного забезпечення засобів вимірювання. Проведено класифікацію структур засобів вимірювання. Проаналізовано можливість проведення метрологічної перевірки певного типу програмного забезпечення засобів вимірювання відповідно до методів метрологічної перевірки програмного забезпечення. We consider the classification of software measuring instruments. Classification of their structures is performed. The possibility of verification a certain type of the metrological software for measuring instruments is analyzed.
Математичне моделювання конвективного процесу сушіння деревини з урахуванням границь фазових переходів
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Борецька, І.; Соколовський, Я.
Наведено математичну модель тепломасоперенесення у капілярно-пористих тілах для сушіння з урахуванням руху зони випаровування. Отримано аналітичні розв’язки нелінійних задач тепломасоперенесення для нестаціонарних режимів сушіння. Досліджено вплив тривалості етапів режимів сушіння на температуру фазового переходу в деревині. The mathematical model of heat and mass transfer in capillary-porous bodies for drying with taking into account the zone of evaporation movement is given in the work. The analytical solutions of nonlinear problems of heat and mass transfer for unsteady regimes of drying are received. The effect of duration of drying regimes on the temperature of phase transition in wood is investigated.
Інтегрована автоматизована система для прогнозування споживання електричної енергії у Львівській області
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Павлюк, О.
Розроблено ІАС “Прогноз” для прогнозування споживання електричної енергії в реальних виробничих умовах ПАТ “Львівобленерго”. Для цього застосовано статистичні та нейромережні методи верифікації вхідних даних; вдосконалено методи розширення розмірності простору вхідних даних для застосування їх в ШНМ з неітераційним навчанням. The IAS "Forecast" is developed for forecasting the electricity consumption in the original production conditions at PJSC "Lvivoblenergo." The statistical and neural network methods are used for the input data verification; is enhanced the space dimensions extending methods for the incoming data to use them with the ANN with non-iterative training. Key words: ANN, prediction, forecasting, electricity consumption.
Method of forming latent image to protect documents based on the effect moire
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Troyan, О.
Analysis of modern methods of information protection based on printed documents. It is shown that methods of protection from moiré effect provide reliable and effective protection by gaining new protection technology that is displayed in the optical acceleration motion layers and causes moire in fraud. Latent images can securely protect paper documents. Introduce a system of equations to calculate curvilinear patterns, where the optical formula of acceleration and periods moire stored in its simplest form. There is a need to create new types of protection of printed documents as the means and methods of fraud are becoming more common.
Learning of complex neurons
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Kotsovsky, V.
The paper deals with the problems of realization of Boolean functions on neural-like units with complex weight coefficients. The relation between classes of realizable function is considered for half-plane-like activation function. We also introduce the concept of sets separability, corresponding to our notion of neuron. The iterative online learning algorithm is proposed and sufficient conditions of its convergence are given.
Cинтез компонентів апаратних паралельних нейромереж вертикально-групового типу
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Цмоць, І.; Скорохода, О.; Ігнатєв, І.
Розроблено паралельний метод вертикально-групового опрацювання даних у нейромережах, який порівняно з відомими підвищує швидкодію, збільшуючи розряди каналів надходження множників і кількості часткових добутків, які формуються у результаті їхнього аналізу. Вибрано принципи побудови, розроблено модель та структуру формального нейрона вертикально-групового типу з мультиплексуванням шин вагових коефіцієнтів і даних, яка забезпечує узгодження інтенсивності надходження даних із обчислювальною здатністю нейроелемента зміною розрядності каналів надходження і кількості розрядів множників у групі, які одночасно аналізуються для формування часткових добутків. Розглянуто основні етапи та методику синтезу паралельного нейроелемента вертикально-групового типу з високою ефективністю використання обладнання. An method of parallel vertical-group data processing in neural networks has been developed, which in comparison with known enhances performance by increasing the bitwidth of input channels and the number of partial products, which are formed as a result of their analysis. Principles have been selected, the model and structure of formal neuron with vertical-group multiplexing of tire have been developed, which provides coordination of data flow intensity with computing ability of neuro element by changing bit-width of channel and number of digits in a group of factors that simultaneously analyzed for the formation of partial products. The main stages and methods of synthesis of parallel vertical neuro element of group type with high efficiency of equipment use have been reviewed.
Гібридна узагальнена адитивна нейро-фаззі система в задачах прогнозування часових рядів за умов невизначеності
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Бодянський, Є.; Винокурова, O.; Шкуро, K.; Татарінова, Ю.
Запропоновано гібридну узагальнену адитивна нейро-фаззі систему, що об’єднує переваги нейро-фаззі системи Ванга–Менделя і узагальнених адитивних моделей Хасті– Тібшірані. Ця система характеризується простотою обчислювальної реалізації, високими апроксимувальними властивостями, швидкодією процесу навчання і призначена для розв’язання широкого класу задач динамічного інтелектуального аналізу даних, що пов’язані з прогнозуванням нестаціонарних стохастичних і хаотичних сигналів, що забруднені завадами та надходять до системи послідовно в режимі реального часу. Nowadays the computational intelligence methods and systems are widespread for solving of different Data Mining tasks, intelligent control, prediction, identification, pattern recognition ets [1–4] under conditions of uncertainty, nonlinearity, stochasticity, chaotic states, different kinds of disturbances and noises due to their universal approximation properties and learning possibility based on data that describe the operation of investigated signal, process or plant. Now the most known and popular approaches are connected with the artificial neural networks such as multilayer perceptrons that are learned using backpropagation learning algorithm. Nevertheless, the training set must be defined a priori, and the training process is implemented using many epochs of the synaptic weights training. In this case, we cannot use such systems for solving tasks in on-line mode, when the data are fed to the inputs in a sequential order in real time. Implementing of on-line learning process is possible for neural networks, whose output signal depends linearly from tuned synaptic weights, for example, Radial Basis Function Networks (RBFN) [1, 4] and Normalized Radial Basis Function Networks (NRBFN) [5, 6], however their using is often complicated by, so called, the curse of dimensionality. In addition, problem here is not connected with computational complexity, but the problem is obtaining of data sets from the real plant that can be too small for estimating of large synaptic weights number. Neuro-fuzzy systems that combine the learning ability of neural networks and transparency and interpretability of the soft computing results, have a range of advantages ahead of the conventional neural network. Here, first of all, it should be noticed TSK-system [7–9] and ANFIS [10, 11], whose output signal also depends linearly from the synaptic weights and has less number of synaptic weights than RBFN or NRBFN. The more complex hybrid systems of computational intelligence are well-known and have increasing approximation properties, for example, the hybrid fuzzy wavelet neural networks [12, 13], whose learning algorithms complexity limits their using in on-line mode. The hybrid generalized additive neuro-fuzzy system that connects advantages of the neuro-fuzzy system by Wang-Mendel and the generalized additive models by Hastie-Tibshirani, is proposed. Such system is characterized by the simplicity of computational implementation, improving approximation properties, high-speed of learning process and is intended to solve wide range tasks of dynamic data mining, which are connected with the prediction of nonstationary noised stochastic and chaotic processes in on-line mode (i.e. the observations are fed to the system sequentially in real time).
Енергетично-сигнальна концепція визначення стану технологічного стоматологічного процесу як енергоактивного об’єкта
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Драґан, Я.; Никитюк, В.; Паляниця, Ю.
Обґрунтовано застосування енергетично-сиґнальної концепції до вибору процедури визначення стану технологічного стоматологічного процесу як енергоактивного об’єкта (стоматологічний композитний матеріал). The application of energy-signal concept to the selection procedure of determining the state of dental technological process as energy-active object (dental composite material), is grounded.
Development of in-situ calibration method's algorithm for thermal imager
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Dzikovska, Yu.; Hots, N.
The effect of impact factors on the output signal of the radiation receiver is analyzed. Necessity to do additional in-situ calibration of thermal imager by using the standard extended area grey emitter is justified. In-situ calibration method's algorithm for thermal imager is developed. It helps to eliminate the effect of impact factors on the measurement results of temperature gradient. The requirements to the standard extended area emitter are formulated.
Aналогова нейронна схема ідентифікації найбільших за величиною з множини сигналів з невідомого діапазону
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Тимощук, П.
Пропонується аналогова нейронна схема неперервного часу, придатна для ідентифікації K найбільших серед N невідомих сигналів, де 1 £ K < N , які можна розрізнити, із скінченними значеннями, розміщених у невідомому діапазоні. Модель схеми описано рівнянням стану і вихідним рівнянням. Відповідну структурно-функціональну схему наведено у вигляді N жорсткообмежувальних нейронів прямого поширення і двох нейронів зворотного поширення, що використовуються для визначення динамічного зсуву входів. Схема поєднує такі властивості, як висока точність і швидкодія, низька складність схемотехнічної реалізації і незалежність від початкових умов. Представлено приклад моделювання, який демонструє, що траєкторії змінної стану схеми є глобально стійкими і глобально збіжними до KWTA-режиму з довільних початкових умов. A continuous-time analogue neural circuit which is capable of identifying the K largest of unknown finite value N distinct inputs, where 1 £ K < N , located in an unknown range is proposed. The circuit model is described by a state equation and by an output equation. A corresponding functional block diagram of the circuit is presented as N feed-forward hardlimiting neurons and two feedback neurons, which are used to determine the dynamic shift of inputs. The circuit combines such properties as high accuracy and speed, low hardware implementation complexity, and independency of initial conditions. Simulation example demonstrates that the circuit state variable trajectories are globally stable and globally convergent to the KWTA operation from each initial value.
Нечіткий когнітивний аналіз ризиків при тестуванні програмного забезпечення
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Гожий, В.
Розглянуто питання нечіткого когнітивного аналізу ризиків під час тестування програмного забезпечення. Визначено головні типи ризиків під час тестування програмного забезпечення. Для аналізу застосовано нечіткі когнітивні карти Силова. Визначено системні показники нечітких когнітивних карт та переваги і недоліки їх використання. У результаті когнітивного моделювання визначено найвпливовіші показники ризику. This article discusses the fuzzy cognitive analysis of risks in software testing. It identified the main types of risks in software testing. For the analysis were applied fuzzy cognitive map Silova. They were identified systemic indicators of fuzzy cognitive map, and the advantages and disadvantages of their use. As a result, cognitive modeling identified the most influential risk factors.
Methodical errors of measurement of the human body tissues electrical parameters
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Antoniuk, O.; Pokhodylo, Y.
Sources of methodical measurement errors of immitance parameters of biological tissues are described. Modeling measurement errors of RC-parameters of biological tissues equivalent circuits into the frequency range is analyzed. Recommendations on the choice of test signal frequency for measurement of these elements is provided.
Програмна реалізація удосконаленої моделі надійності технічної резервованої системи з обмеженою кількістю відновлень
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Мандзій, Б.; Сенів, М.; Яковина, В.; Мосьондз, Н.
Описано алгоритм та програмну реалізацію удосконаленої моделі надійності технічної резервованої системи з обмеженою кількістю відновлень. Досліджено взаємозв’язок між кількістю елементів, допустимою кількістю їх відновлень, кількістю станів системи і часом, потрібним на формування моделі та обчислення результатів. This paper describes an algorithm and software implementation of improved reliability model of technical redundant system with a limited number of restorations. The correlation between the number of elements, the number of their restorations and the number of states of the system, time required for their formation, and calculations of results were investigated.
Ймовірнісно-статистичні невизначеності в системах підтримки прийняття рішень
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Трофимчук, О.; Бідюк, П.; Кожухівська, О.; Кожухівський, А.
Ринок систем підтримки прийняття рішень (СППР) пропонує численні системи різного функціонального призначення і їх кількість постійно збільшується. Для подальшого поліпшення якості рішень, що приймаються за допомогою СППР, необхідно впроваджувати нові методи побудови математичних моделей, прогнозування та генерування альтернатив з використанням сучасних інформаційних технологій. Розроблено узагальнену процедуру побудови математичних моделей та оцінювання прогнозів на їх основі, сформовано послідовність дій стосовно обробки можливих невизначеностей під час моделювання і запропоновано методи врахування невизначеностей ймовірнісно-статистичного характеру у процесі побудови моделей, а також розглянуто ілюстративний приклад зменшення рівня невизначеності. Available on the market decision support systems (DSS) provide a possibility for solving of a wide range of problems in various directions of human activities. To further enhance quality of decision making it is necessary to develop new methods and approaches to model constructing and decision making in the frames of modern concepts of DSS development using available information technologies. The main objective of this study is in solving of the following problems: development of the general procedure for model constructing and decision alternatives generation using statistical or experimental data and expert judgments in the frames of DSS; development of procedure for processing possible probabilistic and statistical uncertainties in the model constructing process and forecasts estimating; to review some approaches to taking into consideration possible probabilistic and statistical uncertainties and to give an illustrative example for uncertainty reducing. To develop DSS for modeling dynamic processes in various areas of human activities and forecasts estimation on the basis of these models we propose to use the following system analysis principles: hierarchical architecture, identification and taking into consideration of possible uncertainties, tracking of all the stages of model constructing and forecasts estimating with separate sets of statistical quality criteria etc. An analysis is provided for selecting possible methods and techniques for taking into consideration statistical and probabilistic types of uncertainties identified in the process of data processing. The set of methods proposed for decreasing the negative influence of uncertainties are as follows: Kalman filters of various modifications, nonparametric regression, static and dynamic Bayesian networks, Bayesian regression, and hierarchical Bayesian modeling. The set of modern Kalman filtering techniques provides a possibility for taking into consideration an influence of external stochastic disturbances, measurement errors (noise), and estimation of non-measurable variables in the frames of linear and non-linear models. Estimation of non-measurable variables is possible when appropriate elements of covariance matrix for estimation errors have nonzero values. Nonparametric and Bayesian regressions have the features of modeling various probability distributions besides normal that are characteristic for specific cases. Such approach provides a possibility for reducing uncertainties that appear due to the use of incorrect probability distributions for model variables and its parameters. Static and dynamic Bayesian networks are a powerful probabilistic and statistical tool for modeling high dimensional processes and systems that are characterized by quantitative and qualitative variables, parametric uncertainty, expert judgments, hidden variables and unknown (unidentified) cause-and-effect relations. Their field of applications is very wide and continues to grow. The hierarchical Bayesian modeling reflects availability of parametric dependences at different levels of a complex system model. Such models provide more correct insight into hierarchical links and dependences in the frames of a system under investigation and consequently such models are more adequate to real world. Generally the set of Bayesian models provides many mentioned above possibilities for handling the uncertainties related to model constructing, forecasts estimating, and generating decision alternatives that could be rather easily implemented in the frames of intellectual DSS. The main result of the study is in development of system analysis based theory for building modern DSS helping to construct mathematical models, estimate forecasts and compute decision alternatives using statistical data and expert judgments. High quality of the final result is achieved thanks to identification and taking into consideration of possible probabilistic and statistical uncertainties, and tracking of all computational stages within DSS using several sets of statistical quality criteria. The main attention is paid to application of Bayesian approaches to uncertainties handling. An example is given for reducing parametric model uncertainty with the use of Markov chain Monte Carlo computational procedure for parameter estimation. Thus, we developed a systemic approach to constructing DSS aiming to forecasting model development and decision alternatives generation in conditions of influence of probabilistic, statistical and parametric uncertainties. The future studies will be directed towards further extension of the number of uncertainty processing techniques and their application to investigation of real life systems and processes.
Аdaptive fuzzy clustering based on manhattan metrics in medical and biological applications
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Perove, I.; Bodyanskiy, Ye.
Розглянуто алгоритм нечіткої кластеризації даних за наявності аномальних спостережень. Запропонований рекурсивний алгоритм нечіткої кластеризації даних ґрунтується на використанні манхеттенської метрики, що забезпечує високу швидкість обробки інформації та просту обчислювальну реалізацію. Результат апробації на даних медико-біологічних досліджень підтверджує ефективність запропонованого підходу. The problem of fuzzy clustering on the basis of the probabilistic fuzzy approach under the presence of outliers in data is considered. Recursive fuzzy clustering algorithm is proposed, which optimizes the objective function based on Manhattan metrics provides high speed of information processing and simple computational realization. The results of real data clustering confirm the effectiveness of proposed approach in medical data mining tasks.
Про зв’язок задач оптимізації багатократного кульового покриття обмежених множин та їх мультиплексного розбиття
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Михальова, О.
Запропоновано модифікацію критерію оптимальності в неперервній задачі оптимального мультиплексного розбиття обмеженої множини n-вимірного евклідового простору, який дає змогу у результаті розв’язання останньої отримати мінімальний радіус багатократного кульового покриття цієї множини. There is proposed a modification of optimality criterion in the continuous problem of optimal multiplex-partitioning of a bounded set from n-dimensional Euclidean space, which allows in the result of its solving receive the smallest radius of the multiple covering by balls of this set.
Зміна роздільної здатності зображення засобом псевдообертання виродженого матричного оператора відносних симетричних мір конвергенції
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Рашкевич, Ю.; Ізонін, І.; Пелешко, Д.; Малець, І.
Розроблено метод зміни роздільної здатності зображення на основі псевдо- обертання виродженого матричного оператора відносних симетричних мір конвергенції. Процедура передбачає побудову виродженого квадратного матричного оператора на основі мір подібності. Експериментальні дослідження показують високу стійкість методу до обробки зображень із різкофлуктуаційною функцією інтенсивності. Це зумовлює можливість його застосування для оброблення зображень з різкими краями. The method of changing the image resolution based on pseudorotation degenerate operator's matrix of relative symmetric measures of convergence is developed. The procedure involves the construction of a degenerate square matrix operator based on measures of similarity. Experimental studies show high resistance to image processing method with sharply fluctuating function of intensity. This leads to the possibility of its application in image processing with sharp edges.
Adaptive decision support system for estimating financial risks
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Kozhukhivska, O.; Bidyuk, P.; Kozhukhivskyi, А.
A computer based decision support system is proposed the basic tasks of which are adaptive model constructing and forecasting of financial risks. The DSS development is based on the system analysis principles, i.e. the possibility for taking into consideration of some stochastic and information uncertainties, forming alternatives for models and forecasts, and tracking of the computing procedures correctness during all stages of data processing. A modular architecture is implemented that provides a possibility for the further enhancement and modification of the system functional possibilities with new forecasting and parameter estimation techniques. A high quality of final result is achieved thanks to appropriate tracking of the computing procedures at all stages of data processing during computational experiments: preliminary data processing, model constructing, and forecasts estimation. The tracking is performed with appropriate set of statistical quality parameters. Examples are given for estimation of financial credit. The examples solved show that the system developed has good perspectives for the practical use. It is supposed that the system will find its applications as an extra tool for decision making when developing the strategies for financial companies and enterprises of various types.
Моделювання адсорбційних зв’язків та їх впливу на інформативні параметри межі метал-електроліт
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Джала, Р.; Юзевич, В.; Мельник, М.
Описано методологію математичного моделювання та інформаційні засоби визначення впливу адсорбції на фізичні характеристики стану подвійного електричного шару межі “метал-електроліт”. The methodology of mathematical modeling and information tools for determination the effect of adsorption on the physical characteristics of the electric double layer interfase "metal-electrolyte" are described.
Інформаційна технологія моніторингу та аналізу трафіку у комп’ютерних мережах
(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Кордяк, В.; Дронюк, І.; Федевич, О.
Проаналізовано методи моніторингу трафікy комп’ютерних мереж. Розглянуто методи моніторингу, орієнтовані на маршрутизатори та активні і пасивні методи моніторингу, які не орієнтовані на маршрутизатори. Описано розроблену інформаційну технологію моніторингу трафіку. Здійснено класифікацію DDoS-атак, a також запропоновано методи запобігання їм. Ефективність запропонованих методів доведено експериментально, на основі моделювання DDoS-атак та моніторингу мережі за допомогою розробленої інформаційної технології аналізу трафіку. Показано, що завдяки застосуванню запропонованих алгоритмів запобігання хакерським атакам досягають значного зменшення (приблизно у 4 рази) шкідливого трафіку на мережевому обладнанні. Експерименти проілюстровано рисунками та графіками. This article analyzes the methods of monitoring traffic of computer networks. The methods of monitoring, focused on routers, and active and passive monitoring techniques that are not focused on routers were reviewed. Developed information technology for traffic monitoring is described. Classification of DDoS-attacks, as well as the methods to preventing them were made. The effectiveness of the proposed methods was proved experimentally, by modeling of DDoS-attacks and network monitoring, with the help of developed information technology for traffic analysis. It is shown, that using of the proposed hack preventing algorithms, a significant reduction (approximately in 4 times) of harmful traffic on the network equipment is achieved. The experiments are illustrated with figures and graphics.