Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2012. – №732

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/14789

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

У віснику публікуються статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка” та провідними вченими України в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розробки і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих навчальних закладів, 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» : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2012 . – № 732: Комп’ютерні науки та інформаційні технології / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – 407 с. : іл.

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Використання інформаційного критерію Акаїке в задачах моделювання надійності програмного забезпечення
    (Видавництво Львівської політехніки, 2012) Яковина, В.; Нитребич, О.; Федасюк, Д.
    У багатьох моделях прогнозування надійності програмного забезпечення (ПЗ) припущення про незалежність виконання компонент є спрощенням реального характеру програмного продукту. Врахувати залежності виконання ПЗ у прогнозуванні його надійності можна за допомогою марковських ланцюгів вищих порядків. Запропоновано використовувати інформаційний критерій Акаїке (АІС) для визначення порядку марковського ланцюга, що є головною проблемою під час роботи з ними. In lots of models for prediction software reliability the assumption of independent software runs is just a simplification of real software. High-order Markov chains are used to count these dependencies between software runs and prediction of software reliability. In this article it is proposed to use Akaike information criterion (АІС) for Markov chain’s order calculation, which is the main problem of its usage.
  • Thumbnail Image
    Item
    Вплив функції активації RBF нейронної мережі на ефективність прогнозування кількості відмов програмного забезпечення
    (Видавництво Львівської політехніки, 2012) Яковина, В.
    Досліджено вплив функції активації нейронної мережі типу RBF на ефективність навчання та прогнозування надійності програмного забезпечення у вигляді часових рядів. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому. In this paper the affect of RBF neural network activation function on the network learning efficiency and software reliability prediction is studied. The obtained results show that the optimal activation function is Inverse Multiquadric with 10 neurons in the input layer and 30 neurons in the hidden one.