Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
29 results
Search Results
Item Специфікація мережі прототипів для САПР розподіленої інформаційної системи(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2002-03-26) Буров, Є. В.; Національний університет «Львівська політехніка»Прототипування - це один з етапів проектування розподілених інформаційних систем, під час якого проектувальник постійно порівнює параметри проектованої системи з параметрами існуючих типових вирішень. Запропоновано систему формальних специфікацій для підтримки вирішення цієї задачі.Item Керування проектами з врахуванням ризиків(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2005-03-01) Буров, Є. В.; Кочіашвілі, О. О.; Національний університет “Львівська політехніка”Розглянуто задачу керування проектами з врахуванням ризиків. Запропоновано математичну модель для прогнозування ризиків на підставі досвіду.Item Система формальних специфікацій для проектування розподілених інформаційних систем(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”) Буров, Є. В.; НУ “Львівська політехніка”Actual accélération of business processes modification présents new challenges to information System automation design tools and concepts. This paper propose an methodology and formai spécification System to assist information design process during complété life-cycle with spécial emphasis on physical design stage.Item Автоматизація аналізу функціональної структури розподіленої інформаційної системи(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”) Буров, Є. В.; НУ “Львівська політехніка”The functional structure of distributed information system remains an important media for both system designer and owner to clarify and coordinate their respective visions and positions. Existing CASE-tools are oriented mostly to reflect a logical component of functional structure, not physical one dealing with parameters and evaluations. This paper propose a formal specification and graphical notation to represent not only logical, but also physical functional aspects.Item Застосування формальних моделей та методів у видобуванні та виявленні знань зі сховищ даних(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”) Катренко, С. А.; Буров, Є. В.; НУ “Львівська політехніка”In this article the formal models and data mining methods are analysed with proposal of models classification. This classification allows use of formal models in the information systems and in the decision support systems design process. These models are useful in case of large data volumes.Item Система ідентифікації проблемних ситуацій тестування програмного забезпечення(Видавництво Львівської політехніки, 2019-02-26) Буров, Є. В.; Микіч, Х. І.; Верес, О. М.; Литвин, В. В.; Burov, Eugene; Mykich, Khrystyna; Veres, Oleh; Lytvyn, Vasyl; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityДосліджено та розроблено методи та засоби ідентифікації проблемних ситуацій на базі онтологій із використанням механізмів логічного виведення, які застосовано в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень для завдань тестування програмного забезпечення. Розглянуто актуальну проблему тестування програмного забезпечення із використанням онтологічного моделювання для своєчасного виявлення помилок та поліпшення якості розроблюваного програмного продукту. Використання онтологічного моделювання для подання та ідентифікації ситуацій створює додаткові можливості для розв’язання задачі ідентифікації та обмеження. Перевагою є здатність застосування логічного виведення та використання аксіом під час міркувань про ситуації. Це забезпечує перспективу розроблення методів ідентифікації ситуацій, що ґрунтуються на логічному виведенні на основі інформації про поточний стан предметної області та знань про цю область. Використана модель завдань дає змогу не лише автоматизувати виконання деяких простих завдань, але й на основі наявних знань про ситуації здійснювати логічне міркування у системах тестування. Онтологічне подання знань про предметну область дало змогу формалізувати знання про проблемні ситуації, що виникають у проєкті, а застосування розроблених методів ідентифікації ситуацій у системі забезпечило вчасне виявлення загрозливих ситуацій та формування рекомендацій щодо їх уникнення. Всі ці фактори сприяють поліпшенню якості програмного продукту під час його розроблення. У роботі подано онтологію галузі тестування програмного забезпечення, а також наведено алгоритм роботи системи та здійснено моделювання на базі UML. Розроблено архітектуру системи ідентифікації ситуацій та програмний комплекс для аналізу і моделювання проблемних ситуацій на прикладі систем підтримки прийняття рішень галузі тестування, центральним компонентом яких є інструментальний засіб для онтологічного моделювання – Protégé. Для розширення функціональних можливостей редактора Protégé використано два плагіни, за допомогою яких здійснено моделювання за допомогою мов SWRL, SQWRL. Результати роботи доцільно використовувати для розв’язування задач виявлення критичних ситуацій під час розроблення та тестування програмного забезпечення, повторного використання інформації в базах знань організацій з розроблення програмного забезпечення, що поліпшить якість створюваного програмного забезпечення.Item Ігровий метод кластеризації онтологій(Видавництво Львівської політехніки, 2019-02-26) Кравець, П. О.; Буров, Є. В.; Литвин, В. В.; Kravets, Petro; Burov, Evgeniy; Lytvyn, Vasyl; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто актуальну проблему кластеризації онтологій для оптимізації операцій інтелектуального опрацювання даних в умовах невизначеності, зумовленої неточністю або неповнотою даних про предметну область. Кластеризація онтологій – це процес автоматичного розділення множини онтологій на групи (кластери) на основі ступеня їхньої подібності. Для розв’язування задачі кластеризації необхідно задати міри близькості онтологій, вибрати або розробити алгоритм кластеризації та виконати змістовну інтерпретацію результатів кластеризації. Для кластеризації онтологій в умовах невизначеності запропоновано застосувати стохастичний ігровий метод. Повторювальна стохастична гра полягає у реалізації керованого випадкового процесу вибору кластерів онтологій. Для цього закріплені за онтологіями інтелектуальні агенти випадково, одночасно і незалежно вибирають один із кластерів у дискретні моменти часу. Для агентів, що обрали один кластер, обчислюють поточну міру подібності онтологій, яка може враховувати близькість концептів, атрибутів та відношень між концептами. Цю міру використовують для адаптивного перерахунку змішаних стратегій гравців. Збільшуються імовірності вибору тих кластерів, поточний склад яких призвів до зростання міри подібності онтологій. У ході повторювальної гри агенти сформують вектори змішаних стратегій, які забезпечать максимізацію усереднених мір подібності розділених на кластери онтологій. Для розв'язування задачі ігрової кластеризації онтологій розроблено адаптивний марківський рекурентний метод на основі стохастичної апроксимації модифікованої умови доповняльної нежорсткості, справедливої у точках рівноваги за Нешем. Запропонований ігровий метод має фільтрувальні властивості щодо викидів у вхідних даних і практично не залежить від закону розподілу випадкових завад. Комп'ютерне моделювання підтвердило можливість застосування моделі стохастичної гри для кластеризації онтологій із врахуванням факторів невизначеності. Збіжність ігрового методу забезпечується дотриманням фундаментальних умов та обмежень стохастичної оптимізації. Достовірність експериментальних досліджень підтверджується повторюваністю отриманих результатів для різних послідовностей випадкових величин. Результати роботи доцільно використати для розв'язування задач інтелектуального аналізу даних, усунення дублювання інформації в базах знань, зменшення невизначеності у межах кластера онтологій, виявлення новизни інформації, організації високорівневої семантичної взаємодії між агентами під час розв’язування ними спільної задачі.Item Використання контекстних графів для підтримки прийняття рішень у сфері працевлаштування(Видавництво Львівської політехніки, 2018-02 26) Завущак, І. І.; Буров, Є. В.; Zavushchak, I.; Burov, Y.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityВрахування поточного контексту є важливою вимогою для систем, що ґрунтуються на знаннях. У статті розглянуто застосування контекстно-залежної підтримки прийняття рішень у сфері працевлаштування. Дослідження засноване на аналізі бізнеспроцесів у сфері зайнятості, в результаті яких побудовано онтологію. Далі порівнюються моделі подання контексту та обираються моделі на основі онтології та графів для опрацювання контекстних знань. Удосконалено JDL модель із вказанням операцій опрацювання контексту. Для представлення контекстних знань області працевлаштування використано контекстні графи. Запропоновано операцію поглиблення контексту як частину процесу прийняття рішення. Запропоновано модифікований метод аналітичної ієрархії для обґрунтування рішень щодо вибору практик.Item Формальна модель опрацювання знань у системах із ситуаційною обізнаністю(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Буров, Є. В.; Микіч, Х. І.; Національний університет “Львівська політехніка”Розглянуто моделі, методи формалізації та моделювання процесу прийняття рішень у системах із ситуаційною обізнаністю. Наведено математичну формалізацію понять ситуації. Подано алгебраїчну модель, яка дає змогу використовувати різні методи моделювання ситуаційної обізнаності, що ґрунтується на фреймворку “Алгебра систем”. Проаналізовано поняття дескриптивної логіки та її переваги і недоліки. Розроблено відображення між алгебраїчною моделлю, дескриптивною логікою та моделлю інтерпретованих систем.Item Методи опрацювання контексту в інтелектуальних системах(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Завущак, І. І.; Буров, Є. В.; Національний університет “Львівська політехніка”Для управління процесом набуття знань та ефективного їх використання в інтелектуальних системах використовують контекстозалежні методи. Проаналізовано різні визначення контексту та узагальнено його властивості для системи з агентом, що приймає рішення. Наведено порівняння формальних моделей подання та опрацювання контекстозалежних даних, а також методів логічного виведення та розумування в інтелектуальних системах, що враховують контекст. Проаналізовано використання контексту в системах із ситуаційною обізнаністю. У роботі визначено головні завдання та нерозв’язані задачі контекстозалежного комп’ютингу в інтелектуальних системах.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »