Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Дослідження і проєктування інформаційної системи вищого навчального закладу(Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Шпур, О.; Пиріг, Я.; Гордійчук-Бублівська, О.; Пиріг, Ю.; Shpur, O.; Pyrih, Y.; Hordiichuk-Bublivska, O.; Pyrih, Yu.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityУ роботі досліджено етапи проєктування інформаційної системи вищого навчального закладу, яка забезпечуватиме зберігання всієї інформації в єдиній базі даних та ефективний обмін інформацією між підсистемами, що дасть змогу істотно підвищити ефективність роботи ВНЗ. Для здійснення моделювання предметної області як обов’язкового етапу проєктованої системи проаналізовано особливості побудови діаграми варіантів її використання та спроєктовано підсистеми інституту і трекінгу інформації. Подано послідовність дій для процесу проєктування інформаційної системи вищого навчального закладу, що дає змогу чітко і максимально повно сформувати вимоги щодо її розроблення для вирішення завдань різного призначення.Item Побудова фрактального зображення типу “канторів пил”, з використанням рандомізованої системи ітераційних функцій(Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Юнак, О.; Стрихалюк, Б.; Климаш, М.; Шпур, О.; Yunak, O.; Strykhaliuk, B.; Klymash, M.; Shpur, O.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityУ статті розглянуто результати розроблення алгоритму визначення кількості пікселів фрактального зображення типу “фрактальний пил” (набір Кантора), утвореного за допомогою РСІФ, обмеженого роздільною здатністю. Виведено математичні формули та схеми для розрахунку кількості пікселів фрактального зображення та кількості ітерацій фрактала RSIF. Цей алгоритм полягає у знаходженні формул залежно від кількості фігур першої ітерації, коефіцієнтів подібності та роздільної здатності. Це дає можливість визначити кількість пікселів для фрактального зображення із різною роздільною здатністю. Алгоритм розрахунку не використовує входження циклу в цикл та рекурсивних функцій і є доволі оптимізованим, що дає можливість не витрачати великих обчислювальних потужностей. Використання формул надалі дасть змогу визначити кількість випадкових подій (стохастичного руху точки) для забезпечення якості відтворюваного зображення за допомогою РСІФ, сформувати вихідний набір даних для нейронних мереж, що буде покладено в основу розпізнавання об’єктів.