Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
4 results
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 Дослідження ефективності використання розподілених баз даних у системах IIoT(Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Климаш, М.; Гордійчук-Бублівська, О.; Чайковський, І.; Костів, О.; Klymash, M.; Hordiichuk-Bublivska, O.; Tchaikovskyi, I.; Kostiv, O.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National Universityроаналізовано основні особливості роботи систем промислового Інтернету речей. Визначено необхідність використання розподіленої архітектури та хмарних ресурсів для гнучкого організування роботи промислових систем. Досліджено роботу реляційних баз даних та визначено їх перевагу над нереляційними, зокрема, швидкість оброблення великих обсягів інформації та надійність обслуговування користувацьких запитів. Запропоновано використання розподіленої архітектури баз даних для підвищення ефективності обчислень. Визначено переваги залучення хмарних та розподілених технологій у системи IIoT, а також можливість вибирати найоптимальніші параметри залежно від вимог до роботи промислового виробництва.Item Модель інтелектуального аналізу даних в IIoT(Видавництво Львівської політехніки, 2021-01-31) Климаш, М.; Гордійчук-Бублівська, О.; Коваль, Б.; Klymash, M.; Hordiichuk-Bublivska, O.; Koval, B.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityВ роботі подано огляд методів інтелектуальної обробки даних у системах промислового Інтернету речей. Наведено порівняння методів аналізу великих даних у промислових системах зі значним навантаженням. Запропоновано використовувати для опрацювання даних методи розподіленого машинного навчання. Розроблено програмну модель для аналізу даних різних обсягів. Проаналізовано основні підходи до організації машинного навчання: федеративне і нерозподілене навчання. Експериментально доведено ефективність використання федеративного машинного навчання, оскільки воно забезпечує вищу точність оброблення даних, навіть у разі збільшення їх обсягів. Визначено, що нерозподілене машинне навчання працює швидше, отже, може використовуватися в системах, пріоритетом для яких є менший час обробки даних. Такий підхід відкриває можливості створення адаптивної моделі системи промислового Інтернету речей, що здатна самонавчатися та коригувати власну інфраструктуру залежно від зміни параметрів.Item Дослідження алгоритмів паралельного опрацювання інформації в базах даних(Видавництво Львівської політехніки, 2021-04-01) Климаш, М.; Гордійчук-Бублівська, О.; Чайковський, І.; Данильченко, Т.; Klymash, M.; Hordiichuk-Bublivska, O.; Tchaikovskyi, I.; Danylchenko, T.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnik National UniversityУ роботі досліджено питання зменшення часу оброблення інформації в базах даних. Для швидкого пошуку та аналізу запитів запропоновано використовувати розподілені бази даних, в яких інфомація розподіляється і зберігається на декількох пристроях. Для взаємозв’язку всіх даних та швидкого пошуку застосовується метод колонкових індексів, у якому враховано подібність даних та передбачено можливість знаходження інформації за ключем, навіть якщо вона міститься розподілено на різних пристроях. Такий підхід спрощує проблеми пошуку великих обсягів інформаціії в базах даних і дає можливість ефективніше опрацьовувати користувацькі запити.