Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Search Results

Now showing 1 - 10 of 24
  • Thumbnail Image
    Item
    Особливості бази знань системи автоматизованої побудови логіко-лінгвістичних моделей текстових документів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Вавіленкова, Анастасія; Vavilenkova, Anastasiia; Національний авіаційний університет; National Aviation University
    Окреслено проблему пошуку змістовних одиниць у електронних текстових документах та проаналізовано основні недоліки відомих підходів до видобування знань із текстової інформації. Досліджено особливості побудови логіко-лінгвістичних моделей електронних текстових документів, зокрема описано та досліджено особливості баз знань системи автоматизованої побудови логіко-лінгвістичних моделей україномовних текстових документів. Запропоновано схему формалізації текстової інформації на основі побудови логіко-лінгвістичної моделі електронного текстового документа. У ній першим етапом є формування логіко-лінгвістичних моделей речень природної мови. Для цього використано спеціально розроблений метод автоматизованого формування логіко-лінгвістичних моделей, що ґрунтується на здійсненні синтаксичного аналізу речень природної мови, використанні бази даних у вигляді тезаурусу слів природної мови та бази правил для виявлення логічних зв’язків. Це уможливилось завдяки базі знань 1, яку розробила автор. Ця база використовується для визначення ролі кожного зі слів електронного текстового документа та є продукційною моделлю із формалізованими правилами української мови для формування словосполучень, які можуть утворювати між собою члени речення природної мови. Базу знань 2 створено для пошуку зв’язків між реченнями, що входять до складу електронного текстового документа, вона є сукупністю продукцій, які відображають принципи синтезу логіко-лінгвістичних моделей речень природної мови, тобто правила об’єднання та заміни структурних компонентів логіко-лінгвістичних моделей – речень природної мови. База знань 3, використана для побудови лінгвістичної складової логіко-лінгвістичної моделі текстового документа, є множиною продукцій, що містить правила формування мереж переходів для інтерпретації тематичної прогресії тексту. На конкретних текстових фрагментах продемонстровано застосування розроблених формалізованих правил. Механізм використання запропонованих баз знань дає змогу простежити процес формування логіко-лінгвістичних моделей електронних текстових документів
  • Thumbnail Image
    Item
    Оцінювання рівня розвитку країн Європи в контексті моделі сталого розвитку із застосуванням методів теорії нечітких множин
    (Видавництво Львівської політехніки, 2019-03-20) Воробець, С. Й.; Лесюк, О. Ю.; Vorobets, S. Y.; Lesiuk, O. Y.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
    Розглянуто методико-прикладні інструменти, які ґрунтуються на використанні теорії нечітких множин, для оцінювання досягнення цілей у контексті реалізації моделі сталого розвитку. Побудовано систему кластерів, які визначають нинішній рівень розвитку європейських країн, у системі визначеної множини довгострокових цілей. Проведено їх рейтингове оцінювання на основі розрахованої для кожної з них інтегральної оцінки. Подано модель впливу окремих індикаторів на темпи приросту валового внутрішнього продукту, яку запропоновано використовувати під час розгляду окремих сценаріїв стратегічного розвитку України.
  • Thumbnail Image
    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 University
    Розглянуто 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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Developmentand application of the recommendation methods for embedded systems computer aided design
    (Видавництво Львівської політехніки, 2018-02-26) Gladkova, O.; Parkhomenko, A.; Zalyubovskiy, Ya.; Zaporizhzhia National Technical University
    Проаналізовано математичні методи визначення подібності елементів для реалізації у рекомендаційних алгоритмах. Запропоновано використання рекомендаційних методів для вибору апаратно-програмних платформ під час автоматизованого проектування вбудо- ваних систем. Наведено результати практичного застосування розробленої рекомендаційної системи під час створення вбудованої системи управління рухомими об’єктами.
  • Thumbnail Image
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Використання експертних систем при проектуванні лабораторних робіт
    (Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Тмєнова, Наталія; Сусь, Богдан; Tmienova, Nataliia; Suse, Bohdan; Київський національний університет імені Тараса Шевченка; Taras Shevchenko National University of Kyiv
    У статті обговорено напрями розвитку експертних систем в освіті. Проаналізовано досвід використання та переваги експертних систем в системі відкритої освіти для покращення якості процесу навчання та підвищення його ефективності. Запропоновано використання експертних систем при проектуванні лабораторних робіт та тестів.
  • Thumbnail Image
    Item
    Структура системи порівняльного аналізу електронних текстових документів за змістом
    (Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Вавіленкова, А.; Національний авіаційний університет (м. Київ)
    Проаналізовано схему функціонування сервісів для визначення унікальності електронних текстових документів, розглянуто їхні основні характеристики під час перевірки на оригінальність наукової статті. Наведено структуру системи порівняльного аналізу електронних текстових документів за змістом, описано принцип функціонування кожної з її основних компонент.
  • Thumbnail Image
    Item
    Використання адаптивних онтологій під час моделювання петлі Бойда
    (Видавництво Львівської політехніки, 2016) Литвин, В. В.; Оборська, О. В.; Вовнянка, Р. В.
    Розроблено модель петлі Бойда на основі автомата Мура. Станами автомата є етапи петлі Бойда, а також процеси редагування онтології та пошук релевантних знань в онтології. Визначено можливі переходи між станами автомата і параметри, які при цьому передаються. Розроблений автомат є основою для побудови СППР командирами тактичних ланок СВЗСУ. This paper deals with the model of Boyd loop developed on the basis of Moore automaton. The states of the machine are represented by phases of Boyd loop, by ontology editing process and by search of relevant information in the ontology. Possible transitions between states of the machine parameters have been determined and thus transmitted. The fabricated machine serves as the basis for building tactical units DAFU by DSS commanders
  • Thumbnail Image
    Item
    Метод побудови інтелектуальних агентів на основі адаптивних онтологій
    (Видавництво Львівської політехніки, 2015) Литвин, В. В.; Гопяк, М. Я.; Оборська, О. В.; Вовнянка, Р. В.
    Розглянуто метод побудови інтелектуальних агентів з використанням онтологічного підходу. Здійснено класифікацію таких агентів з погляду їх функціонування на основі онтологій. Розроблено математичне забезпечення функціонування інтелектуальних агентів, яке ґрунтується на адаптивних онтологіях. Модель адаптивної онтології визначено як розвиток класичної моделі онтології додаванням ваг важливості понять та відношень, які зберігаються в онтології. In the article the problem of building intelligent agent whose knowledge base core is ontology has been solved. Classification of those systems according to their functioning has been done. For each class appropriate mathematical software has been developed. Intelligent agent models which functioning is based on the ontology has been investigated. The concept of adaptive ontology has been introduced. The model of adaptive ontology is considered as development of the classic model by adding importance weights of the concepts and relations that are stored in the ontology.
  • Thumbnail Image
    Item
    Апроксимація достовірності інформаційних об’єктів онтології предметної області на основі поліноміальних сплайнів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2015) Литвин, В. В.; Гопяк, М. Я.
    Запропоновано метод апроксимації коефіцієнта достовірності інформаційних об’єктів онтологій предметної області на основі поліноміальних сплайнів. Розроблений метод дає змогу видаляти зайві об’єкти онтології, межа достовірності яких нижча від певного наперед заданого порогу. The method of coefficient approximation of information objects domain ontologies reliability is proposed in the article. This method is based on polynomial splines. It makes it possible to remove unnecessary ontology objects that possess the reliability limit below a certain pre-specified point.