Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
3 results
Search Results
Item Процедури оцінювання якості електронних навчальних ресурсів з використанням пелюсткових діаграм(Видавництво Львівської політехніки, 2022-03-01) Пасічник, Володимир Володимирович; Юнчик, Валентина; Федонюк, Анатолій; Pasichnyk, Volodymyr; Yunchyk, Valentyna; Fedoniuk, Anatolii; Національний університет “Львівська політехніка”; Волинський національний університет ім. Лесі Українки; Lviv Polytechnic National University; Lesya Ukrainka Volyn National UniversityУ дослідженні розглянуто поняття візуалізації результатів експертного оцінювання якості електронних навчальних ресурсів. Значну увагу приділено пелюстковим діаграмам та їх використанню у процесі візуалізації. Описано алгоритм розрахунку площі пелюсткової діаграми та вплив послідовності параметрів на площу кожної пелюстки. Наведено критерії оцінювання якості електронного навчального ресурсу та їх вагові коефіцієнти для кожного із експертів. Показано ролі експертів з коефіцієнтами вагомості. Визначено комплексні показники якості електронних навчальних ресурсів для кожного експерта та узагальнений комплексний показник для усіх експертів. Наведено алгоритм розрахунку площ секторних пелюсток, за допомогою яких можна обчислити й оцінити відносну якість електронного навчального ресурсу за відповідними критеріями. Для реалізації способу визначення комплексної оцінки якості електронного навчального ресурсу використано систему динамічної математики GeoGebra. Продемонстровано побудову пелюсткової діаграми в системі динамічної математики GeoGebra із наведеними вказівками.Item Прогнозування технічного стану мікропроцесорних пристроїв та систем(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2005-03-01) Медзатий, Д. М.; Хмельницький національний університетПодано результати проведеного аналізу існуючих методів прогнозування стану складних технічних об’єктів. Вказано на їх недоліки при застосуванні до мікропроцесорних пристроїв та систем. Подано модель об’єкта прогнозування. Вказано необхідний формат інформативних параметрів, поділених на загальні та конкретні. Описано метод прогнозування технічного стану мікропроцесорних пристроїв та систем на базі штучної нейронної мережі. Описано архітектуру штучної нейронної мережі, що є моделлю процесу прогнозування. Наведено результати прикладу реалізації системи прогнозування запропонованим методом.Item Hechth–Nielsen theorem for a modified neural network with diagonal synaptic connections(Lviv Politechnic Publishing House, 2019-02-26) Пелещак, Р.; Литвин, В.; Пелещак, І.; Дорошенко, М.; Оливко, Р.; Peleshchak, R.; Lytvyn, V.; Peleshchak, I.; Doroshenko, M.; Olyvko, R.; Дрогобицький державний педагогічний університет ім. І. Франка; Національний університет “Львівська політехніка”; Ivan Franko Drogobych State Pedagogical University; Lviv Polytechnic National UniversityУ роботі запропоновано модифіковану тришарову нейронну мережу з архітектурою, яка має тільки діагональні синаптичні зв’язки між нейронами, внаслідок чого отримано трансформовану теорему Хехт–Нільсена. Така архітектура тришарової нейронної мережі (m = 2n + 1 - кількість нейронів прихованого шару нейромережі, n - кількість вхідних образів) дає змогу апроксимувати функцію від n змінних із заданою точністю " > 0 за допомогою однієї операції агрегування. Тришарова нейронна мережа, яка має як діагональні, так і недіагональні синаптичні зв’язки між нейронами, апроксимує функцію від n змінних за допомогою двох операцій агрегування. Крім цього, діагоналізація матриці синаптичних зв’язків приводить до зменшення обчислювального ресурсу і відповідно до зменшення часу налаштування вагових коефіцієнтів синаптичних зв’язків під час навчання нейронної мережі.