Модель суб’єктивного сприйняття об’єкта підтримки програмних комплексів з можливістю інкапсуляції моделей штучних нейронних мереж, зокрема багатошарового перцептрона
| dc.citation.epage | 10 | |
| dc.citation.issue | 2 | |
| dc.citation.journalTitle | Український журнал інформаційних технологій | |
| dc.citation.spage | 1 | |
| dc.citation.volume | 6 | |
| dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
| dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
| dc.contributor.author | Пукач, А. І. | |
| dc.contributor.author | Теслюк, В. М. | |
| dc.contributor.author | Pukach, A. I. | |
| dc.contributor.author | Teslyuk, V. M. | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.coverage.placename | Lviv | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-19T08:25:50Z | |
| dc.date.created | 2024-02-27 | |
| dc.date.issued | 2024-02-27 | |
| dc.description.abstract | Об’єктом дослідження в цій роботі є процес суб’єктивного сприйняття підтримуваних програмних комплексів чи процесів їх підтримки відповідними суб’єктами, що прямо чи опосередковано взаємодіють із цими підтримуваними програмними комплексами. Розроблено модель суб’єктивного сприйняття об’єкта підтримки програмних комплексів із можливістю інкапсуляції моделей штучних нейронних мереж, зокрема багатошарового перцептрона, що дає змогу здійснити моделювання процесів суб’єктивного сприйняття об’єкта підтримки (як самого підтримуваного програмного комплексу, так і процесів його підтримки) – як одного із важливих науково-прикладних завдань у напрямі науково-прикладної проблеми автоматизації підтримки програмних комплексів. Розроблена модель передбачає можливість інкапсуляції штучних нейронних мереж (усіх наявних типів). Зокрема, в цій статті як приклад розглянуто інкапсуляцію штучної нейронної мережі типу багатошарового перцептрона. В роботі також розглянуто основні вимоги та питання щодо відповідності, коректності та повноти інкапсульованої штучної нейронної мережі типу багатошарового перцептрона в проєктовану модель суб’єктивного сприйняття. Розроблена модель є універсальним інструментом, що дає змогу інтерпретувати суб’єктивні сприйняття будь-яких об’єктів дослідження (не лише програмних комплексів), а передбачена можливість інкапсуляції штучних нейронних мереж уможливлює використання усіх переваг штучного інтелекту, серед яких: підвищення рівня автоматизації та інтелектуалізації моделювання, а також забезпечення можливості навчання. Результатом розроблення моделі є чітко структурований і формалізований (в межах саме розробленої моделі, описаної в цій статті) процес та результат суб’єктивного сприйняття досліджуваного об’єкта – підтримуваного програмного комплексу чи процесів його підтримки. Розроблена модель суб’єктивного сприйняття дає змогу вирішувати значну кількість прикладних практичних завдань, серед яких, для прикладу, в цій роботі продемонстровано застосування розробленої моделі для вирішення практичного завдання формування усередненого портрета команди підтримки програмного комплексу. | |
| dc.description.abstract | The object of research in this article – is the process of subjective perception of supported software complexes or their support processes by relevant human entities directly or indirectly interacting with these supported software complexes. Subjective perception model of the software complexes support object with the possibility of encapsulation of artificial neural networks, in particular – a multilayer perceptron, has been developed. Developed model provides possibility to perform modelling of the subjective perception processes of support objects (both the supported software complex itself and the processes of its support) – as one of the important scientific and applied tasks in the direction of scientific and applied problem of software complexes support automation. The developed model general concept provides possibility of artificial neural networks (of all existing types) encapsulation inside the model. In particular, this article considers the encapsulation of the multilayer perceptron type artificial neural network as an example. This paper also considers the main requirements and questions regarding the correspondence, correctness and completeness of the encapsulated multilayer perceptron artificial neural network into the developed model of subjective perception. The developed model is a universal tool that provides possibility to interpret the subjective perceptions of any researchable objects (not only software complexes), and the provided possibility of artificial neural networks encapsulation ensures the possibility of using all the advantages of artificial intelligence, including: increasing the level of automation and intellectualization of modelling process, as well as providing the opportunity for its learning. The result of model development – is a clearly structured and formalized (within the framework of the developed model, presented in this article) process (and the result of this process) of the subjective perception of researched object – the supported software complex, or its support processes. The developed model of subjective perception provides possibilities for resolving a lot of applied practical problems, among which, as an example, this work demonstrates usage of the developed model to solve the practical problem of creating the averaged (general) portrait of the software complex support team. | |
| dc.format.extent | 1-10 | |
| dc.format.pages | 10 | |
| dc.identifier.citation | Пукач А. І. Модель суб’єктивного сприйняття об’єкта підтримки програмних комплексів з можливістю інкапсуляції моделей штучних нейронних мереж, зокрема багатошарового перцептрона / А. І. Пукач, В. М. Теслюк // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 2. — С. 1–10. | |
| dc.identifier.citationen | Pukach A. I. Subjective perception model of software complexes support object with the encapsulation of a multilayer perceptron artificial neural networks / A. I. Pukach, V. M. Teslyuk // Ukrainian Journal of Information Technology. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 6. — No 2. — P. 1–10. | |
| dc.identifier.doi | doi.org/10.23939/ujit2024.02.001 | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/120419 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
| dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
| dc.relation.ispartof | Український журнал інформаційних технологій, 2 (6), 2024 | |
| dc.relation.ispartof | Ukrainian Journal of Information Technology, 2 (6), 2024 | |
| dc.relation.references | 1. Reddy, Abhilash Reddy Pabbath. (2021). The role of artificial intelligence in proactive cyber threat detection in cloud environments. NeuroQuantology, 19(12), 764-773. https://doi.org/10.48047/nq.2021.19.12.NQ21280 | |
| dc.relation.references | 2. Ahmed, S., Singh, M., Doherty, B., Ramlan, E., Harkin, K., & Coyle, D. (2023). AI for Information Tecchnology Operation (AIOps): A Review of IT Incident Risk Prediction. In 2022 9th International Conference on Soft Computing and Machine Intelligence (ISCMI 2022). IEEE, Advance online publication, 253–257. https://doi.org/10.1109/ISCMI56532.2022.10068482 | |
| dc.relation.references | 3. Battina, D. S. (2019). Artificial intelligence in software test automation: A systematic literature review. Int. J. Emerg. Technol. Innov. Res., 6, 2349‑5162, 1329–1332. Retrieved from: https://www.jetir.org/papers/JETIR1912176.pdf | |
| dc.relation.references | 4. Ogala, Justin Onyarin. (February 2022). A Complete Guide to DevOps Best Practices. International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS), 20(2), 1–6. https://doi.org/10.5281/zenodo.6376787 | |
| dc.relation.references | 5. Kasurinen, J., Taipale, O., & Smolander, K. (2010). Software Test Automation in Practice: Empirical Observations. Advances in Software Engineering, 2010, 1–18, https://doi.org/10.1155/2010/620836 | |
| dc.relation.references | 6. Kloeckner, K., Davis, J., Fuller, N. C., Lanfranchi, G., Pappe, S., Paradkar, A., Shwartz, L., Surendra, M., & Wiesmann, D. (2018). Transforming the IT Services Lifecycle with AI Technologies. Cham, Switzerland: Springer Briefs in Computer Science. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94048-9 | |
| dc.relation.references | 7. Krishna, Neupane. (2023). Continuous Automation with DevOps practices for Threat Detection, 99 pages. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33472.92169 | |
| dc.relation.references | 8. Montvelisky, Joel, Bhamare, Lalitkumar. (2024). 11th edition of the State of Testing Report. PractiTest & Tea-time with Testers. Retrieved from: https://www.practitest.com/assets/pdf/stot-2024.pdf | |
| dc.relation.references | 9. Sumanth, Tatineni. (2021). A Comprehensive Overview of DevOps and Its Operational Strategies. International Journal of Information Technology & Management Information System (IJITMIS), 12(1), 15–32. Retrieved from: https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJITMIS/VOLUME_12_ISSUE_1/IJITMIS_12_01_002.pdf | |
| dc.relation.references | 10. Sumanth, Tatineni. (2022). AI-Infused Threat Detection and Incident Response in Cloud Security. International Journal of Science and Research (IJSR), 12(11), 998–1004. https://dx.doi.org/10.21275/SR231113063646 | |
| dc.relation.references | 11. Usman, Hamza, Mashita, Syed-Mohamad, Sharifah, Nasuha, Lee, Abdullah. (2023). DevOps Adoption Guidelines, Challenges, and Benefits: A Systematic Literature Review. International Center for Research and Resources Development (ICRRD), ICRRD Journal 2023, 4(1), 149–171. https://doi.org/10.53272/icrrd | |
| dc.relation.references | 12. Thomson, A. (2024). Proactive customer support: Re-architecting a customer support/relationship management software system leveraging predictive analysis/AI and machine learning. Engineering: Open Access, 2(1), pp. 39–50. https://doi.org/10.33140/eoa.02.01.04 | |
| dc.relation.references | 13. Reinhard, P., Wischer, D., Verlande, L., Neis, N., Li, M. M. (2023). Towards designing an AI-based conversational agent for on-the-job training of customer support novices. International Conference on Design Science Research (DESRIST), Pretoria, South Africa, 31 May - 02 Jun 2023, 15 pages. Retrieved from: https://www.alexandria.unisg.ch/handle/20.500.14171/107617 | |
| dc.relation.references | 14. Inavolu, S. M. (2024). Exploring AI-Driven Customer Service: Evolution, Architectures, opportunities, challenges and future directions. International Journal For Multidisciplinary Research, 6(3), 23 pages. https://doi.org/10.36948/ijfmr.2024.v06i03.22283 | |
| dc.relation.references | 15. Salminen, T. (2024). Possibilities of AI in customer care in the software business. Master’s Thesis, Turku University of Applied Sciences Mechanical and Marine Engineering, 2024, 76 pages. Retrieved from: https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202404298185 | |
| dc.relation.referencesen | 1. Reddy, Abhilash Reddy Pabbath. (2021). The role of artificial intelligence in proactive cyber threat detection in cloud environments. NeuroQuantology, 19(12), 764-773. https://doi.org/10.48047/nq.2021.19.12.NQ21280 | |
| dc.relation.referencesen | 2. Ahmed, S., Singh, M., Doherty, B., Ramlan, E., Harkin, K., & Coyle, D. (2023). AI for Information Tecchnology Operation (AIOps): A Review of IT Incident Risk Prediction. In 2022 9th International Conference on Soft Computing and Machine Intelligence (ISCMI 2022). IEEE, Advance online publication, 253–257. https://doi.org/10.1109/ISCMI56532.2022.10068482 | |
| dc.relation.referencesen | 3. Battina, D. S. (2019). Artificial intelligence in software test automation: A systematic literature review. Int. J. Emerg. Technol. Innov. Res., 6, 2349‑5162, 1329–1332. Retrieved from: https://www.jetir.org/papers/JETIR1912176.pdf | |
| dc.relation.referencesen | 4. Ogala, Justin Onyarin. (February 2022). A Complete Guide to DevOps Best Practices. International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS), 20(2), 1–6. https://doi.org/10.5281/zenodo.6376787 | |
| dc.relation.referencesen | 5. Kasurinen, J., Taipale, O., & Smolander, K. (2010). Software Test Automation in Practice: Empirical Observations. Advances in Software Engineering, 2010, 1–18, https://doi.org/10.1155/2010/620836 | |
| dc.relation.referencesen | 6. Kloeckner, K., Davis, J., Fuller, N. C., Lanfranchi, G., Pappe, S., Paradkar, A., Shwartz, L., Surendra, M., & Wiesmann, D. (2018). Transforming the IT Services Lifecycle with AI Technologies. Cham, Switzerland: Springer Briefs in Computer Science. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94048-9 | |
| dc.relation.referencesen | 7. Krishna, Neupane. (2023). Continuous Automation with DevOps practices for Threat Detection, 99 pages. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33472.92169 | |
| dc.relation.referencesen | 8. Montvelisky, Joel, Bhamare, Lalitkumar. (2024). 11th edition of the State of Testing Report. PractiTest & Tea-time with Testers. Retrieved from: https://www.practitest.com/assets/pdf/stot-2024.pdf | |
| dc.relation.referencesen | 9. Sumanth, Tatineni. (2021). A Comprehensive Overview of DevOps and Its Operational Strategies. International Journal of Information Technology & Management Information System (IJITMIS), 12(1), 15–32. Retrieved from: https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJITMIS/VOLUME_12_ISSUE_1/IJITMIS_12_01_002.pdf | |
| dc.relation.referencesen | 10. Sumanth, Tatineni. (2022). AI-Infused Threat Detection and Incident Response in Cloud Security. International Journal of Science and Research (IJSR), 12(11), 998–1004. https://dx.doi.org/10.21275/SR231113063646 | |
| dc.relation.referencesen | 11. Usman, Hamza, Mashita, Syed-Mohamad, Sharifah, Nasuha, Lee, Abdullah. (2023). DevOps Adoption Guidelines, Challenges, and Benefits: A Systematic Literature Review. International Center for Research and Resources Development (ICRRD), ICRRD Journal 2023, 4(1), 149–171. https://doi.org/10.53272/icrrd | |
| dc.relation.referencesen | 12. Thomson, A. (2024). Proactive customer support: Re-architecting a customer support/relationship management software system leveraging predictive analysis/AI and machine learning. Engineering: Open Access, 2(1), pp. 39–50. https://doi.org/10.33140/eoa.02.01.04 | |
| dc.relation.referencesen | 13. Reinhard, P., Wischer, D., Verlande, L., Neis, N., Li, M. M. (2023). Towards designing an AI-based conversational agent for on-the-job training of customer support novices. International Conference on Design Science Research (DESRIST), Pretoria, South Africa, 31 May - 02 Jun 2023, 15 pages. Retrieved from: https://www.alexandria.unisg.ch/handle/20.500.14171/107617 | |
| dc.relation.referencesen | 14. Inavolu, S. M. (2024). Exploring AI-Driven Customer Service: Evolution, Architectures, opportunities, challenges and future directions. International Journal For Multidisciplinary Research, 6(3), 23 pages. https://doi.org/10.36948/ijfmr.2024.v06i03.22283 | |
| dc.relation.referencesen | 15. Salminen, T. (2024). Possibilities of AI in customer care in the software business. Master’s Thesis, Turku University of Applied Sciences Mechanical and Marine Engineering, 2024, 76 pages. Retrieved from: https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202404298185 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.48047/nq.2021.19.12.NQ21280 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1109/ISCMI56532.2022.10068482 | |
| dc.relation.uri | https://www.jetir.org/papers/JETIR1912176.pdf | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.5281/zenodo.6376787 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1155/2010/620836 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.1007/978-3-319-94048-9 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33472.92169 | |
| dc.relation.uri | https://www.practitest.com/assets/pdf/stot-2024.pdf | |
| dc.relation.uri | https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJITMIS/VOLUME_12_ISSUE_1/IJITMIS_12_01_002.pdf | |
| dc.relation.uri | https://dx.doi.org/10.21275/SR231113063646 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.53272/icrrd | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.33140/eoa.02.01.04 | |
| dc.relation.uri | https://www.alexandria.unisg.ch/handle/20.500.14171/107617 | |
| dc.relation.uri | https://doi.org/10.36948/ijfmr.2024.v06i03.22283 | |
| dc.relation.uri | https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-202404298185 | |
| dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2024 | |
| dc.subject | програмний комплекс | |
| dc.subject | підтримка | |
| dc.subject | фактор впливу | |
| dc.subject | автоматизація | |
| dc.subject | нейронні мережі | |
| dc.subject | багатошаровий перцептрон | |
| dc.subject | software complex | |
| dc.subject | support | |
| dc.subject | influence factor | |
| dc.subject | automation | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.subject | multilayer perceptron | |
| dc.title | Модель суб’єктивного сприйняття об’єкта підтримки програмних комплексів з можливістю інкапсуляції моделей штучних нейронних мереж, зокрема багатошарового перцептрона | |
| dc.title.alternative | Subjective perception model of software complexes support object with the encapsulation of a multilayer perceptron artificial neural networks | |
| dc.type | Article |
Files
License bundle
1 - 1 of 1