Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського

ELAKPI – інституційний репозитарій, що накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та надійний доступ через Інтернет до наукових та освітніх матеріалів професорсько-викладацького складу, співробітників, студентів, аспірантів та докторантів КПІ ім. Ігоря Сікорського. За посиланням можна ознайомитися з положенням про ELAKPI.

Доступ до матеріалів ELAKPI

Доступ до повних текстів матеріалів ELAKPI вільний в мережі Інтернет, крім:

  • частини матеріалів з зібрань факультетів/кафедр, завантажених до 2016 року, доступ до яких надається в локальній мережі університету, що вказано в описі матеріалу;
  • звітів про НДР – доступ з комп’ютерів у залі № 6.6 НТБ;
  • дисертацій та авторефератів, завантажених до 2016 року, які доступні тільки для перегляду з комп’ютерів у залі № 6.6 НТБ.

Щоб отримати права на перегляд/скачування повних текстів ресурсів, доступних тільки в локальній мережі університету, зареєстровані користувачі Бібліотеки КПІ ім. Ігоря Сікорського можуть скористатися послугою Віддалений доступ до "локальних" ресурсів.

Розміщення матеріалів в ELAKPI
Контакти

Бібліотека КПІ ім. Ігоря Сікорського, зал № 4.4, тел. +38 (044) 204-96-72, elakpi@library.kpi.ua, elakpi.ntb@gmail.com

 

Фонди

Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.

Зараз показуємо 1 - 39 з 39

Нові надходження

ДокументВідкритий доступ
Математичне моделювання технологічних об'єктів
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Жученко, Анатолій Іванович; Козаневич, Звенислава Ярославівна; Ладієва, Леся Ростиславівна; Дунаєва, Тамара Альбінівна
Запропонований навчальний посібник містить матеріали для лекцій з кредитного модуля «Технічні та програмні засоби автоматизації». Призначений для студентів спеціальності 174(151) «Автоматизація і комп'ютерноінтегровані технології та робототехніка» всіх форм навчання.
ДокументВідкритий доступ
Математичне та програмне забезпечення системи оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Питайло, Ірина Юріївна; Маслянко, Павло Павлович
Дисертацію виконано на 85 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 33 найменувань. У роботі наведено 33 рисунки та 9 таблиць. Актуальність теми. Депресія є одним із найпоширеніших захворювань у світі, яке впливає на якість життя людини і може переходити у хронічну форму. Багато людей ігнорують симптоми депресії і довго не можуть з неї вийти. Тому актуальним є дослідження рівня депресії усього суспільства, визначення основних компонентів депресії для боротьби з нею. Оскільки депресія діагностується індивідуально у лікаря, то для аналізу рівня депресії усього суспільства можна використати дописи у соціальних мережах, які є у відкритому доступі і які можуть бути прив’язані до дати, місцевості, статі людини. Розробка такої модель системи оцінювання рівня депресії в суспільстві може стати аналітичним інструментом для боротьби з депресією. Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка математичного і програмного забезпечення системи аналізу рівня депресії суспільства для боротьби з депресією. Об’єктом дослідження є депресія, види депресії, лінгвістичні маркери депресії, статистичний аналіз текстів. Шкала оцінювання депресії, визначення рівня депресії на основі тексту, обробка природньої мови, математичне представлення тексту, методи класифікації, методи кластеризації, визначення тематики тексту. Лінгвістичний аналіз тексту. Метод опорних векторів, випадковий ліст, метод к-найближчих сусідів, ДБСКАН, нейронні мережі, рекурентні нейронні мережи, трансформери. Методи зменшення розмірності даних, метод головних компонент. Метрики для оцінювання роботи алгоритмів. Точність (accuracy), чутливість (sensitivity), специфічність (specificity), повнота (recall), коефіцієнт чутливості Метьюса (MCC). Предметом дослідження є математичне та програмне забезпечення системи аналізу та оцінювання депресії на основі текстових даних, визначення тематики тексту і подальша кластеризація таких текстів за рівнем депресії та тематикою, на основі машинного навчання. Методи дослідження. Методи векторного представлення тексту, методи класифікації, методи тематичного моделювання, методи кластеризації. Наукова новизна одержаних результатів. Вперше запропоновано модель, яка робить оцінку депресивності суспільства не лише у розрізі наявності депресії, а у розрізі рівня депресії та тематики депресивних текстів. Практична цінність одержаних результатів. На основі запропонованої моделі системи для оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві зроблено застосунок, який дозволяє робити моніторинг рівня депресії в суспільстві. Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи представлено та опубліковано на конференції ПМК 2022. Публікації. - Маслянко П. П. та Питайло І. Ю. (2022). Математичне та програмне забезпечення системи оцінювання та аналізу рівня депресії в суспільстві. ПМК-2022.
ДокументВідкритий доступ
Система для семантичного пошуку музики та формування рекомендацій з використанням нечіткої логіки
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Пастернак, Марина Олександрівна; Вовк, Лілія Борисівна
Дисертацію виконано на 87 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 24 найменувань. У роботі наведено 31 рисунки та 7 таблиць. Актуальність теми. Зростання кількості музичних композицій та постійне поповнення ринку музичних платформ та пошукових систем створює необхідність у більш ефективних інструментах для пошуку та рекомендації музики. Крім того, на сьогоднішній день відбувається збільшення кількості користувачів музичних платформ, які хочуть знайти нові композиції, що відповідають їхнім смакам та настрою. У зв'язку з цим, ефективна система для обробки семантичних описів запитів може допомогти користувачам знайти більш точні та персоналізовані рекомендації музики. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Основна мета дослідження полягає у розробці та оцінці ефективності такої системи з метою поліпшення пошукових можливостей та рекомендацій користувачам музичних платформ та пошукових систем. Дослідження передбачає аналіз існуючих підходів до обробки семантичних описів запитів та теоретичних аспектів нечіткої логіки, а також розробку та тестування прототипу системи для оцінки її ефективності. Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі: - аналіз літератури та пошук існуючих рішень в галузі музичної рекомендації та обробки запитів користувачів. - розробка алгоритмів для обробки семантичних описів запитів користувачів музики з використанням нечіткої логіки. - розробка системи для збору та обробки даних про музичні композиції та користувачів. - розробка моделей машинного навчання для персоналізованих рекомендацій музики користувачам. - тестування та оцінка ефективності системи на реальних даних та порівняння її з існуючими рішеннями в галузі музичної рекомендації. - підготовка документації та розробка інтерфейсу користувача для зручного використання системи. Об’єктом дослідження. Поняття нечіткої логіки: аналіз тексту, вимірювання семантичної подібності, нечітка логіка. Нечітка логіка — це метод міркування, який нагадує людський спосіб формування думки. Цей підхід схожий на те, як люди приймають рішення. І це включає всі проміжні можливості між «так» і «ні». Пошук музичної інформації на основі вмісту спрямований на визначення пошуку музики в термінах семантичних дескрипторів. Замість того, щоб вказувати ім’я композитора чи назву пісні, семантичний опис дозволить визначити музичний вміст за допомогою таких дескрипторів, як «веселі», «сумні», «динамічні» та «гармонійні». Вимірювання семантичної подібності спрямоване на визначення подібності між двома текстовими виразами, які використовують різні лексикографічні засоби для представлення того самого реального об’єкта чи ідеї. Предметом дослідження. Cистема для обробки семантичних описів запитів користувачів пошуку музики з використанням нечіткої логіки; Методи дослідження. Для розв’язання поставленої задачі використовувалися такі методи: методи нечіткої логіки; методи теорії алгоритмів та програмування (для програмної реалізації розроблених алгоритмів); методи теорії ймовірності та математичної статистики (для обробки результатів). Наукова новизна одержаних результатів. Полягає у дослідженні та розробці такої системи, яка може мати великий практичний внесок у розвиток сучасних музичних платформ та пошукових систем. Зокрема, вона може допомогти користувачам знайти музику, яка відповідає їхнім потребам та уподобанням, а також покращити якість пошуку та рекомендацій. Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати роботи представлено на коференції 2023 року XXV Всеукраїнська науково-практична конференція "Молодь, освіта, наука, культура і національна самосвідомість в умовах європейської інтеграції". Публікації. Вовк Л. Б., Пастернак М. О. Система для семантичного пошуку музики та формування рекомендацій з використанням нечіткої логіки XXV Всеукраїнська науково-практична конференція "Молодь, освіта, наука, культура і національна самосвідомість в умовах європейської інтеграції" Практичне значення роботи. Отримані результати дослідження можуть мати значний практичний внесок у розвиток сучасних музичних платформ та пошукових систем. На основі розробленої системи для обробки семантичних описів запитів користувачів пошуку музики з використанням нечіткої логіки можуть бути розроблені нові алгоритми та підходи до визначення схожості музичних композицій та відбору рекомендацій.
ДокументВідкритий доступ
Математичне та програмне забезпечення системи класифікації сканованих документів для ділового документообігу
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Пащенко, Катерина Михайлівна; Норкін, Богдан Володимирович
Дисертацію виконано на 96 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 28 найменувань. У роботі наведено 51 рисунки. Актуальність теми. На сьогодні все більше документів, таких як текстові документи, таблиці, схеми, платежів, заявки на роботу, різноманітні форми зберігаються та обробляються в форматі цифрового зображення. Також постає необхідність систематизовувати попередньо створені документи в паперовому вигляді та вилучати з них корисну інформацію. Тому актуальною є тематика пов’язана з класифікацією документів, адже саме це відіграє важливу роль у завданнях систематизації, сортуванні, класифікації сканованих чи сфотографованих документів в процесі ділового документообігу. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності роботи в завданнях класифікації та систематизації сканованих документів в процесі ділового документообігу. Для досягнення мети було визначено наступні завдання: - виконати аналіз існуючих систем класифікації документів; - виконати аналіз існуючих методів аналізу, передбачення та класифікації категоріальних даних; - визначити підсистеми майбутньої розробленої системи класифікації; - обрати алгоритм машинного навчання для кожної з підсистеми; - розробити процедуру підготовки вхідних даних; - спроектувати автоматизовані підсистем; - здійснити програмну реалізацію спроектованих підсистем; - провести тестування розробленої ситеми та верифікацію результатів. Методи дослідження. Для досягнення поставленої мети використовувалися такі методи: алгоритми машинного навчання, методи для обробки цифорових зображень, методи оптимізації гіперпараметрів та параметрів згорткової нейронної мережі, методи проектування систем Data Science, методи теорії алгоритмів та програмування, методи аналізу даних та математичної статистики. Об’єктом дослідження є методи класифікації документів на основі структури документу. Предметом дослідження є реалізація моделі класифікації сканованих документів для підвищення ефективності в системах електронних офісів. Наукова новизна. Удосконалено архітектуру згорткової нейронної мережі, яка за показниками точності та повноти не поступається відомим аналогам, але потребує менше часу на навчання, швидше класифікує цифрові зображення сканованих документів та потребуює менше ресурсів для розгортання і використання. Практична цінність одержаних результатів. На основі запропонованої системи для класифікації реалізовано програмний модуль для класифікації сканованих документів, що дозволяє провести систематизацію та сортування одиниць в сфері документообігу з можливістю подальшої обробки документів. Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати роботи представлено та опубліковано на конференції ПМК 2022 (Прикладна Математика та Комп’ютинг). Публікації. Норкін Б. М., Пащенко К.М., Математичне та програмне забезпечення системи класифікації цифрових зображень текстових документів. Прикладна математика та комп’ютинг. ПМК-2022: п’ятнадцята науково-практична конференція магістрантів та аспірантів, Київ, 16-17 лист. 2022 р.: зб. Тез доп./ [редкол.: Дичка І. А. та ін.]. — К. : Просвіта, 2022. — С. 86-93.
ДокументВідкритий доступ
Математичне та програмне забезпечення системи пошуку судових прецедентів в судочинстві України
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Мірко, Сергій Сергійович; Маслянко, Павло Павлович
Дисертацію виконано на 130 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 24 найменувань. У роботі наведено 22 рисунків та 7 таблиць. Актуальність теми. База судових рішень в судочинстві України, які знаходяться в єдиному реєстрі судових рішень, перевищує сто мільйонів документів. До того ж вона містить декілька різновидів судових документів, таких як рішення, постанова, ухвала, вирок тощо, також має три рівні судочинства - перша інстанція, апеляція та касація, при цьому маючи досить розгалужене категорювання справ. Особливістю організації інформаційних ресурсів судочинства України є специфіка структур організації баз даних, форматів даних, процесів обробки даних, форматів запитів та інтерфейсів взаємодії з інформаційними ресурсами. Можна сказати, що в Україні де-факто існує прецедентне право, тобто раніше прийняті рішення по судових справах у відповідності до законодавства України використовуються для прийняття рішення щодо вирішення поточних справ, тобто на практиці судді використовують раніше прийняті рішення для винесення рішень по своїх поточних справах, а адвокати для розуміння того, як правильно побудувати свою правову позицію. Також в судочинстві України існують інші зацікавлені сторони, наприклад слідчі, представники влади, прокуратури тощо. Тому для інформатизації бізнес-процесів діяльності зацікавлених осіб у судочинстві України існують системи пошуку прецедентів серед вироків, рішень, ухвал та інших документів. Але існуючі системи потребують значного часу, щоб задовільнити потребу користувача у пошуку потрібного судового документа через обмежену функціональність взаємодії користувача з системою. Тому, наразі, актуальною є проблема розробки науково обґрунтованої концептуальної моделі системи пошуку прецедентів (СПП) у судочинстві України, яка б взаємодіяла з користувачем під час пошуку прецедентів з використанням підходів інтелектуального аналізу тексту та її імплементація на множині відкритих баз даних для забезпечення пошуку прецедентів серед законодавчо встановлених видів результатів судочинства України. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Метою є створення математичного, програмного та методичного забезпечення системи пошуку судових прецедентів в судочинстві України, яка б взаємодіяла з користувачем під час пошуку прецедентів з використанням підходів інтелектуального аналізу тексту. Для досягнення постановленої мети необхідно виконати наступні задачі: - Виконати аналіз існуючих систем пошуку прецедентів в судочинстві України - Виконати аналіз та огляд існуючих теоретичних рішень побудови систем пошуку прецедентів в судочинстві України - Виконати огляд перспективних рішень для побудови системи пошуку прецедентів в судочинстві України - Розробити уніфіковану модель системи пошуку прецедентів в судочинстві України - Розробити та описати математичне забезпечення пошуку прецедентів в судочинстві України - Розробити та описати програмне забезпечення пошуку прецедентів в судочинстві України - Провести верифікацію та валідацію пошуку прецедентів в судочинстві України Об’єкт дослідження. Методи та моделі інформаційно-пошукових систем (ІПС); підходи та функції розрахунку відповідності документа до запиту користувача; моделі, методи та алгоритми інтелектуального аналізу тексту: обробка природньої мови, представлення текстів, вилучення інформації, групування текстів; методи та підходи системної інженерії, систематизації, моделювання та проектування систем; існуючі програмні методи реалізації інформаційно-пошукових систем, існуючі системи пошуку прецедентів в судочинстві України: Єдиний державний реєстр судових рішень, Закон онлайн, База правових позицій Верховного Суду. Предмет дослідження. Системна інженерія та модель СПП на основі бізнес-профіля Еріксона–Пенкера; методи теорії системного аналізу, системної інженерії, моделювання та проектування систем пошуку текстів, розрахунку відповідності документа запиту, обробки природної мови, тематичного моделювання текстів, вилучення ключових слів, візуалізації даних; програмне забезпечення реалізації текстового пошуку ElasticSearch. Методи дослідження. Для вирішення поставленої задачі було розглянуто, методологію системної інженерії, методи та технології науки про дані, методи: тематичного моделювання текстів: LDA, NMF, Top2Vec, BERTopic; виділення ключових слів: на основі функцій подібності, Rake/Yake, на основі PageRank (графові), на основі енбедінгів; функції відповідності документа запиту користувача: TF-IDF (частота терміну до інвертованої частоти документу), Best Match 25, Divergence From Randomness Divergence From Information, Мовні моделі (Діріхле та Єлінек-Мерсер), Information Based. Огляд існуючих систем пушку прецедентів в судочинстві України: Єдиний державний реєстр судових рішень, Закон онлайн, База правових позицій Верховного Суду. Наукова новизна одержаних результатів включає в себе такі пункти: - Розроблено уніфіковану модель системи пошуку прецедентів в судочинстві України, яка б взаємодіяла з користувачем в процесі пошуку із застосуванням алгоритмів інтелектуального аналізу тексту. - Запропоновано підхід імплементації тематичного моделювання документів в систему пошуку прецедентів в судочинстві України. - Запропоновано підхід та алгоритм рекомендування пошукових слів на основі оцінок релевантності документів користувача. Практичне значення одержаних результатів. Запропоновано математичне, програмне та методичне забезпечення системи пошуку судових прецедентів в судочинстві України, яка взаємодіє з користувачем під час пошуку прецедентів з використанням підходів інтелектуального аналізу тексту, що пришвидшує пошук та аналіз судових документів в судочинстві України. Система збирає розмічені користувачем документи, як релевантні та нерелевантні до запиту, що дає можливість створити розмічений датасет судових документів. Датасет можна використати для модернізації системи, навчивши на ньому більш складні алгоритми інтелектуального аналізу тексту. Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати роботи дисертації доповідалися та були опубліковані у матеріалах наукової конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг - ПМК-2022» . Публікації. Результати дисертації викладено в науковій праці: тези «Математичне та програмне забезпечення системи пошуку прецедентів в судочинстві України» конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг - ПМК-2022».