Information, Computing and Intelligent systems, No. 4
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Information, Computing and Intelligent systems, No. 4 за Автор "Poriev, V."
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Some aspects of improvement of the run length encoding compression method(National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", 2024) Poriev, V.Об’єктом дослідження, представленим у цій статі, є метод RLE та його застосування для компресії растрових зображень. Метою даного дослідження є винайдення більш досконалих форматів кодових слів для пакування ланцюжків повторюваних пікселів сумісно з кодуванням одиночних пікселів зображення задля підвищення ступеня компресії методом RLE. Для того, щоб досягти цієї мети, виконано узагальнення відомих форматів кодових слів у вигляді відповідної структурної моделі. Це дозволило знайти деякі напрямкі вдосконалення RLE кодування. Запропоновано декілька нових способів пакування ланцюжків пікселів разом з одиночними пікселами для підвищення ступеня компресії зображень порівняно з вже відомими версіями RLE. Вказані новітні способи включено до множини способів упаковки з назвою RLE_BP. Кодер RLE_BP автоматично шукає оптимальні параметри кодових слів задля досягнення мінімально можливого обсягу двійкового коду для конкретного зображення. Виконані експериментальні дослідження компресії растрів на основі синтетичних тестів для порівняння запропонованих способів кодування з відомими реалізаціями метода RLE. Запропоновані способи кодування дозволяють досягти більшої компресії окремих категорій растрових зображень високої роздільної здатності порівняно з відомими. Результати виконаного дослідження можуть бути використані для побудови широкого класу програмно-апаратних засобів.Документ Відкритий доступ Time portrait of the student’s behavior and possibilities of its use(National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", 2024) Poriev, V.Об’єктом дослідження, представленим у цій статі, є процес класифікації поведінки студентів на основі формалізованого опису виконання завдань впродовж певного циклу навчання. Метою дослідження є створення формалізованого опису поведінки студентів щодо виконання завдань впродовж певного циклу навчання задля покращення достовірності характеристики кожного студента при автоматизованому аналізі даних в інформаційних системах. Для того, щоб досягти цієї мети, запропоновано часовий портрет студента поведінки студента. Це стилізоване представлення часового ряду у вигляді лінії, форма якої репрезентує запізнення або випередження термінів виконання завдань при вивченні певної дисципліни. Виділено основні типи поведінки студентів. Кожному типу поведінки відповідає форма лінії на часовому портреті. Для наділення інформаційних систем можливостями аналізу поведінки досліджено питання класифікації портретів нейронними мережами. Запропоновано виконувати класифікацію з використанням багатошарової нейронної мережі. Задля прискорення навчання та зручності подальшої класифікації запропоновано розділити мережу на декілька субмереж, кожна з яких може навчатися окремо. Проаналізовані питання відповідного навчання нейронної мережі на основі датасетів реальних навчальних занять з групами студентів. Доведена здатність нейронної мережі класифікувати портрети поведінки студентів. Результати виконаного дослідження можуть бути використані для аналізу даних у комп’ютеризованих системах підтримки навчання.