2022
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд 2022 за Дата публікації
Зараз показуємо 1 - 20 з 42
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Automatic pancreas segmentation using ResNet-18 deep learning approach(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Kakarwal, S. N.; Paithane, Pradip M.Документ Відкритий доступ System approach to the underground construction objects planning based on foresight and cognitive modelling methodologies(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Pankratova, Nataliya D.; Pankratov, Vladimir A.Документ Відкритий доступ Сombined control of multirate impulse processes in a cognitive map of COVID-19 morbidity(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Romanenko, V.; Miliavskyi, Y.In this article, a cognitive map (CM) of COVID-19 morbidity in a given region was built. A general linear impulse process (IP) model in the CM was developed and measured, and unmeasured CM node coordinates were defined. The general IP model was decomposed into interrelated subsystems with measurable and unmeasurable node coordinates. For the subsystem with measurable node coordinates, multirate sampling of coordinates was conducted, resulting in the development of discrete dynamics models for quickly and slowly measured node coordinates. External controls were selected in IP models based on the possible variation of resources of node coordinates and CM weighting coefficients. IP control laws based on the variation of CM nodes and weight were designed. As a result, recurrent procedures for control generation in closed-loop control subsystems with multirate sampling were formulated. Experimental research on the control subsystems was carried out. It confirmed high efficiency for decreasing COVID-19 morbidity.Документ Відкритий доступ Overview of the detection and tracking methods of the lab animals(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Shvandt, Maksym A.; Moroz, Volodymyr V.Документ Відкритий доступ Research of autoencoder-based user biometric verification with motion patterns(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Havrylovych, Mariia P.; Danylov, Valeriy Ya.Документ Відкритий доступ Development of a hybrid method for calculation of software complexity(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Kazimov, Tofig Hasanaga; Bayramova, Tamilla AdilДокумент Відкритий доступ Generative time series model based on encoder-decoder architecture(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Nedashkovskaya, Nadezhda I.; Androsov, Dmytro V.Документ Відкритий доступ Superconducting gravimeters based on advanced nanomaterials and quantum neural network(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Yatsenko, V.; Kruchinin, S.; Bidyuk, P.The paper is focused on a new concept of a cryogenic-optical sensor intended for use in the space industry, geodynamics, and fundamental experiments. The basis of the sensor is a magnetic suspension with a levitating test body, a highprecision optical recorder of mechanical coordinates of the levitating body, and a signal-processing system. A Michelson-type interferometer with a laser diode and a single-mode optical fiber was used to measure the test body's displacements. The coordination of the laser diode coherence length and the difference in the interferometer optical lengths of the arms made it possible to eliminate coherent noise caused by interference from spurious reflections. The minimum recorded shift of the test body was 0.1 nm. The design of the sensor and the mathematical model of the superconducting suspension dynamics are presented. The results of experimental studies of a magnetic suspension together with an optical interferometric displacement sensor having a subnanometer sensitivity are shown.Документ Відкритий доступ On some methods for solving the problem of power distribution of data transmission channels taking into account fuzzy constraints on consumption volumes(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Ivokhin, E. V.; Adzhubey, L. T.; Vavryk, P. R.; Makhno, M. F.The article deals with the mathematical formulation of the problem of optimal distribution of the power of data transmission channels in information and computer networks with a three-level architecture and fuzzy restrictions on consumption volumes. An efficient algorithm has been developed for solving the problem, the peculiarity of which is the inability to meet the end user’s needs at the expense of the resources of different suppliers. A standard solution method based on a fuzzy optimization problem of mathematical programming is considered. A constructive variant of finding a solution based on the backtracking method is proposed. Computational experiments have been carried out. The developed approach was used to determine the optimal configuration of a three-level information and computer network with a given number of communication servers.Документ Відкритий доступ Application of beam theory for the construction of twice differentiable closed contours based on discrete noisy points(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Orynyak, I.; Koltsov, D.; Chertov, O.; Mazuryk, R.The smoothing of measured noisy positions of discrete points has considerable significance in various industries and computer graphic applications. The idea of work consists of the employment of the technique of beam with spring supports. The local coordinates systems are established for beam straight line segments, where the initial angles between them are accounted for in the conjugation equations, which provide the angular continuity. The notions of imaginary points are introduced, the purpose of which is to approach the real length of the smoothed contour to the length of the straight chord. Several examples of closed denoised curve reconstruction from an unstructured and highly noisy 2D point cloud are presented.Документ Відкритий доступ Процес керування захищеністю даних під час віддаленої біометричної автентифікації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Астраханцев, А. А.; Ляшенко, Г. Є.Системи віддаленої біометричної автентифікації за останній час набули значного поширення через необхідність користування загальними пристроями та виконання платежів через Інтернет. Оскільки саме біометричні методи більш зручні для користувачів і нині швидко замінюють паролі, то стає актуальним завданням передавання біометричної інформації відкритою мережею без її компрометації. Метою роботи є модернізація системи віддаленої автентифікації для підвищення рівня прихованості і захищеності біометричних даних користувача. Запропоновано застосування найкращих за критерієм захищеності методів формування біометричного шаблону, методів мережевої стеганографії для підвищення прихованості та впровадження інтелектуальної системи прийняття рішень. Такі вдосконалення дозволять підвищити захищеність і прихованість даних для процесу віддаленої автентифікації.Документ Відкритий доступ 1D CNN model for ECG diagnosis based on several classifiers(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Mahmoud M. Bassiouni; Islam Hegazy; Nouhad Rizk; El-Sayed A. El-Dahshan; Abdelbadeeh M. SalemOne of the main reasons for human death is diseases caused by the heart. Detecting heart diseases in the early stage can stop heart failure or any damage related to the heart muscle. One of the main signals that can be beneficial in the diagnosis of diseases of the heart is the electrocardiogram (ECG). This paper concentrates on the diagnosis of four types of ECG records such as myocardial infarction (MYC), normal (N), variances in the ST-segment (ST), and supraventricular arrhythmia (SV). The methodology captures the data from six main datasets, and then the ECG records are filtered using a pre-processing chain. Afterward, a proposed 1D CNN model is applied to extract features from the ECG records. Then, two different classifiers are applied to test the extracted features’ performance and obtain a robust diagnosis accuracy. The two classifiers are the softmax and random forest (RF) classifiers. An experiment is applied to diagnose the four types of ECG records. Finally, the highest performance was achieved using the RF classifier, reaching an accuracy of 98.3%. The comparison with other related works showed that the proposed methodology could be applied as a medical application for the early detection of heart diseases.Документ Відкритий доступ Analysis of the impact of Russia’s military invasion of Ukraine on the energy independence of European countries(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Zgurovsky, Michael Z.; Kravchenko, Maryna O.; Boiarynova, Kateryna O.; Ilyash, Olha I.; Kopishynska, Kateryna O.; Pyshnograiev, Ivan O.Документ Відкритий доступ Modelling negative thermomechanical effects in reinforced road structures with thermoelastic incompatibility of coating and reinforcement materials(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Gulyayev, Valery I.; Mozgovyy, Volodymyr V.; Shlyun, Nataliia V.; Shevchuk, Lyudmyla V.Документ Відкритий доступ The use of environmental decision support systems for modeling of atmospheric pollution following the chemical accidents(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Kovalets, I. V.; Bespalov, V. P.; Maistrenko, S. Ya.; Udovenko, O. I.We studied the possibility of the combined application of screening models to assess the characteristics of sources in accidents at storage facilities for hazardous substances with complex models of atmospheric transport as part of modern decision support systems to calculate air pollution in a wide range of spatial and temporal scales. The evaporation time following an emergency spill, estimated by screening models, is used to set the emission intensity and calculate the atmospheric transport by the RODOS nuclear emergency response system. For the accident in Chernihiv on March 23, 2022, it was estimated that the maximum permissible concentration of ammonia 0.2 mg/m3 was exceeded at distances up to 75 km from the source. The dependence of the calculated maximum concentrations on time is close to asymptote 4.5 max c t up to 15 h after emission, which is consistent with the asymptote t 2 / 3 for the time dependence of the sizes of puffs following turbulent dispersion of instantaneous releases.Документ Відкритий доступ Типові та узагальнені переходи до детермінованого хаосу нетипових атракторів неідеальних динамічних систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Швець, О. Ю.Розглянуто деякі прикладні нелінійні неідеальні динамічні системи п’ятого порядку, які застосовуються для опису коливань сферичних маятників та у гідродинаміці. Побудовано максимальні атрактори, як регулярні, так і хаотичні, таких систем. Обговорено різноманітні біфуркації максимальних атракторів. Установлено перехід до детермінованого хаосу для максимальних атракторів за типовими сценаріями Фейгенбаума та Манневілля–Помо. Досліджено імплементацію сценарію узагальненої переміжності для хаотичних максимальних атракторів таких систем. Виявлено ознаку реалізації сценарію узагальненої переміжності.Документ Відкритий доступ Multi-step prediction in linearized latent state spaces for representation learning(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Tytarenko, A.In this paper, we derive a novel method as a generalization over LCEs such as E2C. The method develops the idea of learning a locally linear state space by adding a multi-step prediction, thus allowing for more explicit control over the curvature. We show that the method outperforms E2C without drastic model changes which come with other works, such as PCC and P3C. We discuss the relation between E2C and the presented method and derive update equations. We provide empirical evidence, which suggests that by considering the multi-step prediction, our method – ms-E2C – allows learning much better latent state spaces in terms of curvature and next state predictability. Finally, we also discuss certain stability challenges we encounter with multi-step predictions and how to mitigate them.Документ Відкритий доступ Study of security trends of the global society based on intelligent data analysis(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Zgurovsky, M.; Pyshnograiev, I.This article is devoted to applying system analysis and data mining methodology to one of the most pressing problems today: studying the security of a global society in a conflicting world. A set of global threats relevant to the first half of the 21st century is considered. These threats have been identified by the United Nations (UN), the World Health Organization (WHO), the World Economic Forum, and other reputable international organizations. As a result of applying the Delphi method to analyze a wide range of threats identified by these organizations, 11 of the most important threats to humanity in the first half of the 21st century were identified. The vulnerabilities of different countries to the impact of the totality of these threats are analyzed. Scenarios for the possible development of a global society during and after the conflict are constructed.Документ Відкритий доступ Методи та моделі нейромережевої апроксимації градуювальних характеристик NTC-термісторів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Федін, С. С.; Зубрецька, І. С.Підтверджено гіпотезу про доцільність застосування RBF-мереж для підвищення точності побудови градуювальних характеристик NTC- термісторів у робочому діапазоні температур без поділу його на піддіапазони. Встановлено, що похибка нейромережевої апроксимації градуювальних харак- теристик NTC-термісторів на основі RBF-мереж не менше ніж у півтора рази нижча за допустиму похибку апроксимації поліноміальної моделі третього по- рядку, яка використовується в програмному забезпеченні сучасних систем збирання та оброблення вимірювальної інформації. Розроблено методику об- роблення вимірювальної інформації з використанням RBF-мереж для автома- тизації процедури побудови індивідуальних градуювальних характеристик і періодичного калібрування NTC-термісторів.Документ Відкритий доступ The problem of automatic classification of pictures using an intelligent decision-making system based on the knowledge graph and fine-grained image analysis(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Martynenko, A. A.; Tevyashev, A. D.; Kulishova, N. Ye.; Moroz, B. I.In order to prevent the illegal export of paintings abroad, a museum examination using various methods for studying a work of art is carried out. At the same time, an analysis is also made of historical, art history, financial and other information and documents confirming the painting’s authenticity — provenance. Automation of such examination is hampered by the need to take into account numerical values of visual features, quality indicators, and verbal descriptions from provenance. In this paper, we consider the problem of automatic multi-task classification of paintings for museum expertise. A system architecture is proposed that checks provenance, implements a fine-grained image analysis (FGIA) of visual image features, and automatically classifies a painting by authorship, genre, and time of creation. Provenance is contained in a knowledge graph; for its vectorization, it is proposed to use a graph2vec type encoder with an attention mechanism. Fine-grained image analysis is proposed to be performed using searching discriminative regions (SDR) and learning discriminative regions (LDR) allocated by convolutional neural networks. To train the classifier, a generalized loss function is proposed. A data set is also proposed, including provenance and images of paintings by European and Ukrainian artists.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »