Бакалаврські роботи (ПМА)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Інтелектуальний аналіз тексту на вміст інформаційно-психологічних операцій за допомогою методів глибинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Неділько, Дарина Вікторівна; Третиник, Віолета ВікентіївнаДипломну роботу виконано на 89 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 25 найменування. У роботі наведено 34 рисунки та 6 таблиць. Метою даної дипломної роботи є створення інструменту для інтелектуального аналізу тексту на вміст інформаційно-психологічних операцій за допомогою методів глибинного навчання. У роботі проведено аналіз існуючих рішень указаної задачі за допомогою глибинного навчання методами навчання з учителем, без учителя, гібридними та з використанням підкріплення. Виконано їх порівняння з погляду точності отримуваних розв’язків та ефективності алгоритмів. Для розв’язання задачі в роботі вибрано гібридну модель BERT, a саме її модифікацію RoBERTa. Для тренування моделі було підготовлено набір даних, що містить новини з різних джерел. Дані були розмічені відповідно до змісту новин. Розроблено автоматизовану систему, що реалізує обраний метод. Розроблено зручний інтерфейс. Виконано тестування розробленої системи.Документ Відкритий доступ Cистема аналізу думок користувачів інтернет для передбачення соціальної напруженості в суспільстві(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Надь, Юлія Артурівна; Третиник, Віолета ВікентіївнаДипломна робота складається з 74 аркушів і включає 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 14 найменувань. У роботі наведено 23 рисунки та 5 таблиць. Метою дипломної роботи є розробка програмного забезпечення аналізу думок користувачів інтернет для передбачення соціальної напруженості в суспільстві. Для досягнення цієї мети було проведено докладний огляд методів аналізу соціальної напруженості, включаючи класичні методи оцінки трендів у суспільстві, такі як опитування рецензентів та методи машинного навчання, зокрема словникові методи, метод Наївного Баєсу, метод опорних векторів, та моделей векторного представлення слів у комбінації із алгоритмом кластеризації. Обрано останній метод, як найбільш оптимальний у вигляді моделей word2vec та k-means. Переваги підходу були визначені наступними критеріями: швидкість навчання, врахування контексту, якість аналізу українського тексту, можливість використання немічених даних. В ході дослідження було розроблено програмне рішення, яке здатне аналізувати текстові дані з метою виявлення соціальної напруженості. Створено архітектуру системи, яка включає обробку та векторизацію текстових даних, аналіз семантичних зв'язків між словами та кластеризацію для виявлення тематичних зв'язків. Результати можна використовувати для загального перегляду тренду напруженності в українському суспільстві, залежно від періоду, та передбачення кривої настрою у майбутньому.Документ Відкритий доступ Система розпізнавання повідомлень в соціальній мережі Twitter за принципом бот, троль чи людина(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Олійник, Артем Олегович; Ліскін, Вячеслав ОлеговичДипломну роботу виконано на 60 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 15 найменувань. У роботі наведено 11 рисунків та 1 таблицю. Метою даної дипломної роботи є виявлення ботів та тролів у соціальній мережі Twitter для якісного спілкування та обговорення тез. У роботі проведено аналіз існуючих рішень указаної задачі – алгоритмів машинного навчання таких як дерево рішень, випадковий ліс, KNN, наївний Баєсів класифікатор, SVM та згорткових мереж. Виконано їх порівняння базуючись на результатах, отриманих авторами у відповідних роботах. Для розв’язанні задачі в роботі обрано всі вище згадані алгоритми для їх порівняння та виявлення найкращого. Розроблено, натреновано та протестовано систему, що вирішує обрану задачу.Документ Відкритий доступ Нейромережна система машинного бачення для розпізнавання книг на фотографіях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Матвієнко, Марія Едуардівна; Третиник, Віолета ВікентіївнаДипломну роботу виконано на 107 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 21 найменувань. У роботі наведено 36 рисунків та 4 таблиці. Метою даної дипломної роботи є створення програми для отримання інформації щодо наявності та розташування книг на фотографіях. У роботі проведено аналіз існуючих рішень указаної задачі — застосування класичних підходів комп’ютерного зору, методи засновані на машинному навчанні та глибинному навчанні. Виконано їх порівняння з погляду точності отримуваних розв’язків, ефективності використання ресурсів комп’ютера та швидкості отримання передбачення. Для розв’язання задачі в роботі вибрано методи глибинного навчання, а саме Faster RCNN та YOLO. Для обраного датасету реалізовано навчання нейронної мережі для подальшого отримання передбачень на нових зображеннях.Документ Відкритий доступ Система моделювання епідемічних, ендемічних та ерадикаційних процесів з урахуванням моделі людської мобільності(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Маляренко, Микита Артемович; Громова, Вікторія ВікторівнаДипломна роботу виконано на 63 аркушах, включно з 2 додатками та списком використаної літератури, що містить 12 джерел. В роботі представлено 12 ілюстрацій та 4 таблиці. Мета цього дослідження полягає у створенні програмного рішення, яке об'єднує симуляцію розповсюдження хвороб та моделювання епідемічних, ендемічних та ерадикаційних процесів. У роботі здійснено аналіз та порівняння моделей симуляції людської мобільності та моделей симуляції розповсюдження хвороб на основі таких критеріїв як масштабованість, гнучкість та точність. Деякі з вибраних моделей були вдосконалені або адаптовані для потреб симуляції. Було створено алгоритм симуляції, який був інтегрований у розроблене програмне забезпечення.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи перетворення чорно-білих зображень в кольорові(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Михайленко, Ярослава Євгенівна; Ковальчук-Химюк, Людмила ОлександрівнаДипломну роботу виконано на 79 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 41 найменувань. У роботі наведено 60 рисунки та 2 таблиці. Метою даної дипломної роботи є покращенні сприйняття/розуміння візуальної інформації чорно-білих зображень шляхом їх колоризації. Додавання кольору надає зображенням додатковий контекст та деталі, які можуть бути недостатньо ясними або неінтерпретованими у їхній чорно-білій формі. У даній роботі був проведений аналіз існуючих рішень поставленої задачі – ручна колоризація, колоризація на основі підказок, колоризація на основі прикладів та автоматична колоризація. У випадку обраного повністю автоматичного підходу були розглянуті нейронні мережі, як метод його реалізації, найчастіше використовувані архітектури нейронних мереж для задачі колоризації зображень – CNN, GAN, Autoencoders. Описано алгоритми підбору гіперпараметрів, що використовуються для покращення точності прогнозування та стабільності моделі – пошук по сітці, випадковий пошук та байєсова оптимізація. Зроблено порівняння архітектури нейронних мереж та даних методів підбору, описано їх сильні та слабкі сторони з огляду точності очікуваних результатів та оптимальної кількості затрат часу. Для виконання поставленої задачі було обрано тип нейронної мережі Autoencoders, а саме її підтип Convolutional Autoencoders, а для підбору гіперпараметрів – метод випадкового пошуку. Спроектовано та розроблено систему перетворення чорно-білих зображень в кольорові, проведено остаточне її тестування на окремому наборі зображень в градаціях сірого.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення для створення сцен віртуальної реальності(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Мірошник, Андрій Васильович; Сирота, Сергій ВікторовичДипломну роботу виконано на 51 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 11 найменувань. У роботі наведено 10 рисунків та 2 таблиця і дві блок схеми не враховуючи тестування виконання програми. Метою даної дипломної роботи є надання розробникам відеоігор інструменту для генерації такого віртуального контенту як лабіринти. У роботі проведено аналіз існуючих рішень генерації лабіринтів: випадкове розташуванням, BSP, генерація за допомогою агента і генерація на основі графу. Виконано їх порівняння базуючись на їх особливостях. Для розв’язанні задачі в роботі обрано генерацію на основі графу. Розроблено, програмне та математичне забезпечення, що реалізує обраний алгоритм генерації.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи розпізнавання облич за принципом свій-чужий(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Майструк, Ілля Андрійович; Сирота, Сергій ВікторовичДипломну роботу виконано на 51 аркуші, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 6 найменувань. У роботі наведено 22 рисунків. Метою даної дипломної роботи є створення математичного та програмного забезпечення системи розпізнавання облич за принципом свій-чужий, за допомогою потокового відео знятого на камеру. У роботі проведено аналіз існуючих рішень поставленої задачі — систем пошуку та ідентифікації облич на кадрі/зображені(готові рішення), методів і алгоритмів пошуку та ідентифікації обличчя на кадрі/зображені. Наведено достатню кількість інформації для того, щоб обрати метод розпізнавання облич. Для розв’язання задачі в роботі обрано два методи: класифікатор каскад Хаара для пошуку обличчя, та алгоритм гістограм локальних бінарних шаблонів чи LBPH для процесу розпізнавання знайдених облич. Згідно алгоритмів обраних методів, було спроектовано і розроблено систему розпізнавання облич за принципом свій-чужий. Виконано випробування розробленої системи.Документ Відкритий доступ Система створення музичних творів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Майструк, Ніколь Олегівна; Ліскін, Вячеслав ОлеговичДипломну роботу виконано на 51 аркуші. Вона містить два додатки та перелік посилань на використані джерела з 16 найменувань. В роботі містяться 27 рисунків та 2 таблиці. Метою виконання даної дипломної роботи є створення математичного та програмного забезпечення системи завершення музичних творів. В роботі проведено огляд існуючих програм та систем для автоматичного закінчення мелодій, досліджено методи закінчення мелодій шляхом застосування математичних алгоритмів. Зокрема було розглянуто методи з використанням ланцюгів Маркова, генеративних змагальних нейронних мереж, а також рекурентних нейронних мереж. На основі порівняння для реалізації обрано метод з застосуванням рекурентних нейронних мереж з довгою короткочасною пам’яттю. Спроектовано та реалізовано систему закінчення мелодій на мові програмування Python. Проведено випробування розробленої системи.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи класифiкацiї недоречних висловлювань у соцiальних мережах за допомогою емоцiйного забарвлення(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Малахатка, Олександр Володимирович; Лiскiн, Вячеслав ОлеговичДипломну роботу виконано на 55 аркушах, вона мiстить 2 додатки та перелiк посилань на використанi джерела з 33 найменувань. У роботi наведено 19 рисунки та 3 таблицi. Метою даної дипломної роботи є розробка математичного та програмного забезпечення класифiкацiї повiдомлень в iнтернетi на предмет недоречностi та порiвняльний аналiз методiв машинного навчання у вирiшенi цiєї задачi. У роботi проведено аналiз iснуючих рiшень указаної задачi — штучних нейронних мереж, рiзних ансамблей дерев та баєсiвських моделей. Виконано їх порiвняння з погляду повноти отримуваних розв’язкiв, ефективностi алгоритмiв та пристосованостi методiв до використання текстових даних. Для розв’язання задачi в роботi вибрано метод наївного баєса. Було розроблено систему передбачення токсичностi повiдомлень у певнiй соцiальнiй мережi для спрощення задачi модерацiї.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи розпізнавання номерних знаків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Черниш, Аліна Андріївна; Ліскін, Вячеслав ОлеговичДипломну роботу виконано на 73 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 21 найменувань. У роботі наведено 8 рисунки та 5 таблиць. Метою даної роботи є розробка системи розпізнавання номерних знаків транспортних засобів. Проведено порівняльний аналіз існуючих математичних та комерційних рішень розпізнавання українських номерних знаків. Для розв’язання задачі було обрано згорткову нейронну мережу для виявлення номерних знаків, а оптичне розпізнавання символів для видобутку тексту.Для підвищення точності розпізнавання були застосовані фільтри шумів. Побудовано модель системи детекції та розпізнавання номерних знаків. Описано математичні методи, які використовуються окремими компонентами моделі. Розроблено програмне забезпечення системи. Проведено верифікацію та валідацію системи.Документ Відкритий доступ Задача про коливання жорстко защемленої пружної пластини. Метод вибіркових точних рішень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Машир, Анна Миколаївна; Костюшко, Ірина АнатоліївнаДипломну роботу виконано на 87 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 7 найменувань. У роботі наведено 73 рисунки та 7 таблиць. Метою даної дипломної роботи є розробка математичного та програмного забезпечення для дослідження та розв’язання задачі про коливання жорстко защемленої пружної пластини. У роботі проведено аналіз існуючих рішень указаної задачі — математичних методів, таких як метод скінчених різниць, метод скінчених елементів, метод граничних елементів, метод Фур’є, метод Галеркіна, та програмних рішень – ANSYS, MATLAB, Abaqus, COSMOL, MapleSoft. Виконано порівняння математичних методів та програмних засобів. Для розв’язання поставлених задач було обрано MapleSoft. Розроблено програмний код для обчислення поставленої задачі, валідовано та верифіковано отримані результати.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи кольоризації фотографій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Дахновська, Уляна Олександрівна; Любашенко, Наталія ДмитрівнаДипломну роботу виконано на 62 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 22 найменувань. У роботі наведено 40 рисунків та 2 таблиці. Метою даної дипломної роботи є реалізація конкурентоспроможної системи для вирішення проблеми кольоризації фотографій (зображень). У роботі зроблено аналіз існуючих рішень даної задачі — розглянуто штучні нейронні мережі як метод реалізації комп’ютерного зору, види нейронних мереж для кольоризації зображень (CNN, GAN, Autoencoder), зроблено порівняння методів, виявлено переваги і недоліки. Обґрунтовано вибір методу GAN з поясненням реалізованої архітектури моделі. Розроблено систему обробки чорно-білих зображень в кольорі на мові програмування Python, проаналізовано ефективність моделі за допомогою метрик та проведені контрольні приклади роботи моделі на чорно-білих зображеннях.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення для аналізу коливань консольної пластини із застосуванням узагальненого методу Гальоркіна(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Чух, Богдан Володимирович; Бай, Юлія ПетрівнаДипломну роботу виконано на 68 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 22 найменувань. У роботі наведено 29 рисунків та 2 таблиці. Консольна прямокутна пластина знаходить широке застосування в різних галузях інженерної науки, таких як аеродинаміка, цивільні та гідравлічні пристрої, судна, механічні конструкції тощо. Часто ці пластини працюють при динамічних навантаженнях, які можуть призвести до резонансу, тому знання спектру їх власних коливань і динамічної поведінки є дуже важливим для конструкторів. В даній роботі проведено аналіз існуючих підходів до розв’язання задачі про власні коливання консольних пластин. Існують два основних підходи в теорії дослідження коливань пластин: аналітичні методи та чисельні наближені методи. Аналітичні методи забезпечують високу точність, але не можуть бути застосовані для складних геометрій пластини або складних граничних умов. Чисельні методи є більш гнучкими, але вимагають розв'язування систем великої розмірності, що забезпечує точність лише до певного рівня. У роботі розроблено математичне та програмне забезпечення, яке реалізує узагальнений метод Гальоркіна, що дозволяє з високою точністю розрахувати власні частоти для консольних пластин та побудувати відповідні форми власних коливань.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи генерації зображень на основі методів глибинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Будзінський, Євген Олександрович; Третиник, Віолета ВікентіївнаДипломну роботу виконано на 73 аркушах, вона містить 3 додатки та перелік посилань на використані джерела з 21 найменувань. У роботі наведено 30 рисунків та 8 таблиць. Метою даної роботи є спрощення та алгоритмізація процесу створення зображень художнього характеру. Автоматизація процесу апроксимації розподілу зображень, як даних у багатовимірному просторі, та генерація зображень, що мають схожий набір характеристик до початкових даних. У роботі проведено аналіз існуючих рішень для вирішення проблеми генерації зображень, а саме: генеративна змагальна мережа, варіаційний автокодувальник та дифузійна модель. Виконано їх порівняння з погляду на швидкість навчання, якості згенерованих зображень та швидкості генерації кожного окремого зображення. Для вирішення поставленої задачі, було використано генеративну змагальну мережу. Для підвищення ефективності генерації зображень, було вирішено об’єднати модель генеративної змагальної мережі зі структурою згорткових нейронних мереж. Проведено пошук модифікації генеративної змагальної мережі, яка б дозволила побороти проблему колапсу режиму. Встановлено, що модель генеративної змагальної мережі Васерштайна з градієнтним штрафом, дозволяє вирішити проблему колапсу режиму, щонайменше на розглянутому проміжку навчання, тому її було обрано в якості основної. Розроблено систему, що дозволяє генерувати зображення художнього характеру. Виконано тестування розробленої системи.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи виявлення ознак хвороби Альцгеймера на зображеннях МРТ головного мозку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Анісімов, Олександр Андрійович; Олефір, Олександр СтепановичДипломну роботу виконано на 64 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 32 найменувань. У роботі наведено 29 рисунків та 1 таблицю. Метою даної дипломної роботи є створення математичного та програмного забезпечення системи для класифікації зображень зрізів МРТ головного мозку, виконаних у аксіальній площині, для виявлення ознак хвороби Альцгеймера. У роботі проведено аналіз існуючих рішень указаної задачі — багатошарових персептронів та згорткових нейронних мереж. Виконано їх порівняння з погляду ефективності обробки зображень, кількості параметрів моделей, обчислювальної складності та чутливості до невеликих змін на вхідних зображеннях. Для розв’язання задачі в роботі вибрано модель архітектури згорткової нейронної мережі, яку було основано на архітектурі згорткової нейронної мережі VGG-16. Розроблено автоматизовану систему, що реалізує обраний метод. Виконано тестування розробленої системи.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи покращення якості фотографії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Борисенко, Богдан Русланович; Олефір, Олександр СтепановичДипломну роботу виконано на 50 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 8 найменувань. У роботі наведено 11 рисунків. Метою роботи є дослідження та розробка математичного та програмного забезпечення покращення якості зображення, що базується на основі моделей машинного навчання, порівняння різних моделей машинного навчання, що існують для розв'язання даної задачі. У роботі проведено аналіз існуючих методів, та на основі вибраних було розроблено забезпечення для покращення якості зображення, що зроблені в умовах поганої освітленості.Документ Відкритий доступ Логістична система оптимізації виробничих технологій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Лутак, Маріна Василівна; Третиник, Віолета ВікентіївнаДипломну роботу виконано на 58 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 8 найменувань. У роботі наведено 47 рисунків та 6 таблиць. Метою даної дипломної роботи є дослідження та розробка логістичної системи оптимізації виробничих технологій, яка дозволить забезпечити максимальну ефективність виробничих процесів, знизити витрати на транспортну логістику та оптимізувати час на виконання виробничих процесів У роботі проведено аналіз проблемної області та огляд існуючих рішень указаної задачі — системи оптимізації виробничих технологій. Виконано їх короткий огляд та вказано їх переваги та недоліки. Для розв’язання задачі було використано граф, алгоритм Дейкстри та жадібний алгоритм. Розроблено програмне забезпечення для моделювання логістичної системи оптимізації виробничих технологій на основі математичних методів.Документ Відкритий доступ Система процедурної генерації двовимірних структур на основі колапсу хвильової функції(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Лановенко, Андрій Віталійович; Громова, Вікторія ВікторівнаДипломну роботу виконано на 66 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 13 найменувань. У роботі наведено 32 рисунки та 2 таблиці. Метою даної дипломної роботи є розробка системи процедурної генерації двовимірних структур на основі колапсу хвильової функції. У роботі проведено аналіз існуючих рішень указаної задачі — алгоритму випадкового блукання, алгоритму Marching squares, алгоритму Diamond-Square, шуму Перліна, систем Лінденмаєра, клітинних автоматів, діаграм Вороного та колапсу хвильової функції. Виконано їх порівняння з погляду універсальності та часової складності. Для розв’язання задачі в якості алгоритму процедурної генерації в роботі вибрано колапс хвильової функції. Для кожного набору вихідних зображень написані метадані. Розроблено автоматизовану систему, що реалізує обраний метод. Виконано тестування розробленої системи.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи виявлення підробних зображень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кузін, Юрій Олександрович; Мальчиков, Володимир ВікторовичДипломну роботу виконано на 50 аркушах, вона містить 2 доданки та перелік посилань на використані джерела з 9 найменувань. У роботі наведено 12 рисунків та 5 таблиць. Метою даної дипломної роботи є підвищення рівня протидії розповсюдженню фейкової інформації шляхом розпізнавання підробних зображень. У роботі виконано опис предметної області, проведено огляд підходів до вирішення задачі. Обрано методи машинного навчання, зокрема, застосування згорткових нейронних мереж. Спроектовано та реалізовано програмне забезпечення для виявлення підробних зображень, проведено верифікацію та валідацію розробленої системи.