Магістерські роботи (СПСКС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Метод та модель автономного управління БПЛА(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Шевченко, Олександр Валерійович; Терейковський, Ігор АнатолійовичАктуальність теми. З огляду на зростаючу роль безпілотних літальних апаратів у військових, розвідувальних та гуманітарних місіях, питання розробки автономних систем керування, здатних до незалежного сприйняття навколишнього середовища та ухвалення рішень у реальному часі, є актуальним. Класичні методи не забезпечують достатньої гнучкості та точності в складних динамічних умовах. Застосування нейромережевих моделей детекції та трекінгу цілей відкриває нові можливості для створення інтелектуальних систем управління БПЛА з підвищеним ступенем автономності. Об’єктом дослідження є процес автономного керування безпілотним літальним апаратом у задачах виявлення та супроводу об’єктів. Предметом дослідження є методи та програмні моделі комп’ютерного зору на основі глибокого навчання для виявлення і трекінгу цілей у реальному часі на борту БПЛА. Метою роботи є розробка та дослідження нейромережевої моделі, що дозволяє реалізувати автономне виявлення та трекінг об’єктів з борту БПЛА в режимі реального часу з мінімальною затримкою та високою точністю. Наукова новизна полягає в наступному: Удосконалено архітектуру нейромережевого модуля виявлення та трекінгу цілей, що на відміну від відомих, за рахунок об’єднання YOLOv8 і DeepSORT та оптимізації моделі з використанням ONNX і TensorRT, дозволяє досягти роботи в реальному часі на платформах з обмеженими ресурсами. Запропоновано механізм попередньої обробки відеопотоку та динамічної буферизації, адаптований до умов обмеженого каналу передачі даних та апаратної продуктивності, що дозволило забезпечити стабільність виявлення та супроводу цілей без втрати точності. Практична цінність отриманих результатів полягає у можливості впровадження розробленої системи автономного виявлення та трекінгу цілей у тактичних БПЛА, які працюють у реальному бойовому середовищі або в умовах радіозаглушень. Апробація роботи. Основні положення роботи були представлені на XVII Науковій конференції магістрантів та аспірантів ПМК-2024 (м. Київ, 24 листопада 2024 р.), 2-й Міжнародній науково-практичній конференції «Інформаційні системи та технології: результати і перспективи (IST 2025)» (м. Київ, 5 березня 2025 р.), V Міжнародній науково-практичній конференції «European Congress of Scientific Discovery» (м. Мадрид, Іспанія, 28–30 квітня 2025 р). Крім того, матеріали дисертаційного дослідження опубліковані у науковому журналі категорії «Б» – Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки, т. 36(75), №3, 2025. Структура та обсяг. Магістерська дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків, переліку використаних джерел, додатків. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету, завдання, наукову новизну. У першому розділі проведено аналіз існуючих методів автономного керування БПЛА. У другому – описано математичне забезпечення та вибір архітектури. У третьому – змодельовано логіку функціонування системи. У четвертому – реалізовано програмне забезпечення та проведено тестування. У п’ятому – систематизовано експериментальні результати, графіки, таблиці та зроблено аналітичні висновки. Робота викладена на 97 сторінках, містить 47 рисунки, 1 таблию, 7 додатки.Документ Відкритий доступ Модифікований метод оптимізації парсингу інформації періодичних видань з використанням нейромереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Симонов, Богдан Євгенович; Романкевич, Віталій ОлексійовичАктуальність теми. З розвитком цифрових технологій і стрімким зростанням обсягів текстової інформації, що публікується у періодичних виданнях (новинні ресурси, журнали, блоги тощо), виникає нагальна потреба у створенні ефективних методів автоматизованого вилучення даних. Традиційні алгоритми парсингу, які базуються на фіксованих правилах і шаблонах, часто не справляються із завданням обробки неструктурованої та динамічної інформації, що ускладнює отримання точних і своєчасних результатів. Інтеграція методів глибинного навчання з використанням нейромережевих моделей, зокрема архітектур LSTM і трансформерів, відкриває нові можливості для підвищення якості вилучення структурованих даних із текстів. Реалізація інтерактивного уточнення результатів через зовнішній сервіс ChatGPT API забезпечує додатковий рівень адаптивності та дозволяє коригувати недоліки початкового вилучення даних. Таким чином, розробка модифікованого нейромережевого методу оптимізації парсингу є своєчасним та актуальним завданням як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єкт дослідження. Об’єктом дослідження є процеси та алгоритми автоматизованого вилучення інформації з текстових документів періодичних видань. Предмет дослідження. Предметом дослідження є нейромережеві моделі та алгоритми оптимізації парсингу, а також технології інтегрованого аналізу текстових даних з використанням зовнішніх API для уточнення результатів. Мета роботи. Метою дисертації є розробка ефективного модифікованого нейромережевого методу оптимізації парсингу інформації, що дозволяє автоматично вилучати структуровані дані з періодичних видань із підвищеною точністю та адаптивністю до змін у форматах вхідних текстів. Для досягнення цієї мети передбачено розробку програмного забезпечення, здатного комбінувати традиційні методи вилучення даних із сучасними підходами глибинного навчання та інтеграцією додаткового уточнення через ChatGPT API. Наукова новизна. Запропоновано інтегрований підхід, який поєднує переваги класичних методів парсингу з адаптивними можливостями нейромережевих архітектур. Особливістю пропонованого методу є застосування модифікованої LSTM-моделі для аналізу тексту з урахуванням контексту та семантичних залежностей, а також інтеграція зовнішнього сервісу ChatGPT API, що дозволяє в режимі реального часу уточнювати результати вилучення даних. Запровадження механізмів зворотного зв’язку та адаптивного налаштування гіперпараметрів сприяє підвищенню якості вилучення інформації, що підтверджує наукову новизну розробленого підходу. Практична цінність. Практична цінність дослідження підтверджується можливістю застосування запропонованого методу в інформаційно-аналітичних системах, медіа-платформах та бізнес-додатках, де швидкість і точність вилучення даних є критично важливими. Автоматизація процесу парсингу дозволяє зменшити витрати часу на ручну обробку інформації, мінімізувати вплив людського фактора та забезпечити об’єктивний аналіз текстових даних. Результати дослідження можуть бути використані для створення систем, що здійснюють оперативний моніторинг новин, аналіз інформаційних потоків і підтримку прийняття рішень у сфері управління інформацією. Апробація роботи. Апробація дослідження проводилася на двох етапах: 1. Романкевич В. О., Поліщук О. П., Симонов Б. Є. Модифікований нейромережевий метод оптимізації парсингу інформації періодичного видання // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК’ 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20–22 листопада 2024 р. – Київ, Україна). – Київ, 2024. – С. 418–423. 2. Симонов Б. Є., Романкевич В. О., Поліщук О. П. Модифікований нейромережевий метод оптимізації парсингу інформації періодичних видань// XI Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами»: збірник матеріалів. 27 листопада 2024 р., Київ. – Київ: Національний університет харчових технологій, 2024. – С. 105–106 Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи становить 128 сторінок. Розділ 1 присвячено теоретико-методологічним основам аналізу текстової інформації та штучних нейронних мереж: розглянуто концепції парсингу даних, типові методи видобування інформації, а також фундаментальні принципи побудови та навчання нейронних мереж різних архітектур; проаналізовано специфіку текстів періодичних видань і основні задачі їх автоматизованого аналізу. Розділ 2 міститиме розробку модифікованого нейромережевого алгоритму оптимізації парсингу періодичних видань: постановку наукової задачі та визначення вимог, аналіз сучасних підходів та ідентифікацію недоліків існуючих моделей, розробку концептуальної моделі нейромережевого алгоритму, а також опис методології оптимізації та критеріїв валідації. Розділ 3 присвячено програмній реалізації алгоритму з використанням мови Python: розглянуто архітектурні рішення програмного забезпечення, технологічне забезпечення реалізації алгоритму, детальний опис алгоритмічних компонентів, а також тестування, налагодження та оптимізацію програмного коду. Розділ 4 містить емпіричну оцінку ефективності модифікованого алгоритму та інтерпретацію результатів дослідження: опис організації експериментальної бази даних та методології дослідження, емпіричну валідацію модифікованого алгоритму, порівняльну характеристику з існуючими методами, а також обговорення результатів та перспективи подальших досліджень. У роботі представлено 5 таблиць, 11 рисунків та 4 додатки, що ілюструють як теоретичні аспекти, так і практичну реалізацію розробленого алгоритму.Документ Відкритий доступ Методи оптимізації естетичної та функціональної складової коду програм(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ковтун, Святослав Васильович; Клятченко, Ярослав МихайловичАктуальність теми. У сьогоденні світу створення програмного забезпечення, якість та швидкість виконання коду стають визначальними факторами для підтримки, розширення функціоналу та адаптації програмних продуктів. Однак використання існуючих інструментів, таких як бібліотеки для оптимізації коду, є ускладненим в зв’язку з їх розпорошенням та відсутності єдиного уніфікованого програмного забезпечення. Також наявна проблема недостатньої кількості самого інструментарію. Тому розробка нових та об’єднання з наявними методами для оптимізації естетичної та функціональної складової коду, які враховують різні випадки, є актуальною та важливою задачею, як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єкт дослідження: процеси та засоби оптимізації програмного коду, зокрема написаного мовою програмування Python. Предмет дослідження: алгоритми та програмні рішення для автоматизованої трансформації, аналізу та оптимізації коду Python із використанням інструментів форматування, підвищення продуктивності та адаптації до командних стандартів. Мета роботи: підвищення ефективності засобів для оптимізації (естетичної та продуктивної складових) програмного коду на Python та забезпечення можливості його адаптування до стандартів та потреб розробників програмного забезпечення. Наукова новизна: запропоновано новий комплексний підхід до оптимізації коду, що поєднує автоматичне форматування, аналіз та покращення продуктивності, генерацію коментарів та адаптацію до нестандартизованих стилістичних вимог команд. Також, вперше реалізовано зворотну трансформацію синтаксису з блокової стилізації до Python-формату та навпаки. Практична цінність отриманих результатів полягає в тому, що: Розроблене програмне забезпечення дозволяє значно зменшити витрати часу на підтримку якості коду, покращити читабельність, підтримку та продуктивність програм Python, а також спростити перехід розробників із інших мов програмування. Система легко інтегрується у робочі процеси команд розробки, завдяки наявності налаштовуваних пресетів. Апробація роботи: Клятченко, Я. М., Ковтун С. В. “Методи оптимізації функціональної та естетичної складової коду програм”, Прикладна математика та комп’ютинг ПМК 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна). – Київ, 2024. – С. 558-561. Клятченко, Я., & Ковтун, С. (2025). МЕТОДИ ОПТИМІЗАЦІЇ ЕСТЕТИЧНОЇ ТА ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ СКЛАДОВОЇ ПРОГРАМ. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, (1 (13) 2025 (прийнято до друку). Структура роботи. Магістерська робота складається з вступу, чотирьох розділів, висновків, списку літератури та додатків. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету, задачі та наукову новизну дослідження. У першому розділі розглянуто теоретичні основи оптимізації коду, включаючи поняття якості коду та стандарти кодування та проаналізовано наявний інструментарій. У другому розділі описується мета та інструментарій, який буде використовуватися для розробки програмного забезпечення. У третьому розділі спроектовано саму систему, інтерфейс та алгоритми. У четвертому розділі опис новоствореного програмного продукту та перевірка на відповідність поставленим вимогам. У висновках узагальнено результати дослідження та наведено рекомендації для подальшого впровадження. Робота містить 86 сторінок, 44 рисунків, 5 таблиць та 17 джерел літератури.Документ Відкритий доступ Спосіб розміщення сонячних батарей з використанням генетичних алгоритмів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Батура, Віталій Вікторович; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаАктуальність теми. У сучасних умовах зростання попиту на відновлювані джерела енергії, глобального потепління та енергетичної нестабільності, сонячна енергетика стає одним із ключових напрямків розвитку енергетичної галузі. Для України, яка має значний потенціал сонячної інсоляції та потребу в децентралізованих джерелах живлення, особливо в умовах воєнного часу та післявоєнного відновлення, оптимальне розміщення сонячних панелей має вирішальне значення для підвищення ефективності сонячних електростанцій. Традиційні методи розміщення часто ґрунтуються на стандартних схемах і не враховують просторові обмеження або специфіку локації. Саме тому виникає потреба у розробці інтелектуальних алгоритмів, здатних здійснювати автоматизований пошук найбільш продуктивної конфігурації панелей. Застосування генетичних алгоритмів у цій сфері є новим і перспективним напрямком, який дозволяє значно підвищити ефективність фотоелектричних систем за рахунок гнучкого та адаптивного підходу до проектування. Об’єктом дослідження є процес проектування сонячних електростанцій, а саме — система розміщення фотоелектричних модулів на заданій ділянці з урахуванням її геометричних і кліматичних особливостей. Предмет дослідження виступає метод оптимізації просторового розміщення сонячних панелей на основі генетичного алгоритму, а також програмна реалізація цієї методики у вигляді інструменту, орієнтованого на використання кінцевим користувачем. Мета роботи: створення ефективної математичної моделі та програмного забезпечення для оптимізації розміщення сонячних панелей на прямокутних ділянках за допомогою генетичного алгоритму, що забезпечує максимальний енергетичний вихід системи. Особлива увага приділяється реалізації інтуїтивного графічного інтерфейсу користувача, економічному аналізу впровадження системи та порівнянню з традиційними методами. Наукова новизна полягає в реалізації адаптованого генетичного алгоритму для вирішення задачі просторової оптимізації розміщення фотоелектричних панелей з урахуванням фізичних обмежень — таких як затінення, розмірність ділянки, допустимі кути нахилу й орієнтації. Запропоновано два режими оптимізації — “Поодинокий” (індивідуальне позиціонування панелей) та “Разом” (єдині параметри для всіх панелей), що дозволяє ефективно використовувати алгоритм як для приватних користувачів, так і для комерційних інсталяцій. На відміну від існуючих рішень, система не потребує складних 3D-моделей або ліцензійного ПЗ і працює з високим рівнем автоматизації. Практична цінність. Розроблене програмне забезпечення є універсальним інструментом для практичного використання у сфері проєктування сонячних електростанцій. Воно дозволяє проводити повноцінну оптимізацію конфігурацій панелей без потреби у високовартісному комерційному ПЗ, що особливо актуально для малих підприємств, фермерських господарств, власників приватних домогосподарств та проєктантів із обмеженим бюджетом. Завдяки простому інтерфейсу, можливості вибору ділянки на інтерактивній карті, візуалізації результатів та експорту даних у зручному форматі, система може бути використана як професіоналами, так і звичайними користувачами без глибокої технічної підготовки. Програма також має значний потенціал для освітніх цілей — вивчення основ сонячної енергетики, оптимізаційних методів і роботи генетичних алгоритмів. Апробація роботи. Основні результати роботи були апробовані в процесі тестування програмного забезпечення в реальних умовах, на прикладі Києва, з використанням даних сонячної радіації з сервісу PVGIS. Проведено серію експериментів у різних конфігураціях, що підтвердили ефективність алгоритму та точність енергетичних розрахунків. Результати апробації також обговорювалися під час консультацій з викладачами кафедри, фахівцями в галузі відновлюваної енергетики, та були представлені у вигляді презентаційних матеріалів. Структура та обсяг роботи. Магістерська робота складається зі вступу, п’яти основних розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету, завдання, об’єкт і предмет дослідження, визначено наукову новизну та практичну цінність роботи. Перший розділ присвячено огляду сучасного стану сонячної енергетики в Україні та світі, розгляду основних принципів роботи фотоелектричних панелей, факторів, що впливають на їхню ефективність, а також аналізу існуючих методів проектування та оптимізації розміщення сонячних панелей, включаючи традиційні, евристичні та програмні підходи. У другому розділі розкрито теоретичні основи генетичних алгоритмів, принципи їхньої роботи та доцільність застосування для вирішення задач просторової оптимізації. Надано обґрунтування вибору цього методу для задачі розміщення сонячних панелей. Третій розділ містить формалізацію задачі оптимального розміщення панелей, опис математичної моделі, структуризацію параметрів та алгоритмічну схему реалізації генетичного алгоритму в контексті сонячної енергетики. У четвертому розділі описано створене програмне забезпечення: його архітектуру, графічний інтерфейс, алгоритм роботи, методи оцінки придатності та логіку візуалізації рішень. Проведено детальне тестування в різних сценаріях, що підтвердило стабільність, точність і практичну придатність системи. П’ятий розділ зосереджений на дослідженні ефективності запропонованого рішення. Виконано оцінку економічної доцільності встановлення сонячних панелей, розрахунок строку окупності для побутових і комерційних сценаріїв, аналіз енерговиробництва у різних режимах та доведено переваги генетичного підходу над традиційними схемами. Загальний обсяг роботи становить 145 сторінок основного тексту. У роботі використано 10 ілюстрацій (рисунків). Список використаних джерел налічує Х найменування, що включають як сучасну наукову літературу, так і спеціалізовані технічні документи та нормативи.Документ Відкритий доступ Метод розпізнавання слів у комп'ютерних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Зіменков, Дмитро Андрійович; Терейковський, Ігор АнатолійовичАктуальність теми. Сучасний розвиток інформаційних технологій тісно пов’язаний із впровадженням інноваційних рішень у сфері обробки природної мови, зокрема автоматизацією розпізнавання мовлення в комп’ютерних системах. Це забезпечує підвищення ефективності взаємодії людини з комп’ютером, автоматизацію обробки аудіоданих і створення інтелектуальних систем, таких як голосові помічники, системи транскрипції та автоматичного перекладу. В умовах глобального зростання попиту на багатомовні та адаптивні системи зростає потреба в автоматизованих рішеннях для розпізнавання слів у реальному часі, які можуть працювати в різних умовах, включаючи шумні середовища та змішані мовні сценарії. Одним із перспективних підходів є застосування гібридних методів, що поєднують статистичні моделі, машинне навчання та глибоке навчання, для забезпечення високої точності й швидкості обробки аудіоданих. Гібридні методи розпізнавання мовлення, які використовують сучасні алгоритми, відкривають нові можливості для універсального розпізнавання всіх мов, включаючи рідкісні, а також для обробки акцентів і діалектів у шумних умовах. Використання таких технологій дозволяє автоматизувати процес аналізу аудіо, зменшуючи залежність від людського фактору, підвищуючи швидкість і точність розпізнавання. Це особливо актуально для України, де розвиток інтелектуальних систем може сприяти підвищенню конкурентоспроможності на міжнародному ринку інформаційних технологій. Розробка методів автоматизованого розпізнавання слів у комп’ютерних системах є важливим науковим і практичним завданням, оскільки вона сприяє вдосконаленню інтерфейсів користувача та підвищенню ефективності обробки аудіоданих. Об’єкт дослідження: процес розпізнавання слів у комп’ютерних системах. Предмет дослідження: гібридні методи розпізнавання слів, що поєднують статистичні моделі, алгоритми машинного навчання та глибокі нейронні мережі, для обробки аудіоданих у комп’ютерних системах. Мета роботи: Запропонувати ефективний гібридний метод обробки аудіоданих, адаптований до універсального розпізнавання всіх мов у реальному часі, включаючи шумні та багатомовні умови. Передбачено створення концепції програмного забезпечення, яке здатне автоматично розпізнавати слова, класифікувати мовні одиниці та оцінювати точність результатів. Наукова новизна полягає в наступному: ● Розроблено гібридний метод розпізнавання слів, який інтегрує приховані марковські моделі (HMM), Support Vector Machines (SVM) і трансформери для забезпечення високої точності сегментації та класифікації аудіоданих за умов варіативного шуму та багатомовності. ● Запропоновано новий підхід до інтеграції компонентів гібридної моделі, що оптимізує конвеєр обробки аудіо, забезпечуючи низьку затримку (менше 100 мс) і високу точність (WER нижче 10%). ● Удосконалено методику попередньої обробки аудіоданих, яка включає адаптивне видалення шуму та витягнення ознак (MFCC і багатомовні embeddings), що підвищує стійкість моделі до шумних умов. ● Реалізовано концепцію програмного забезпечення, яке автоматизує процес розпізнавання слів, підтримуючи всі мови та адаптуючись до різних апаратних платформ, включаючи IoT-пристрої з обмеженими ресурсами. ● Запропоновано адаптивний підхід до тонкого налаштування моделі для рідкісних мов, який враховує обмеженість даних і забезпечує точність розпізнавання в реальних умовах. Практична цінність полягає у можливості використання запропонованого гібридного методу для швидкого та точного розпізнавання слів у комп’ютерних системах. Застосування автоматизованої системи розпізнавання мовлення знижує витрати часу на обробку аудіоданих і зменшує залежність від суб’єктивного людського фактору, забезпечуючи об’єктивність і точність результатів. Запропонована концепція програмного забезпечення може бути використана в голосових помічниках, системах транскрипції, автоматичного перекладу та IoT-пристроях для обробки мовлення в реальному часі. На відміну від існуючих методів, таких як традиційні приховані марковські моделі (HMM), глибокі нейронні мережі (DNN) чи сучасні трансформери (наприклад, Whisper від OpenAI), запропонований гібридний метод поєднує переваги трьох підходів – HMM, SVM і трансформерів – для досягнення вищої універсальності та ефективності. По-перше, інтеграція HMM забезпечує швидку сегментацію аудіосигналу (затримка <100 мс), що перевершує DNN і трансформери за швидкістю обробки на слабких платформах, де останні потребують >150–200 мс. По-друге, використання SVM із нелінійним ядром (RBF) підвищує стійкість до шуму (очікуваний WER <10% при SNR 0–10 дБ), тоді як окремі HMM чи DNN демонструють WER >15–20% у подібних умовах. По-третє, трансформери забезпечують точний контекстний аналіз, що дозволяє обробляти омоніми та рідкісні мови (наприклад, кримськотатарську, суахілі) ефективніше, ніж більшість комерційних систем, які обмежені поширеними мовами (WER >30% для рідкісних мов). Крім того, оптимізаційні техніки, такі як дистилювання (зменшення моделі на 40%) і квантування (8-бітне представлення), знижують споживання пам’яті до <500 МБ, роблячи метод придатним для IoT-пристроїв (наприклад, Raspberry Pi), на відміну від ресурсоємних трансформерів, що потребують >2 ГБ. Це забезпечує енергоефективність і знижує витрати на апаратне забезпечення. Таким чином, запропонований метод перевершує існуючі рішення за комбінацією швидкості, точності, стійкості до шуму, підтримки всіх мов і адаптивності до різних платформ, сприяючи створенню конкурентоспроможних ІТ-рішень для автоматизації обробки аудіоданих. Апробація роботи. ● ПРОБЛЕМАТИКА РОЗПІЗНАВАННЯ СЛІВ У КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ Дмитро Зіменков, Ігор Терейковський. Матеріали 2-ї Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційні системи та технології: результати і перспективи» (IST 2025), 5 березня 2025 р. (Київ, Україна). К. : ФІТ КНУТШ, 2025 р. 425 с матеріали магістерської дисертації використані при виконанні науково технічної роботи кафедри СПСКС Факультету Прикладної Математики Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського "Методи, моделі та засоби моніторингу закликів до тероризму у онлайн соціальних мережах" (Державний реєстраційний номер: 0124U003866, дата реєстрації: 05-09-2024) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи становить 100 сторінок.Документ Відкритий доступ Метод побудови комп'ютерних засобів для виявлення розладів здоров'я за райдужкою ока(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Заварін, Валентин Олександрович; Терейковський, Ігор АнатолійовичАктуальність теми. У сучасній медицині зростає потреба в автоматизованих системах діагностики, які забезпечують швидке, точне та доступне виявлення розладів здоров’я. Райдужка ока, як унікальна біометрична структура, може містити інформацію про стан організму, що робить її перспективним об’єктом для неінвазивної діагностики. Традиційні методи аналізу райдужки, такі як іридологія, є суб’єктивними та трудомісткими, тоді як існуючі автоматизовані підходи часто недостатньо враховують складність патологічних змін, чутливі до якості зображень та не забезпечують належної інтерпретованості результатів. Розробка комп’ютерних засобів та методів для автоматичного аналізу зображень райдужки з використанням сучасних технологій комп’ютерного зору, машинного та глибокого навчання є актуальною науково-практичною задачею, що має як наукове, так і практичне значення, сприяючи розвитку неінвазивних діагностичних підходів та потенційно телемедицини. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого аналізу зображень райдужної оболонки ока для діагностики стану здоров'я. Предметом дослідження є методи та алгоритми попередньої обробки зображень райдужки, сегментації, гібридного виділення діагностичних ознак, класифікації та інтерпретації результатів в системах комп'ютерної іридодіагностики. Мета роботи: запропонувати інтегрований багатокомпонентний метод аналізу зображень райдужної оболонки ока для діагностики стану здоров'я, що характеризується підвищеною точністю, робастністю до умов отримання зображень та високим рівнем інтерпретованості діагностичних висновків, а також оцінити його потенційну ефективність. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано комплексну інтегровану архітектуру методу комп'ютерної іридодіагностики (ІБМАР-ПІР), що синергетично поєднує робастну попередню обробку зображень з контролем якості, ансамблеву глибоку сегментацію, гібридне виділення та злиття різнорідних діагностичних ознак, та модуль класифікації з інтеграцією методів пояснювального штучного інтелекту (XAI). 2. Запропоновано новий підхід до гібридного виділення ознак, де ознаки, автоматично вивчені згортковою нейронною мережею (CNN) з механізмами уваги, доповнюються цілеспрямовано виділеними класичними іридологічними (топологічними та кольоровими) ознаками, з подальшим їх інтелектуальним об'єднанням. 3. Обґрунтовано систематичне використання ансамблю моделей сегментації та методів оцінки невизначеності діагностичного прогнозу як невід'ємних частин діагностичного конвеєра для підвищення надійності та достовірності результатів. 4. Адаптовано методи XAI (зокрема, SHAP, LIME, Grad-CAM) для одночасного пояснення внеску як глибоких, так і явних іридологічних ознак у кінцевий діагностичний висновок, забезпечуючи підвищений рівень прозорості. 5. Запропонований спеціалізований модуль контролю якості вхідних зображень та адаптивної попередньої обробки, інтегрований в загальний діагностичний конвеєр. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що: 1. Запропонований метод ІБМАР-ПІР створює науково-методологічне підґрунтя для розробки комп'ютерних систем, здатних забезпечувати більш точне та надійне виявлення ознак розладів здоров’я за райдужкою ока, що може бути використано в медичних закладах та потенційно в телемедичних системах як допоміжний діагностичний інструмент. 2. Запропонований підхід, завдяки підвищеній робастності та інтерпретованості, дозволяє оптимізувати процес діагностики, зменшуючи залежність від суб’єктивних оцінок та підвищуючи довіру до автоматизованих систем. 3. Результати роботи можуть бути застосовані для подальших наукових досліджень у галузі комп'ютерної діагностики, навчання медичного персоналу новітнім методам аналізу медичних зображень та для вдосконалення існуючих комп’ютеризованих діагностичних систем. Апробація роботи. Основні положення та результати дослідження представлено на наукових семінарах кафедри системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем, а також підготовлено до публікації у фахових виданнях. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, п'яти розділів, загальних висновків та списку використаних джерел. У вступі обґрунтовано актуальність теми, визначено мету, задачі, об’єкт і предмет дослідження, а також висвітлено наукову новизну та практичну цінність роботи. У першому розділі проаналізовано сучасний стан проблеми комп'ютерної іридодіагностики, розглянуто існуючі методи та системи, виявлено їхні переваги, недоліки та напрямки для вдосконалення. У другому розділі досліджено теоретичні основи побудови комп'ютерних засобів для іридодіагностики, включаючи анатомо-фізіологічні особливості райдужки, методи обробки зображень та алгоритми машинного навчання, що застосовуються в даній галузі. У третьому розділі детально розроблено новий інтегрований багатокомпонентний метод аналізу зображень райдужки ока (ІБМАР-ПІР) з підвищеною інтерпретованістю та робастністю, описано його архітектуру та функціональність кожного модуля. У четвертому розділі представлено методологію експериментальної перевірки запропонованого методу ІБМАР-ПІР, включаючи опис наборів даних, метрик оцінки, базових методів для порівняння та очікуваних результатів. У п'ятому розділі розглянуто аспекти потенційної практичної реалізації розробленого методу, надано рекомендації щодо його впровадження в клінічну практику, обговорено обмеження та напрямки подальших досліджень. У загальних висновках підсумовано результати дослідження, сформульовано основні наукові та практичні результати, підтверджено досягнення поставленої мети та виконання завдань дисертації. Робота охоплює (кількість) сторінок, містить (кількість) рисунків, (кількість) таблиць і (кількість) джерел у списку використаної літератури. .Документ Відкритий доступ Спосіб захищеного зберігання приватного ключа акаунту мережі блокчейн(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Селетков, Владислав Русланович; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаАктуальність теми. В умовах стрімкого розвитку блокчейн-технологій та цифрових активів питання захищеного зберігання приватних ключів набуває особливої важливості. Приватний ключ – критичний елемент криптографічних механізмів автентифікації та цифрового підпису, а його компрометація може призвести до значних фінансових і репутаційних втрат. Традиційні методи зберігання, такі як апаратні гаманці чи централізовані сервіси, мають суттєві недоліки, включаючи ризики злому, втрати фізичних носіїв або компрометації серверів. У зв’язку з цим необхідні нові підходи, що забезпечать високий рівень безпеки та ефективності зберігання ключів, що є предметом даного дослідження. Мета роботи. Основною метою дослідження є підвищення безпеки зберігання приватних ключів у блокчейн-мережах завдяки використанню способів, що поєднують криптографічні алгоритми, фрагментацію ключа, розподілене зберігання та паралельну обробку фрагментів для підвищення безпеки, продуктивності та стійкості до атак. Об’єкт дослідження. Процеси зберігання, захисту та управління приватними ключами в блокчейн-системах. Предмет дослідження. Способи підвищення безпеки та продуктивності при зберіганні приватних ключів на основі криптографічних алгоритмів, фрагментації та паралельної обробки. Методи дослідження. У роботі використано математичні методи криптографії, алгоритми симетричного та асиметричного шифрування (AES та RSA), методи розподілених обчислень, моделювання ефективності алгоритмів, а також програмну реалізацію та тестування запропонованих методів. Наукова новизна. У межах дослідження запропоновано три нові методи захищеного зберігання приватних ключів: метод фрагментації ключа, комбінований підхід AES + RSA та метод паралельної обробки шифрування. Запропоновані способи забезпечують підвищену безпеку за рахунок зменшення ризиків компрометації ключів, а також підвищують продуктивність шляхом оптимізації процесів шифрування та дешифрування. Вперше проведено комплексний аналіз ефективності таких методів у контексті блокчейн-мереж. Практична цінність. Запропоновані методи можуть бути застосовані у фінансових установах, криптовалютних біржах, децентралізованих додатках (DApps) та інших сферах, що потребують високого рівня безпеки при зберіганні криптографічних ключів. Метод фрагментації AES-256 скорочує час шифрування до 22 мс і розшифрування до 21 мс, комбінований AES+RSA забезпечує високу безпеку при 75 мс шифрування і 130 мс дешифрування, а паралельна обробка зменшує час до 31 мс і 56 мс відповідно, вона дозволяє зменшити затримки шифрування в реальних високонавантажених системах. Наведені показники роблять дані методи придатними для широкомасштабного впровадження. Особистий внесок магістранта. Мною було проведено глибокий аналіз існуючих методів зберігання приватних ключів, розроблено та програмно реалізовано три нові методи підвищеної безпеки, виконано тестування на реальних даних та проведено порівняльний аналіз запропонованих рішень. Апробація результатів дисертації. Основні результати дослідження були представлені на наукових конференціях та у статті, а також застосовані в експериментальних системах зберігання криптографічних ключів у блокчейн-інфраструктурі. Розроблені алгоритми пройшли тестування на ефективність та безпеку у різних умовах експлуатації. Публікації. За результатами дослідження опубліковано наукові статті у фахових виданнях та матеріалах міжнародних конференцій. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Основні розділи включають аналіз проблеми, опис розроблених методів, оцінку їх ефективності та перспективи подальших досліджень. Загальний обсяг роботи становить 102 сторінки, 51 рисунок, 8 таблиць і додатки.Документ Відкритий доступ Інтерактивна система аналізу та візуалізації прогнозування цін(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Романенко, Марія Володимирівна; Романкевич, Віталій ОлексійовичАктуальність теми. У сучасних фінансових ринках прогнозування цін акцій є критично важливим для інвесторів, трейдерів та фінансових аналітиків. Традиційні методи аналізу часто не враховують складні нелінійні та багатомасштабні характеристики фінансових часових рядів. Використання нейронних мереж та вейвлет-перетворень дозволяє врахувати ці особливості та підвищити точність прогнозування. Тому розробка ефективних методів прогнозування цін акцій на основі нейронних мереж і вейвлет-перетворень є актуальною та важливою задачею як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єктом дослідження є процес прогнозування цін акцій на фінансових ринках. Предметом дослідження є методи та алгоритми прогнозування цін акцій з використанням нейронних мереж та вейвлет-перетворень. Мета роботи: аналіз існуючих методів прогнозування цін акцій; розробка методики та програмного забезпечення для прогнозування цін акцій з використанням нейронних мереж та вейвлет-перетворень для підвищення точності прогнозування; оцінка ефективності запропонованих підходів на реальних даних. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Удосконалено метод прогнозування цін акцій шляхом поєднання нейронних мереж та вейвлет-перетворень, що дозволило підвищити точність прогнозів у порівнянні з існуючими моделями. 2. Інтегровано аналіз настрою новин та технічних індикаторів у модель прогнозування цін акцій на основі нейронних мереж і вейвлет-перетворень, що дозволило підвищити точність прогнозів. Практична цінність отриманих результатів полягає в тому, що розроблені методи та програмне забезпечення можуть бути використані на практиці для підвищення ефективності інвестиційних рішень. Програма забезпечує зручний інтерфейс для проведення аналізу та візуалізації прогнозів, що може бути корисним для фінансових аналітиків та трейдерів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені у статті «Прогнозування цін акцій з використанням вейвлет-перетворення та нейронних мереж» та обговорювались на XVII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та завдання дослідження, визначено об’єкт і предмет дослідження. У першому розділі проведено аналіз сучасних досягнень у прогнозуванні цін акцій, розглянуто сутність цього процесу, проаналізовано сучасні методи та технології, визначено їхні переваги та недоліки. У другому розділі досліджено теоретичні основи нейронних мереж та вейвлет-перетворень, обґрунтовано доцільність їхнього застосування для аналізу фінансових часових рядів, розглянуто можливості покращення точності прогнозування шляхом їх комбінації. У третьому розділі описано розроблене програмне забезпечення, детально розглянуто вибір інструментів та технологій, описано архітектуру системи, методику навчання нейронної мережі та інтеграцію вейвлет-перетворень у процес прогнозування. У четвертому розділі описані результати тестування роботи нейронної мережі та аналіз точності прогнозів, порівняно прогнози моделі з реальними ринковими даними і описано вплив вейвлет-перетворень на якість прогнозування. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 88 аркушах і містить 26 рисунків, 2 таблиці, список використаних літературних джерел з 11 найменувань.Документ Відкритий доступ Модифікований спосіб передачі даних у реальному часі за допомогою WFB-NG(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Чуніхін, Олексій Павлович; Коляда, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. Актуальність теми дослідження зумовлена сучасними тенденціями розвитку бездротових технологій та потребами у забезпеченні надійної та безпечної передачі даних в реальному часі. Різке зростання застосування дистанційно керованих систем, таких як дрони, системи відеоспостереження, телеметрії та робототехніка, підвищує вимоги до якості передачі, стабільності з’єднання та захисту даних. Метою даного дослідження є аналіз, розробка та впровадження альтернати-вного способу використання апаратури Wi-Fi за допомогою протоколу WFB-NG, що забезпечує передачу даних у реальному часі з підвищеною надійністю та ефек-тивністю. Об’єктом дослідження є протоколи бездротової передачі даних у реальному часі WFB-NG для дистанційно керованих систем і безпілотних пристроїв. Предметом дослідження є методи та технології розширення функціональності при передачі даних у протоколі WFB-NG, зокрема шляхом впровадження механізмів сесійних ключів для WFB-NG. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Розроблено модифікований протокол WFB-NG, який включає механізм регулярного оновлення сесійних ключів, що надає додаткову функціональність для забезпечення безпеки передачі даних у реальному часі. 2. Надано алгоритм підбору і налаштування всіх компонентів проєкту WFB-NG із запропонованим модифікованим протоколом для безпілотних автономних систем. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що модифікований протокол WFB-NG з покращеними функціоналом для захисту та надійності передачі даних може бути впроваджений у системи зв’язку для дистанційного керування безпілотними літальними апаратами, роботами та іншими пристроями, що працюють у режимі реального часу, підвищуючи безпеку даних та зменшуючи ймовірність втрати керування. Запропоновані рішення дозволяють інтегрувати оновлену версію протоколу у різні галузі, включаючи промисловість, логістику та безпеку, забезпечуючи надійний захист конфіденційної інформації та перешкоджаючи несанкціонованому доступу до керованих систем. Розроблені алгоритми управління оновленням сесійних ключів можуть бути використані як основа для створення більш безпечних і стабільних мережевих рішень, що дозволить застосовувати Wifibroadcast не лише в умовах прямої видимості, а й у складних умовах роботи, таких як міські середовища або внутрішні приміщення. Практичне використання результатів дослідження дозволяє створити прототипи систем зв'язку для об’єктів критичної інфраструктури (електростанцій, водоканалів, транспортних мереж тощо), що потребують високонадійного зв'язку з додатковими рівнями захисту. Апробація результатів роботи Положення даної роботи та проміжні результати доповідались і обговорювались на наступних конференціях: 1. Прикладна математика та комп'ютинг 2024, м. Київ, 2024. 2. VII International Scientific and Practical Conference «Education and science of today: intersectoral issues and development of sciences», Cambridge-Vinnytsia, 2024. Публікації 1. Чуніхін О.П., Wifibroadcast як рішення для передачі даних у реальному часі// Education and science of today: intersectoral issues and development of sciences: Collection of scientific papers «ΛΌГOΣ» with Proceedings of the VII International Scientific and Practical Conference, Cambridge. Cambridge-Vinnytsia: P.C. Publishing House & UKRLOGOS Group LLC, 2024.. – С. 185 – 189 2. Чуніхін О.П., Коляда К.В. Усунення можливих теоретичних вразливостей протоколу WFB-NG // Прикладна математика та комп'ютинг 2024. – Київ. ПМК-2024. – С. 591 – 594 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів, висновків до кожного розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел. У вступі подано загальну характеристику роботи, описано сучасний стан проблеми, обґрунтовано актуальність теми дослідження, сформульовано мету та задачі роботи, а також наведено відомості про практичну цінність отриманих результатів. У першому розділі розглянуто основні концепції та технології, що стосуються бездротових систем передачі даних на базі протоколу IEEE 802.11 (Wi-Fi). Подано етапи розвитку стандарту Wi-Fi, його основні версії та методи доступу до середовища передачі. У другому розділі розкрито архітектуру та проведено огляд протоколів на основі підходів Wifibroadcast як рішення для безперервної передачі даних з низькою затримкою в умовах нестабільного з’єднання. У третьому розділі представлено модифікацію протоколу WFB-NG, що включає розширення його функціональності. Зокрема, запропоновано алгоритм регулярного оновлення сесії(сесійних ключів), що знижує ризик несанкціонованого доступу до даних. У четвертому розділі проведено тестування модифікованого протоколу WFB-NG для оцінки його працездатності. Представлено результати тестів, що підтверджують ефективність WFB-NG у забезпеченні стабільного та захищеного з’єднання у системах реального часу, таких як безпілотні апарати та віддалені камери спостереження. У висновках підсумовано результати проведеної роботи. Повний обсяг дисертації – 107 сторінок, в тому числі 84 сторінки основного тексту, 43 рисунків, 4 таблиці, список використаних літературних джерел (25 найменувань), 20 слайдів презентації. Ключові слова: бездротова передача даних, Wi-Fi, дистанційне керування, протокол передачі даних, безпілотні літальні апарати, мережеві рішенняДокумент Відкритий доступ Комп'ютерна система для віддаленого моніторингу руху об’єктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Цимбал, Владислав Юрійович; Дробязко, Ірина ПавлівнаАктуальність теми. Системи віддаленого моніторингу руху об’єктів є важливою складовою багатьох сучасних технологічних рішень, що спрямовані на підвищення рівня безпеки, автоматизацію процесів і контроль за динамічними об’єктами. Універсальність відеосистем виявлення руху робить їх незамінними у важкодоступних місцях, при моніторингу великих територій чи у випадках, коли використання традиційних сенсорів є обмеженим. Зважаючи на стрімкий розвиток технологій відеоспостереження та алгоритмів обробки відеопотоків, актуальним є дослідження і створення масштабованих, адаптивних систем виявлення руху. Особливий інтерес викликає об’єктно-орієнтований підхід, що забезпечує гнучкість у налаштуванні та адаптацію до змін середовища. Мета роботи. Створення ефективної масштабованої та адаптивної системи для дистанційного моніторингу руху об’єктів на основі камер із використанням сучасних засобів обробки відеопотоків. Об’єкт дослідження. Процеси виявлення та відстеження руху об’єктів за допомогою систем відеоспостереження Предмет дослідження. Методи, алгоритми та засоби дистанційного виявлення руху об’єктів в умовах зі змінними характеристиками середовища. Методи дослідження. В роботі застосовуються методи аналізу відеопотоків, алгоритми сегментації й відстеження об’єктів, а також принципи об’єктно-орієнтованого програмування. Наукова новизна: – Запропоновано використання алгоритму OpenCV для поділу кадрів відеопотоку на області спостереження з подальшим застосуванням алгоритмів виявлення руху, що дозволяє підвищити точність виявлення руху та класифікації об’єктів, а також збільшити кількість зон спостереження. – Розроблено модель з адаптацією до змінюваних умов середовища завдяки інтеграції в систему засобів стереоскопічного зору та згорткових мереж. – Запропоновано підхід до створення системи відеовиявлення руху з використанням об’єктно-орієнтованого моделювання, що підвищує гнучкість і масштабованість системи. Практична цінність: Розроблена система дистанційного виявлення руху об’єктів забезпечує виявлення, розпізнавання та класифікацію рухомих об’єктів за змінюваних умов в середовищі спостереження. Система має практичну цінність завдяки своїй здатності працювати у важкодоступних місцях та умовах, де традиційні датчики не можуть застосовані чи не забезпечують необхідний результат. Система може бути легко адаптована під особливості задач систем спостереження в різних галузях: – безпека та контроль за громадським простором; – моніторинг об’єктів у транспортній інфраструктурі; – розумні будинки та промислові об’єкти; – військові та наукові застосування. Апробація результатів дисертації: основні положення і результати роботи представлені та обговорювались на конференціях: – Прикладна математика та комп’ютинг. XVІІ науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2024 факультету прикладної математики 20 – 22 листопада 2024 р., Київ, Україна. – К.:КПІ, 2024. – XI Міжнародна науково-технічна Internet-конференція. Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами. Київ, 27 листопада 2024 р. – К.:НУХТ, 2024. Структура та обсяг роботи. Робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі представлено аналіз існуючих систем виявлення руху та алгоритмів обробки відеопотоків. У другому розділі описано методи дистанційного виявлення руху об’єктів за допомогою комп’ютерного зору, камер спостереження та об’єктно-орієнтованого підходу до їх розробки. Третій розділ описує розроблену систему моніторингу руху, її алгоритми, програмні засоби та способи збереження результатів для прийняття рішень. Четвертий розділ містить результати тестування та рекомендації щодо вдосконалення системи. Ключові слова: моніторинг руху, відеовиявлення, об’єктно-орієнтоване програмування, сегментація зображень, машинне навчання, адаптивна фільтрація.Документ Відкритий доступ Автоматизована система генерування UML діаграм(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Цесля, Антон Дмитрович; Малежик, Петро МихайловичАктуальність теми. Документування програмного коду є критично важливою частиною процесу розробки та підтримки програмного продукту. В зв’язку зі стрімким збільшенням ролі інформаційних технологій в сучасному світі - складність та об’єми програмного коду в нових та існуючих проєктах постійно зростають. Людський ресурс та продуктивність праці є ключовим фактором розвитку продукту, це зумовлює те, що кожен учасник повинен мати можливість швидко дізнатись як працює той чи інший модуль проєкту для впровадження нового функціоналу чи відладки існуючого. Зважаючи на об’єми сучасних продуктів більшість розробників не знають досконально як працює вся інформаційна система, якою вони займаються. Для вирішення цього питання приходить різноманітна документація коду, яку, зазвичай, розробляють інженери, які займались ним. Зазвичай мова йде про різноманітні діаграми, які мовами розмітки на кшталт UML інженери створюють самі. Впровадження автоматичної системи генерації діаграм допоможе істотно прискорити процес розробки та підтримки продуктів та позитивно вплине на кінцевий результат. Об’єктом дослідження є алгоритми обходу абстрактного синтаксичного дерева(AST) згенерованого з вихідного коду C++ для автоматизованої генерації різноманітних діаграм мовою UML. Предметом дослідження є методи та технології обходу абстрактного синтаксичного дерева для автоматизованої генерації UML діаграм з вихідного коду C++. Метою роботи є детальний аналіз та розробка методу обходу AST для генерації різноманітних UML діаграм Наукова новизна полягає в автоматизованій генерації UML діаграм методом обходу абстрактного синтаксичного дерева з вихідного коду С++. Практична цінність отриманих робіт полягає в тому, що при розробці нового продукту, чи підтримці існуючого команда розробки буде мати можливість швидко автоматизувати дороговартісний по ресурсам процес документації проєкту, а саме її частину з діаграмами класів по поведінки, що дозволить зосередити більше ресурсів на розробку та пришвидшить ознайомлення нових людей з кодовою базою. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVІІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.), тези включені до дотатку А. Також вони були представлені на Х Міжнародній молодіжній науково-практичной інтернет-конференції «Наука і молодь в XXI сторіччі»(Полтава,28 листопада 2024р.), тези включені до додатку Б. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, 4 розділів та висновків. В додатку В предсталено презентацію, а в додатку Г – лістинг розробленого програмного забезпечення. У вступі подано обґрунтування актуальності теми, визначено об'єкт та предмет дослідження, сформульовано мету та завдання роботи, описано наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів. У першому розділі зроблено оцінку важливості документування програмного коду, та проаналізовані існуючі способи для цього. У другому розділі проведено дослідження загальних молживостей UML діаграм та оглянуто інструменти для створення системи автоматичної генерації діаграм. У третьому розділі оглянуто структуру програмної системи, її модулі та алгоритми. У четвертому розділі розглянутий приклад генерації діаграм класів та поведінки У висновках представлені результати проведеної роботи. Работа представлена на 81 аркуші, містить 4 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 16 найменувань. У роботі наверено 8 рисунків та 6 таблиць Ключові слова: UML, абстрактне синтаксичне дерево, AST, C++, автоматична генерація діаграм, обход AST, документація програмного коду.Документ Відкритий доступ Спеціалізована комп’ютерна система прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів у банках(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Ус, В`ячеслав Сергійович; Морозов, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. Сучасний банківський бізнес характеризується високим рівнем конкуренції та ризиків. Ключовим ризиком для банків є кредитний ризик та відтік клієнтів. Кредитний ризик визначається як ймовірність втрати банком коштів через несплату кредиту з боку клієнта, в той час як відтік клієнтів може призвести до зменшення доходів банку та погіршення його конкурентоспроможності. В наш час банки повинні мати ефективні системи управління ризиками, для мінімізації своїх втрат та підвищення конкурентоспроможності. Важливим інструментом управління ризиками є спеціалізовані комп’ютерні системи прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів. Тому розробка та втілення таких систем є досить актуальним питанням для сучасного банківського сектора. Використання сучасних методів та інструментів, таких як машинне навчання та великі дані, може допомогти банкам мінімізувати втрати у сучасному фінансовому середовищі. Мета роботи: експериментальним шляхом дослідити існуючі моделі машинного навчання, виконати їх аналіз, та на основі отриманих результатів, запропонувати ефективніший метод для спеціалізованої комп’ютерної системи прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів у банках. Об’єктом дослідження є процеси прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів у банківських установах Предметом дослідження є методи машинного навчання, їх моделі та програмні комплекси прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів банку. Методи дослідження: методи машинного навчання – логістична регресія, випадковий ліс, k-найближчих сусідів, нейронні мережі. Наукова новизна полягає в наступному: • запропоновано ансамблевий спосіб прогнозування відтоку клієнтів, який використовує сильні сторони набору окремих методів машинного навчання; • розроблено модель на основі нейронної мережі, яка забезпечує підвищення точності прогнозування кредитного ризику. Практична цінність: розроблена спеціалізована комп’ютерна система прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів у на основі запропонованих моделей може забезпечити банкам ефективність управління ризиками та сприятиме покращенню обслуговування клієнтів Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на: - XVII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 факультету прикладна математика (Київ, 20 -22 листопада 2024 р.); - XI Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами». 27 листопада 2024 р. – К.: НУХТ, 2024. Публікації: за темою дослідження опубліковано дві наукові праці – тези доповідей на конференціях. Структура та обсяг роботи. Представлена магістерська дисертація виконана відповідно до встановлених вимог щодо структури та обсягу наукових робіт. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох основних розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по роботі в цілому. У вступі обґрунтовано актуальність обраної теми, визначено мету, завдання, об’єкт та предмет дослідження, розкрито наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів. Перший розділ присвячено теоретичним аспектам СКС та прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів у банківській сфері. В ньому проведено аналіз існуючих методів прогнозування, виявлено їх переваги та недоліки, обґрунтовано доцільність застосування методів машинного навчання. У другому розділі розглянуто методи машинного навчання, проведено порівняльну характеристику. У третьому розділі розроблено спеціалізовану комп’ютерну систему прогнозування кредитного ризику та відтоку клієнтів яка використовує методи машинного навчання. Четвертий розділ присвячено практичній реалізації методів машинного навчання для прогнозу кредитного ризику та відтоку клієнтів у банках. Був розроблений ансамблевий метод (Stacking Ensemble) для прогнозу відтоку клієнтів, який поєднує переваги різних машинних методів для підвищення точності прогнозування. А для прогнозування кредитного ризику була реалізована повнозв’язна нейронна мережа, яка показала високі результати у задачі прогнозування схвалення позики. У висновках узагальнено основні результати дисертаційного дослідження, сформульовано висновки та рекомендації щодо подальшого використання розробленої системи. Загальний обсяг магістерської дисертації становить 127 сторінок, у тому числі 90 сторінок основного тексту, включаючи 31 рисунків, 6 таблиць. Ключові слова: банківська сфера, кредитний ризик, відтік клієнтів, прогнозування, методи машинного навчання, нейронні мережі, спеціалізована комп’ютерна система.Документ Відкритий доступ Комп’ютерна система розподіленої реплікації даних між серверами PostgreSQL(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Русаков, Максим Віталійович; Романкевич, Віталій ОлексійАктуальність теми. У сучасних умовах розвитку технологій та глобалізації, ефективне управління великими обсягами даних стає одним з ключових факторів успішного функціонування підприємств. Особливо актуальним є питання побудови надійних та масштабованих систем управління даними, які можуть забезпечити безперервну роботу навіть у випадку відмови частини системи. Реплікація даних між серверами є основним інструментом для забезпечення високої доступності та надійності інформаційних систем. Тому розробка системи розподіленої реплікації даних між серверами PostgreSQL та застосування її на практиці є актуальною і важливою задачею, як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єктом дослідження є система реплікації даних між серверами PostgreSQL. Предметом дослідження є алгоритми та технології, що використовуються для розподіленої реплікації даних між серверами PostgreSQL, а також їх адаптація до різних сценаріїв і вимог для забезпечення ефективної, масштабованої та надійної роботи інформаційних систем. Мета роботи: аналіз існуючих методів і технологій реплікації; розробка та впровадження кастомних рішень для вибіркової реплікації окремих таблиць і рядків; дослідження та розробка ефективної системи розподіленої реплікації даних між серверами PostgreSQL; оптимізація процесу реплікації для забезпечення стабільності, масштабованості та продуктивності великих розподілених систем. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано модифікований підхід до вибіркової реплікації даних у системах PostgreSQL, що дозволяє зменшити навантаження на сервери та покращити ефективність передачі даних між ними. 2. Розроблено модифіковану систему кастомної реплікації даних між серверами PostgreSQL з використанням конфігураційних файлів, яка забезпечує гнучке управління напрямками передачі даних та вибіркову реплікацію окремих таблиць і рядків. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонована система розподіленої реплікації даних між серверами PostgreSQL забезпечує ефективну і надійну передачу даних у великих розподілених системах. Вона дозволяє скоротити час синхронізації даних між різними вузлами системи, підвищує продуктивність баз даних завдяки вибірковій реплікації окремих таблиць або рядків. Розроблені методи дозволяють адаптувати систему для реальних сценаріїв використання в бізнес-процесах, зокрема для оптимізації роботи з великими масивами даних і забезпечення безперервної роботи вузлів при збоях окремих серверів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на VII Міжнародній науково-практичній конференції «Актуальні проблеми розвитку науки в контексті глобальних трансформацій інформаційного суспільства» (Київ, 30-31 жовтня 2024 р.) та на XVІІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.). Структура та обсяг роботи. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох основних розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, описано сучасний стан проблеми, обґрунтовано актуальність теми дослідження, сформульовано мету та задачі роботи, а також наведено відомості про наукову новизну отриманих результатів і їх практичну цінність. У першому розділі розглянуто основні концепції та технології, що стосуються системи реплікації даних між серверами PostgreSQL, а також проаналізовано існуючі підходи до реалізації реплікації, що дозволяє виявити їхні переваги та недоліки. У другому розділі представлено результати дослідження архітектури та механізмів роботи PostgreSQL, зокрема особливості реплікації даних, алгоритми та методи, що використовуються для забезпечення цілісності та синхронізації інформації. У третьому розділі описано розроблену систему, включаючи вибіркову реплікацію окремих рядків таблиць, її реалізацію та практичні аспекти впровадження. У четвертому розділі викладено результати тестування та оцінки ефективності розробленої системи реплікації. Оцінено вплив реплікації на загальну продуктивність, проведено аналіз можливих збоїв та запропоновано методи їхнього усунення. Також здійснено порівняння ефективності розробленої системи з існуючими аналогами, що дозволило визначити переваги та слабкі сторони підходу. У висновках підсумовано результати проведеної роботи та обговорено перспективи подальших досліджень. Робота представлена на 91 аркушах та містить посилання на список використаних літературних джерел. Ключові слова: реплікація даних, PostgreSQL, система розподіленої реплікації, вибіркова реплікація, сервери бази даних, збереження даних, автоматизація.Документ Відкритий доступ Система захищеного електронного документообігу на базі технології блокчейн(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Рудницький, Павло Євгенійович; Щербина, Олександр АндрійовичАктуальність теми. У сучасному світі, який характеризується стрімким розвитком цифрових технологій, електронний документообіг стає невід'ємною частиною бізнес-процесів, державного управління та багатьох інших сфер. Ці системи дозволяють зменшити витрати часу і ресурсів, автоматизувати обробку документів та забезпечити прозорість операцій. Проте, попри численні переваги, впровадження таких систем супроводжується значними викликами, серед яких найбільш актуальними є безпека даних, автентифікація користувачів, верифікація документів та гарантування їхньої незмінності і автентичності. З розвитком інформаційних технологій та збільшенням обсягів цифрових даних зростають і ризики, пов'язані з несанкціонованим доступом, фальсифікацією документів, витоком конфіденційної інформації та іншими кіберзагрозами. Це зумовлює необхідність пошуку інноваційних рішень, які забезпечують захищеність і цілісність даних в процесі обміну та зберігання. Одним із перспективних підходів до вирішення цих проблем є використання блокчейн-технологій, які дозволяють створювати децентралізовані системи з високим рівнем безпеки. Блокчейн забезпечує прозорість та незмінність записів, що є ключовими аспектами в контексті довіри до систем електронного документообігу. Використання блокчейну також дає змогу впроваджувати механізми автоматизації, такі як смарт-контракти, які, в свою чергу, підвищують ефективність процесів і мінімізують вплив людського фактора. Актуальність теми обумовлена потребою у розробці нових підходів до побудови систем електронного документообігу, які враховують сучасні виклики та ризики. Запропонована в рамках даної роботи система інтегрує блокчейн, як основний елемент для збереження істинності даних, поєднуючи його з off-chain архітектурою для підвищення масштабованості, швидкодії та зниження витрат. При цьому, пропонується механізм динамічного генерування хеш-ключа доступу до даних, що, в свою чергу, привносить додатковий шар захисту до системи. Мета і задачі дослідження. Метою магістерської дисертації є підвищення рівня захисту, масштабованості та енергоефективності систем електронного документообігу на основі блокчейн-технологій шляхом розробки та обґрунтування методу динамічного генерування ключів доступу та врахування архітектурних особливостей on-chain та off-chain підходів. Було поставлено такі задачі для дослідження: 1. Провести аналіз існуючих систем електронного документообігу та методів їх захисту. 2. Оцінити переваги та недоліки існуючих підходів. 3. Запропонувати та впровадити архітектурне рішення, яке інтегрує блокчейн як джерело істинності даних. 4. Розробити алгоритм динамічного генерування ключів доступу на основі Proof of Work для підвищення безпеки системи. 5. Провести оцінку ефективності запропонованого рішення в умовах сучасних кіберзагроз. Методи дослідження. Для досягнення мети роботи та вирішення поставлених завдань було використано такі наукові методи: 1. Метод системного аналізу: застосовано для аналізу існуючих підходів до управління доступом та підтримки високого рівня безпеки даних у блокчейн-системах. Цей метод дав змогу ідентифікувати переваги та недоліки існуючих рішень, а також визначити вимоги до розробки нового підходу. 2. Математичне моделювання: використано для формалізації алгоритму Proof of Work та моделювання процесу динамічного генерування ключів доступу. 3. Криптографічний аналіз: застосовано для оцінки стійкості запропонованого алгоритму до атак, зокрема brute force і колізійних атак. Цей метод допоміг визначити рівень криптографічної стійкості динамічно згенерованих ключів доступу. Наукова новизна. Наукова новизна дослідження полягає у розробці та впровадженні механізму динамічного генерування ключів доступу в системах електронного документообігу, які базуються на Off-chain підході. Вперше запропоновано використання цього механізму для підвищення рівня захисту цифрових документів шляхом збільшення ентропії між екземплярами даних, що значно ускладнює компрометацію ключів навіть у випадку неавторизованого доступу до зовнішніх сховищ. Практичне значення одержаних результатів. Запропонований підхід може бути впроваджений в різних галузях, таких як логістика, медицина, фінанси, державний сектор тощо, для забезпечення захисту конфіденційної інформації, підвищення ефективності документообігу та зниження ризиків несанкціонованого доступу до даних. Особистий внесок магістранта полягає у власному виконанні повного циклу досліджень: від концептуалізації ідеї до практичної реалізації та оцінки ефективності запропонованого рішення. Апробацiя результатiв та публiкацiї. Основні положення і результати представлені та обговорювались на: ● XVII-й науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.); ● IV Міжнародній науково-практичній конференції «SCIENCE AND TECHNOLOGY: CHALLENGES, PROSPECTS AND INNOVATIONS», 28-30.11.2024, Осака, Японія. Також за результатами досліджень опублікована стаття ● в науковому журналі «Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки» (№ 6, 2024). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з чотирьох розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел (18 найменувань). Повний обсяг дисертації – 91 сторінки, у тому числі 82 сторінки основного тексту, 21 рисунок, 1 таблиця. Ключові слова: захищений електронний документообіг, динамічне генерування хеш-ключів, Proof of Work, Blockchain, Off-chain.Документ Відкритий доступ Спосіб фільтрації шумів у великих наборах даних для покращення навчання нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Проценко, Владислав Андрійович; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаАктуальність теми зумовлена постійним зростанням обсягів даних, які використовуються у різних галузях, таких як медицина, фінанси, екологія та технології. В умовах, коли дані часто містять шум, що може спотворювати результати аналізу, фільтрація шумів стає критично важливою. Нейронні мережі, як один із найбільш потужних інструментів для обробки даних, потребують очищення вхідних сигналів від шуму для досягнення високої точності та продуктивності. Дослідження методів фільтрації шумів в контексті великих наборів даних є актуальним завданням, оскільки невірні або зашумлені дані можуть призвести до неправильних висновків та рішень. Об’єкт дослідження – Об'єктом дослідження є процес навчання нейронних мереж із використанням великих наборів даних, що містять різноманітні типи шумів. Предмет дослідження – Предметом дослідження є методи фільтрації шумів, зокрема, класичні та сучасні алгоритми, що застосовуються для очищення даних перед їх подачею на вхід нейронним мережам, включаючи адаптивні фільтри, вейвлети, методи на основі принципу головних компонентів (PCA), а також комбіновані фільтри. Мета роботи – Основною метою даної роботи є дослідження та аналіз різних методів фільтрації шумів, які впливають на ефективність навчання нейронних мереж, з метою виявлення найбільш оптимальних рішень для покращення якості обробки даних. Наукова новизна одержаних результатів Наукова новизна даного дослідження полягає в розробці та впровадженні нових методів фільтрації шумів, адаптованих до умов роботи з великими наборами даних. Результати дослідження демонструють можливість покращення точності навчання нейронних мереж за рахунок застосування комбінацій різних фільтраційних методів. Окрім того, представлено порівняння ефективності традиційних і сучасних методів фільтрації, що дозволить визначити оптимальні підходи для конкретних типів шуму. Практичне значення одержаних результатів Практичне значення дослідження полягає в можливості впровадження отриманих результатів у реальні проекти, що передбачають використання нейронних мереж для аналізу великих даних. Запропоновані методи фільтрації можуть бути застосовані в таких галузях, як медичне діагностування, фінансовий аналіз, обробка зображень та аудіосигналів, що дозволить значно покращити якість обробки даних та зменшити ризик помилок. Особистий внесок Особистий внесок автора у дослідження полягає у проведенні експериментів, аналізі отриманих результатів та формулюванні рекомендацій щодо вибору методів фільтрації. Автор також розробив програмне забезпечення для реалізації фільтраційних алгоритмів, що дозволяє автоматизувати процес обробки даних і спростити застосування розроблених методів у практиці. Апробація результатів роботи Результати роботи були апробовані на семінарах та засіданнях групи, де представлено доповіді з обговоренням отриманих даних, методів фільтрації та їх ефективності. Перелік конференцій: науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2024, VII Міжнародної студентської наукової конференції «Глобалізація наукових знань: міжнародна співпраця та інтеграція галузей наук» від 29.11.2024, XII Міжнародна науково-практична конференція “EUROPEAN CONGRESS OF SCIENTIFIC ACHIEVEMENTS” Публікації За результатами дослідження заплановано кілька публікацій, присвячених різним аспектам фільтрації шумів у великих наборах даних. Окремі статті міститимуть порівняльний аналіз методів фільтрації, результати експериментів та рекомендації для практичного застосування. Структура роботи Структура роботи включає такі розділи: вступ, 3 розділи; 9 підрозділів, висновки, список використаних джерел. Список використаних джерел містить 30 позицій. В першому розділі представлено визначення шумів, їх типи та вплив на результати навчання нейронних мереж. Розглянуто сучасні підходи до фільтрації шумів у контексті машинного навчання. У другому розділі аналізуються різноманітні методи фільтрації, зокрема, класичні, такі як медіанний та Савіцького-Голея, а також новітні методи, засновані на машинному навчанні, включаючи адаптивні фільтри та вейвлети. У третьмоу розділі описується архітектура проекта, надається аналіз та оцінка використаних методів, базуючись на результатах тестування. Таким чином, робота має на меті всебічне дослідження проблеми фільтрації шумів у великих наборах даних, що дозволить покращити навчання нейронних мереж та забезпечити їх ефективну роботу в умовах реальних завдань. Ключові слова: фільтрація шуму, нейронні мережі, машинне навчання, зашумлені дані, методи фільтрації, фільтри Калмана, вейвлет-фільтрація, PCA, медіанна фільтрація, фільтр Савіцького-Голея, оцінка ефективності, аналіз даних, SNR, метрики якості.Документ Відкритий доступ Інформаційна система управління та комунікації для ОСББ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Панченко, Денис Андрійович; Щербина, Олександр АндрійовичАктуальність теми. Ефективне управління багатоквартирними будинками є невід'ємною складовою розвитку житлово-комунального господарства. В Україні, де багато багатоквартирних будинків експлуатуються ОСББ (об'єднання співвласників багатоквартирного будинку), залишається проблема недостатньої автоматизації управлінських процесів. Це створює ризики затримок у вирішенні важливих питань, непрозорості у фінансовій звітності, а також труднощі в моніторингу стану будинкової інфраструктури. В умовах сучасного суспільства цифровізація є ключем до підвищення ефективності, прозорості та задоволеності мешканців. Інформаційні системи для ОСББ мають забезпечувати швидке прийняття рішень, оперативний обмін інформацією та прозорість у фінансових питаннях, що є актуальним як для співвласників, так і для органів управління. Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є створення комплексної інформаційної системи для автоматизації управлінських процесів у ОСББ, що забезпечують прозорість фінансових операцій, якісний моніторинг стану інфраструктури та налагодження ефективної комунікації між співвласниками. Система спрямована на вирішення таких задач: ● мінімізація адміністративних витрат; ● створення механізму електронного голосування; ● автоматизація фінансового обліку; ● своєчасний контроль технічного стану будівельних елементів; ● забезпечення інтерактивного доступу до звітності для мешканців. Об’єктом дослідження виступають процеси управління багатоквартирними будинками, зокрема в контексті фінансової звітності, комунікації, моніторингу інфраструктури та технічного обслуговування, що здійснюються ОСББ. Предметом дослідження є інструменти автоматизації управління, які включають програмні рішення для обліку фінансів, моніторингу інфраструктури (наприклад, ліфти, системи водопостачання та опалення) та комунікаційні платформи, що дозволяють організовувати електронне голосування, обмін повідомленнями та сповіщення мешканців. Методи дослідження. Для досягнення поставлених цілей було застосовано такі методи: ● Спостереження та порівняння – для збору даних про існуючі процеси ОСББ. ● Системний аналіз – для аналізу структури ОСББ та визначення їхніх потреб. ● Імітаційне моделювання – для моделювання фінансових потоків та технічного обслуговування. ● Аналіз потреб – для вивчення потреб мешканців через опитування та анкетування. ● Прототипування – для розробки інтерактивних модулів (комунікація, голосування, облік). ● Програмування і тестування – для створення і перевірки функціональних компонентів. ● Методи обробки даних – для автоматизації фінансового обліку та прогнозування витрат. Наукова новизна. У дисертації набули подальшого розвитку методи управління процесами в об'єднаннях співвласників багатоквартирних будинків, які були реалізовані під час розробки інтегрованої інформаційної системи, що поєднує фінансовий, технічний та комунікаційний аспекти управління в єдиному цифровому середовищі. Це дало змогу автоматизувати ключові процеси, підвищити ефективність прийняття рішень та покращити облік і контроль технічного стану об'єктів у відповідності до сучасних технологічних викликів. Запропонований підхід до інтеграції сучасних технологій програмування, автоматизації процесів та архітектурних рішень, забезпечує не лише реалізацію кожного із зазначених аспектів, а й їхню взаємодію, що сприяє прозорості, ефективності та покращенню комунікації між співвласниками і адміністрацією ОСББ. Зокрема вдосконалено методологію побудови інформаційних систем для ОСББ, що включає: ● Інтеграцію з платіжними системами, що забезпечує зручність і прозорість фінансових операцій. ● Розробку систем електронного голосування та комунікації, які сприяють колективному прийняттю рішень і підвищують рівень залучення співвласників. ● Інтеграцію з системами моніторингу електропостачання, що дозволяє оперативно відстежувати стан електромереж і планувати заходи для запобігання відключенням. ● Покращення методів автентифікації користувачів за допомогою JWT-токенів, що підвищує безпеку доступу до системи та захищає персональні дані користувачів. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні інформаційної системи, яка дає змогу: ● зменшити адміністративні витрати за рахунок автоматизації рутинних процесів; ● забезпечити прозорість фінансової звітності, що сприяє довірі мешканців; ● організовувати голосування та опитування без фізичної присутності співвласників; ● здійснювати оперативний контроль стану інфраструктури, запобігаючи аварійним ситуаціям; ● покращити якість обслуговування мешканців завдяки своєчасним сповіщенням та доступу до актуальної інформації. Особистий внесок магістранта. Автор самостійно провів аналіз потреб ОСББ через опитування мешканців, що стало основою для формулювання вимог до інформаційної системи. Запропонував структуру мультифункціональної інформаційної системи для ОСББ, яка інтегрує фінансовий, технічний і комунікаційний модулі. Розробив алгоритм автоматизованого обліку платежів і адаптації технологій електронного голосування до специфіки багатоквартирних будинків. Усі результати були апробовані особисто автором шляхом створення та тестування прототипів системи в умовах, наближених до реальних. Апробацiя результатiв. Основні положення і результати дисертації представлені та обговорювались на: ● XVII-й науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.); ● VII-й Міжнародній студентській науковій конференції «Модернізація та сучасні українські і світові наукові дослідження» (Чернігів, 6 грудня 2024 р.). Публікаї роботи 1. Панченко Д.А., Щербина О.А. Інформаційна система управління та комунікації для ОСББ. VII Міжнародна студентська наукова конференція «Модернізація та сучасні українські і світові наукові дослідження» – 2024. – с.258-261. – URL: https://archive.liga.science/index.php/conference-proceedings/issue/view/inter-06.12.2024/108 2. Панченко Д.А., Щербина О.А. Інформаційна система управління та комунікації ОСББ, Прикладна математика та комп’ютинг. ПМК, 2024: сімнадцята наук. конф. магістрантів та аспірантів, 20–22 листопада 2024 р.: зб.тез доп./ [редкол.: Дичка І.А. та ін.]. – К. : Просвіта, 2024. – с. 519-522. Структура та обсяг роботи. Робота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 110 аркушів основного тексту, 63 ілюстрацій, 4 таблиць, список літератури з 22 різних джерел. Ключові слова: ОСББ, автоматизація, інформаційна система, фінансовий облік, моніторинг інфраструктури, електронне голосування, комунікація. інформаційне забезпечення, підсистеми інформаційного забезпеченняДокумент Відкритий доступ Комп’ютерна система автоматичної ідентифікації з розпізнаванням жестів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Осьмак, Анастасія Антонівна; Сергієнко, Павло АнатолійовичАктуальність теми. Сучасний розвиток інформаційних технологій спрямований на підвищення безпеки та зручності взаємодії людини з комп’ютерними системами. Поєднання біометричних технологій, таких як розпізнавання жестів, із сучасними методами криптографічної автентифікації, такими як passkey, відкриває нові можливості для створення надійних та інтуїтивних систем ідентифікації. Жестова автентифікація забезпечує природну, безконтактну взаємодію, тоді як passkey гарантує високий рівень криптографічного захисту. Ця комбінація є перспективною для застосування у сферах безпеки, фінансів, медицини, а також у розумних будинках та промисловості. Тому дослідження та розробка інтегрованих систем жестової автентифікації з використанням passkey є актуальним завданням із високою науковою та практичною цінністю. Об’єктом дослідження є комп'ютерна система автоматичної ідентифікації. Предметом дослідження є комп'ютерна система автоматичної ідентифікації з розпізнаванням жестів. Мета роботи: використовуючи існуючі методи біометричної автентифікації на основі жестів та криптографічної автентифікації, побудувати систему автоматичної ідентифікації. Відповідно до поставленої мети визначені такі завдання: опис предметної області досліджень; аналіз відомих методів ідентифікації; технічний аналіз поточних методів та їх реалізація; опис процесу розробки системи, що поєднує жестової автенфікації з паскеями; тестування створеної системи. Методи дослідження аналіз наукової літератури, системний та порівняльний аналіз. Наукова новизна полягає в наступному: Розроблена комп'ютерна система автоматичної ідентифікації, яка поєднує в собі розпізнавання жестів та паскеїв, що забезпечує підвищену точність та безпеку системи в умовах реального часу. Практична цінність отриманих результатів полягає в тому, що розроблена система може бути впроваджена в різних галузях, забезпечуючи високий рівень безпеки та зручності користувачів. Наприклад, у сфері цифрового самоврядування вона дозволяє створити двофакторну автентифікацію з використанням жестів як біометричного фактора та passkey як криптографічного компонента. У розумних будинках така система може забезпечувати контроль доступу, а в медицині — безконтактне управління обладнанням. Апробація роботи. Результати дослідження представлені автором на науково-практичній конференції «Державна політика та управління стратегічними комунікаціями в кризових умовах» (м. Київ, 23 жовтня 2024 року), XVII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів "Прикладна математика та комп'ютинг" ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024р.). Публікації: 1. Сергієнко П.А., Осьмак А.А., Поліщук О.П. Ідентифікація та автентифікація з використанням жестів і паскеїв // ПМК-2024: Сімнадцята наукова конференція магістрантів та аспірантів, Київ, 20-22 листопада 2024 р.: збірник тез доповідей [редкол.: Дичка І.А. та ін.]. – К.: Просвіта, 2024. – С. 449-452. 2. Осьмак А.А., Сергієнко П.А., Ідентифікация та автентифікація з використанням жестів і паскеїв // Державна політика та управління стратегічними комунікаціями в кризових умовах : Збірник тез ІIІ Міжнародної науково-практичної конференції. Київ-Вроцлав, 23 жовтня 2024 р. Київ : «ОФІС ЦИФРОВОГО ВРЯДУВАННЯ», 2024. С. 132-134 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету і завдання дослідження, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи. У першому розділі розглянуто сучасні методи біометричної автентифікації, аналіз технологій розпізнавання жестів, криптографічних методів, таких як passkey, а також їх можливу інтеграцію. Визначено тенденції та виклики в даній сфері. У другому розділі наведено порівняння різних видів двофакторної автентифікації, недоліки, переваги та обґрунтування вибору поєднання passkey та біометричної автентифікації за допомогою жестів за допомогою математичних обчислень та визначення рівня безпеки майбутньої системи. У третьому розділі представлені технічні аспекти реалізації, порівняльна характеристика та загальний огляд бібліотек для реалізації системи автентифікації за допомогою жестів та passkey. Проведено детальний план розробки системи. Описано архітектуру і підходи по реалізації. Представлені приклади програмного коду. У четвертому розділі наведені результати тестування та аналіз отриманої системи. Представлені результати працездатності системи. У висновках підбито підсумки роботи, сформульовано основні висновки, підкреслено наукову новизну та практичну цінність, а також окреслено перспективи подальших досліджень. Ключові слова: жестова автентифікація, passkey, автоматична ідентифікація, комп’ютерний зір, криптографія, біометрія.Документ Відкритий доступ Система комплексного моніторингу мікроклімату у приміщенні на основі технологій ІоТ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Орел, Богдан Вадимович; Клятченко, Ярослав МихайловичУ сучасному світі мікроклімат у приміщеннях має ключове значення для здоров'я та комфорту людей. Використання технологій Інтернету речей відкриває нові можливості для контролю та регулювання мікроклімату, а саме: дозволяють відстежувати параметри мікроклімату віддалено та автоматично регулювати їх, збирати та аналізувати дані для виявлення тенденцій та закономірностей, інтегруватися з іншими системами будівель. Існуючі прилади моніторингу мікроклімату мають кілька суттєвих недоліків, які впливають на їхню ефективність та зручність використання. Більшість таких пристроїв мають суттєві обмеження щодо обсягів збереженої інформації, що унеможливлює узагальнення отриманих результатів для визначення проблем мікроклімату у приміщенні. Пристрої, що є доступними за ціною, мають дуже обмежений функціонал, мають низьку точність вимірювання, не мають можливості калібрування датчиків, не надають дистанційного доступу до результатів вимірювання. Це значно звужує коло споживачів та галузей використання дешевих пристроїв моніторингу якості повітря. Пристрої, що мають більш розширений функціонал, мають зависоку ціну, що стає серйозною перешкодою на шляху їх використання широким колом користувачів. Перелічені недоліки існуючих моделей моніторів мікроклімату показують необхідність розробки більш доступних рішень з вдосконаленим функціоналом на основі технологій інтернету речей, які б відповідали сучасним вимогам до стану мікроклімату в приміщеннях різного призначення. Мета роботи Метою дисертації є розробка ефективної системи комплексного моніторингу мікроклімату у приміщеннях різного призначення на основі технологій ІоТ, яка забезпечить безперервний збір та аналіз параметрів мікроклімату для досягнення оптимальних умов з урахуванням вимог комфортності. Для досягнення поставленої мети вирішуються такі задачі: ‒ аналіз існуючих систем моніторингу мікроклімату у приміщенні з метою визначення проблем, що потребують вдосконалення; ‒ визначення вимог до системи моніторингу мікроклімату у приміщенні; ‒ визначення поняття мікроклімату та його оптимальних параметрів; ‒ розробка архітектури системи інтернету речей для моніторингу мікроклімату у приміщенні; ‒ розробка структурної та функціональної схем системи; ‒ розробка та оптимізація алгоритмів обробки та передачі даних; ‒ розробка прототипу системи; ‒ розробка веб-інтерфейсу системи; ‒ тестування та аналіз отриманих даних. Об’єкт дослідження – процеси моніторингу параметрів мікроклімату у приміщеннях різного призначення. Предмет дослідження – програмно-апаратні засоби та методи побудови системи комплексного моніторингу мікроклімату, що базується на технологіях IoT. Методи дослідження У роботі використовуються порівняльний аналіз, методи оцінки кліматичних показників (вимірювання ємності полімеру, вимірювання опору провідника, інфрачервоної дисперсії світла, електрохімічної емісії), методи моделювання, програмування, обробки та візуалізації отриманих результатів. Наукова новизна Наукова новизна роботи полягає у тому, що запропонована нова структурна організація системи моніторингу мікроклімату, яка складається з апаратного та програмного модулів, яка перевершує існуючі аналоги на ринку за рахунок декількох ключових аспектів. По-перше, система дозволяє вимірювати більшу кількість показників у реальному часі, що підвищує точність та детальність моніторингу кліматичних умов. По-друге, вона забезпечує зберігання великого обсягу статистичних даних без використання зовнішніх серверів, що знижує витрати на обслуговування та дозволяє проводити ретельний аналіз середовища у приміщенні. Крім того, розроблена система оснащена можливістю заміни та калібрування датчиків, що робить її більш гнучкою та довговічною. Ці характеристики дозволяють підвищити ефективність контролю кліматичних параметрів приміщень і роблять систему конкурентоспроможною на ринку завдяки її доступній вартості та розширеній функціональності. Практична цінність Розроблена ефективна система комплексного моніторингу мікроклімату у приміщеннях різного призначення, яка забезпечує безперервний збір та аналіз параметрів мікроклімату, віддалений доступ до зібраних даних за допомогою зручного та інтуїтивно зрозумілого веб-інтерфейсу. Система доступна широкому колу споживачів, її впровадження у різних галузях суттєво покращить якість моніторингу стану мікроклімату, що надасть можливість швидше та більш ефективно реагувати на зміни мікроклімату та вживати відповідних заходів для його покращення. Апробація результатів дисертації Основні положення та результати роботи були представлені та обговорені на 2 науково-технічних конференціях, а саме: XVІ науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-30 листопада 2023 р.) та XVІІ науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.). Публікації Основні результати досліджень викладені в 2 тезах доповідей у збірниках тез доповідей конференцій: Клятченко Я. М., Орел Б. В. Сучасні мікроконтролери як основа для пристроїв інтернету речей. Прикладна математика та комп’ютинг ПМК 2023 : збірник тез доповідей XVI наук.-практ. конференції магістрантів та аспірантів, 28-30 лист. 2023 р. Київ : КПІ, 2023. С. 212-217; та Клятченко Я. М., Орел Б. В. Компоненти системи моніторингу мікроклімату на базі технологій інтернету речей. Прикладна математика та комп’ютинг ПМК 2024 : збірник тез доповідей XVII наук.-практ. конференції магістрантів та аспірантів, 20-22 лист. 2024 р. Київ : КПІ, 2024. Структура та обсяг роботи Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел (52 найменування). Повний обсяг дисертації – 144 сторінки, у тому числі пояснювальна записка – 101 аркушів, 50 рисунків, 12 таблиць. Ключові слова мікроклімат, інтернет речей, моніторинг, Arduino IDE, C++, JavaScript, SQLite3, СУБД, TVOC, UART, I2C, ESP32.Документ Відкритий доступ Комплекс програмних засобів перетворення GL-моделей відмовостійких багатопроцесорних систем типу донор-реципієнт(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Остапчук, Тетяна Андріївна; Романкевич, Олексій МихайловичАктуальність теми. Застосування відмовостійких багатопроцесорних систем (ВБС) набуває з кожним роком все більшого поширення, що пов’язано з можливостями одночасного підвищення як швидкодії, масштабованості, можливостей до складних розрахунків, так і надійності. Це призводить до розширення області їх використання, що відноситься не тільки до високопродуктивних обчислювальних систем, але і до систем управління складними відповідальними об’єктами, які мають найбільшу потребу у забезпеченні високого рівня надійності (атомні електростанції, системи керування літаками, ракетами, космічними апаратами, транспортом та інші), чия відмова може призвести не лише до великих матеріальних втрат, а й до тяжких наслідків економічного та екологічного характеру. Моделювання поведінки таких систем в потоці відмов займає досить велику кількість часу та ресурсів, що ускладнює процес розрахунку надійності досліджуваної системи. Ефективним методом розрахунку надійності систем є використання графо-логічних моделей (GL-моделей). В свою чергу розробка комплексу програмних засобів для побудови GL-моделей ВБС та подальші експерименти над нею значно зменшує витрати часу та ресурсів для моделювання поведінки ВБС в потоці відмов, що робить дану задачу актуальною та важливою як з наукової, так і з практичної точки зору. В даній роботі розглядається GL-модель для небазової системи, що складається з підсистем «донор» та «реципієнт», які взаємодіють між собою, розділяючи ресурси для підвищення відмовостійкості загальної системи. Це забезпечується шляхом розподілення процесорів від більш відмовостійкої та складної системи до менш відмовостійкої спеціалізованої системи, тобто від «донора» до «реципієнта» з можливістю обмеження кількості переданих процесорів. Об’єктом дослідження є методи та алгоритми побудови та перетворення GL-моделі небазових ВБС. Предметом дослідження є моделювання поведінки ВБС типу «донор-реципієнт» в потоці відмов за допомогою графо-логічних моделей (GL-моделі), подальша модифікація реберних функцій та її вплив на поведінку системи. Мета роботи: розробка комплексу програмних засобів для побудови GL-моделей ВБС типу «донор-реципієнт» та наступної модифікації реберних функцій побудованої моделі; тестування та оцінка ефективності запропонованого комплексу; аналіз та підведення результатів дослідження. Методи дослідження: в роботі використовуються засади дискретної математики, теорії графів, теорії GL-моделей, теорії програмування, математичну логіку. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Розроблено алгоритм та комплекс програмних засобів для побудови GL-моделей небазової ВБС типу «донор-реципієнт». 2. Порівняно застосування модифікації реберних функцій для загальної моделі системи та моделей підсистем. 3. Виведено результати експериментів і показано, що реалізоване програмне забезпечення адекватно відображає поведінку системи у потоці відмов, і модифікована модель може бути використана для аналізу відмовостійкості систем. Практична цінність отриманих результатів полягає в тому, що розроблене програмне забезпечення може бути використана на практиці для зменшення витрат часу та ресурсів при виконанні попереднього аналізу та розрахунку надійності ВБС типу «донор-реципієнт» на основі статистичних даних, отриманих за допомогою розробленого комплексу. За допомогою використання алгоритмів модифікації реберних функцій моделі можна досліджувати їх ефективність для систем в залежності від вказаних їх параметрів. Програма забезпечує зручне використання для проведення моделювання та тестування, з можливістю вказання параметрів системи та бажаного обмеження кількості використовуваних процесорів системи «донора» системою «реципієнт». Це є корисним інструментом для подальших досліджень систем інших конфігурацій. Особистий внесок магістранта полягає у: розробці комплексу програмних засобів побудови та модифікування GL-моделей, в тому числі GL-моделі системи з пари підсистем з симетричним резервуванням; проведенні експериментів для дослідження впливу модифікації моделей на їх поведінку у потоці відмов; аналіз та підведення результатів дослідження. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.) та на IV Міжнародній науковій конференції «Період трансформаційних процесів в світовій науці: задачі та виклики» (13.12.2024; м. Рівне, Україна). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, наведено оцінку сучасного стану питання, приклади використання, обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та задачі дослідження, описано об’єкт і предмет досліджень, показано наукову новизну та практичну цінність роботи, наведено дані про апробацію результатів. У першому розділі проведено аналіз і опис відмовостійких багатопроцесорних рішень та їх значимості, поняття надійності, наведено сучасні рішення для розрахунку надійності ВБС та методи моделюванні ВБС, розглянуто сутність методу використання графо-логічних моделей. У другому розділі досліджено та описано властивості GL-моделей, методи і особливості побудови графів, існуючі та використані методи модифікації реберних функцій GL-моделей, визначено переваги та недоліки, детально описано алгоритми побудови та обрані методи модифікації GL-моделей з наведеними алгоритмами виконання для досліджуваного виду ВБС з підсистемами типу “донор-реципієнт”. У третьому розділі детально описано реалізацію комплексу програмних засобів, розглянуто вибір інструментів та технологій, наведено архітектуру розробленого програмного забезпечення, надано приклади отриманих результатів використання створених алгоритмів. У четвертому розділі проведено аналіз отриманих результатів виконаних експериментів над досліджуваною GL-моделлю за допомогою розробленого комплексу програмних засобів, наведено статистичні дані та оформлено висновок зробленого аналізу. У висновках представлені результати проведеної роботи. Магістерська дисертація складається з чотирьох розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел (14 найменувань). Повний обсяг дисертації – 106 сторінок, у тому числі 96 сторінок основного тексту, 14 рисунків, 5 таблиць. Ключові слова: ВБС, GL-модель, Граф, Засоби оцінки надійності, Моделювання поведінки системи, Потік відмов, Програмне забезпечення, Підсистеми типу «донор-реципієнт», Небазова модель, Модифікація моделі.Документ Відкритий доступ Система інтелектуального аналізу контенту та побудови персоналізованих рекомендацій з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Неживий, Богдан Миколайович; Дробязко, Ірина ПавлівнаАктуальність теми: У сучасному світі кількість генерованих даних зростає експоненційно, що ставить перед наукою та бізнесом завдання їх ефективного аналізу і використання. Системи рекомендацій дозволяють організовувати та оптимізувати потоки інформації, забезпечуючи користувачам доступ до найбільш релевантного контенту. Сучасні користувачі вимагають все більш персоналізованого підходу у взаємодії з цифровим контентом. Рекомендаційні системи, які аналізують попередню поведінку та вподобання користувачів, сприяють створенню більш персоналізованого досвіду, підвищуючи інтерес до платформи та рівень взаємодії з нею. Ефективні системи рекомендацій можуть значно підвищити продуктивність маркетингових кампаній, забезпечуючи таргетинг на основі великих даних та передбачального аналізу. Це допомагає компаніям краще розуміти своїх клієнтів та ефективніше управляти рекламними бюджетами. Уміння адаптуватися та швидко відповідати на зміни в потребах користувачів є ключовим для успіху у багатьох галузях. Компанії, що імплементують передові технології для аналізу даних і рекомендацій, здобувають конкурентну перевагу на ринку. Розвиток методів машинного навчання, в тому числі нейронних мереж та алгоритмів глибокого навчання, відкриває нові можливості для розширення теоретичних і практичних знань у цій області. Ваша робота сприятиме подальшому розвитку теоретичних основ і практичних застосувань у сфері систем штучного інтелекту. Розробка та впровадження систем інтелектуального аналізу та персоналізації контенту не тільки вирішує актуальні практичні завдання, але й сприяє теоретичному розумінню процесів обробки інформації та прийняття рішень в умовах нестабільності та нестачі інформації. Мета роботи: створити систему персоналізованих рекомендацій, яка забезпечує точність у передбаченні вподобань користувачів, автоматичну адаптацію до змін їхніх інтересів у реальному часі, швидку обробку великих обсягів даних. Об’єктом дослідження є процеси аналізу великих даних та систем персоналізованих рекомендацій у сфері цифрового контенту. Предметом дослідження є методи машинного навчання для персоналізованих рекомендацій, алгоритми фільтрації та програмні засоби, що забезпечують обробку користувацьких даних та видачу рекомендацій. Методи досліджень: порівняльний та емпіричний аналіз, теорія нейронних мереж, методи машинного навчання для обробки та класифікації даних. Наукова новизна: • Розроблено новий підхід до створення систем інтелектуального аналізу та персоналізації контенту, який враховує індивідуальні вподобання користувачів. • Запропоновано алгоритм для адаптивної персоналізації рекомендацій, що базується на використанні глибоких навчальних моделей для аналізу поведінки користувачів. • Розроблено програмний модуль, який застосовує сучасні алгоритми машинного навчання для оптимізації вибору контенту та адаптації до змін у вподобаннях користувачів. Практична цінність: розроблена система рекомендацій забезпечує покращення точності та релевантності рекомендацій і може бути застосована в різних галузях: від електронної комерції до стрімінгових платформ. Впровадження запропонованих рішень оптимізує процес пошуку потрібної інформації, тим самим підвищуючи ефективність використання інформаційної платформи. Апробація результатів дисертації: основні положення і результати роботи представлені та обговорювались на конференціях: • Прикладна математика та комп’ютинг. XVII науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2024 факультету прикладної математики 17 – 19 листопада 2024 р., Київ, Україна. – К.:КПІ, 2024. • XI Міжнародна науково-технічна Internet-конференція. Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами. Київ, 27 листопада 2024 р. – К.:НУХТ, 2024. Структура та обсяг роботи: магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновку, списку використаних джерел та додатків. Вступ містить опис проблематики інтелектуального аналізу та персоналізованих рекомендацій контенту, а також актуальність напрямку досліджень у контексті машинного навчання. Перший розділ описує теоретичні основи систем інтелектуального аналізу та механізмів рекомендацій, включаючи алгоритми машинного навчання та їхнє застосування для аналізу великих даних. Другий розділ містить аналіз сучасних методів машинного навчання для персоналізації контенту, з акцентом на різні типи нейронних мереж, що використовуються для цих цілей. Третій розділ присвячено програмній реалізації модуля інтелектуального аналізу та персоналізованих рекомендацій, тестуванню системи, включаючи детальний опис розробки та реалізацію алгоритмів машинного навчання. Четвертий розділ описує експериментальну перевірку розробленої системи, аналіз результатів та визначення ефективності пропонованих рішень. Висновки містять підсумки виконаної роботи та рекомендації щодо подальшого вдосконалення системи. Магістерська дисертація представлена на 67 аркушах, містить 3 додатків, 15 джерел, 31 рисунків і 3 таблиць. Ключові слова: інтелектуальний аналіз даних, персоналізовані рекомендації, машинне навчання, нейронні мережі, система рекомендацій, аналіз великих даних, глибинне навчання.