Статті (ІПЗЕ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено матеріали, що опубліковані або готуються до публікації в наукових журналах та збірниках.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Event-oriented architecture in the system for processing large data streams(Державний університет телекомунікацій, 2023) KuzmInykh, V. O.; Otrokh, S. I.; Xu, B.; Taranenko, R. A.; Kublii, L. I.The article discusses approaches to the implementation of the microservice architecture of the system for processing large data flows when collecting information on the main event-oriented approach in the organization of managing the sequence of use of individual microservices, which provide access to information sources and the extraction of relevant data corresponding to the user's request. this is important when processing large data flows from heterogeneous infor-mation sources, especially when the task is to minimize the total time of collection and processing of large data flows. this, in turn, poses the task of minimizing the number of requests to information sources to obtain a sufficient number of units relevant to the data search request. the creation of effective systems for processing big data requires constant development of approaches to the architecture of building software applications. an approach to the construction of the software system architecture is proposed, which makes it possible to manage the selection of microservices adaptively, in accordance with the events that occur during information collection, and thus form the choice of information sources based on the evaluation of the effectiveness of obtaining relevant information from them. the event-oriented microservice architecture makes it possible to adapt the operation of the software system to the loads on individual microservices and to increase the efficiency of their work by correcting calls to information sources based on the analysis of relevant events that occur during the collection and initial processing of the received data. Based on the analysis of the current state of information collection, new instances of containers can be created to extract information from the most effective sources and, thus, improve the efficiency of the system as a whole. the use of event-oriented microservice architecture can be especially effective in the development of various information and analytical systems that have the need, according to user requests, to refer to various sources of information based on their relevance, and to process large data streams when collecting information.Документ Відкритий доступ Event-oriented architecture system for collecting and processing bibliographic information(Державний університет телекомунікацій, 2022) Ruzhinsky, V. G.; Bondarchuk, A. P.; Kuzminykh, V. O.; Otrokh, S. I.; Taranenko, R. A.Today, one of the most important indicators of the level of international activity of a scientific institution is the number and quality of scientific publications placed in the most prestigious international bibliographic databases. The collection and processing of such information requires significant time and resources, given their size and daily replenishment, the variety of storage formats and access to information repositories. Therefore, such a task of collecting, processing, consolidating and analyzing bibliographic information and assessing the level of international activity of researchers of state scientific organizations and teachers of higher educational institutions is a task of processing big data and requires special approaches in the construction of specialized software systems for its solution. The article considers the construction of the structure of the software system and the main elements of the event-oriented microservice architecture of the system of collecting and analyzing information from bibliographic sources. The basis for the implementation was the microservice architecture with the distribution of services according to the functional purpose. The proposed structure of the system makes it possible to adaptively change the selection of information sources based on the evaluation of the effectiveness of obtaining relevant information from relevant sources, in accordance with the events that occur during the collection of information. The choice of directions for data collection and processing is based on the use of typical scenarios, which allows to significantly increase the efficiency of the analyst's work. The event-oriented microservice architecture of the system makes it possible to adapt the operation of the system to the loads on individual microservices by analyzing the created relevant events. The developed system provides an opportunity to collect information about the international activities of individual people or institutions from sources that are heterogeneous in terms of storage form and composition. The composition of information sources in this system can be expanded without interfering with the work of other system components. Each individual processor of information from the sources can provide only partial data, which is supplemented at the expense of others. The system adapts to the user's request in such a way that data is taken only from those sources that meet the request's requirements and can satisfy them. The developed approach is built on the basics of event-oriented microservice architecture and can be used in the development of various information and analytical systems.Документ Відкритий доступ Digital correction filter in problems of recovery of input signals and observing systems' data in energy objects(2021) Verlan, Andriy; Sterten, JoThe task of signal recovery is one of the most important for auto mated diagnostics and control systems of an energy object. When solv ing the inverse problems of recovering signals, images and other types of data, spectral distortions and losses occur (in some cases, very sig nificant ones). They are primarily stipulated due to ill-posedness of these problems, which is the result of loss of information about the original signal due to strong (and even complete) suppression in the observed signal of a part of spectral components, which become indis tinguishable against the background of errors and noise [1]. Besides, additional spectral distortions may occur in the process of solving re covery problems, which depend on specific methods used and their pa rameters. A method for building a digital correcting filter for pro cessing the results of solving incorrect inverse problems is proposed, which effectively improves the quality of the solution. The method is based on the use of a singular decomposition of the matrix (SVD) of a system of algebraic equations that approximates the integral operator.Документ Відкритий доступ Огляд та порівняння методів машинного навчання для розпізнаванні гідроакустичних сигналів(2022) Верлань, А. А.; Олексій, А. О.У статті представлені алгоритми машинного навчання, які можна застосуванти яя класифікатор гідроакустичних сигналів. Спочатку, розглядався процес вилучення характеристик сигналу, серед яких були представлені методи: розріджене розкладання, генеративний процес створення сигналу та перетворення Фур’є. Розріджене розкладання не часто застосовується, оскільки, майже всі наявні алгоритми розрідженого розкладання мають значну обчислювальну складність, що серйозно впливає на практичне застосування цих алгоритмів і обмежує розріджене представлення за переповненим словником. Генеративний процес хоч і може згенерувати звуки з бажаними показниками, створення сигналу є досить затратним та не завжди відображає звуки в реальному середовищі. Ефективним та перевіреним способом є перетворення Фур’є, що широко застосовується для обробки сигналів в багатьох областях. Уніерсальність цього методу була показана у порівнянні обробки гідроакустичного сигналу та сигналу зображення, де цей підхід мав місце у обох прикладах. Були розглянуті наступні підходи машинного навчання: метод опорнх векторів, дерево рийняття рішень та нейронна мережа. Якщо є велика вибірка даних і потрібна висока точність класифікації, тоді варто обрати нейронну мережу. Значна кількість типів моделей та алгоритмів нейронних мереж дозволяє мати широкий спектр можливостей вирішення поставлених задач. Якщо вибірка мала, потрібна висока точність і швидкість, то добрим вибором буде метод опорних векторів. Метод опорних векторів був створений для задач бінарної класифікації. Застосування алгоритму для вирішення завдань багатокласової класифікації потребує додаткових модифікацій. При застосуванні методу опорних векторів, слід остерігатися великих обсягів даних, при яких можливе перенавчання. Якщо потрібно не витрачати багато зусиль на підготовку даних, потрібен простий та непараметричний алгоритм у цьому разі варто обрати дерево прийняття рішень. Дерево прийняття рішень застосовується для вирішення задач бінарної та мультикласової класифікації.Документ Відкритий доступ Intelligent Object-Oriented Approach to Dynamic Energy Systems’ Modelling(Кам’янець-Подільський національний університетімені Івана Огієнка, 2020) Verlan, Andriy; Jo StertenProposed object-oriented approach and general architecture of intellectual software for mathematical modelling of dynamic ener-gy systems. Introduced and considered in detail an architecture of knowledge bases for modelling of systems described by linear in-tegral equations. Considered a knowledge-based system as a com-position of a specific functional network and an expert system.Документ Відкритий доступ Methods Of Complex Dynamic Systems’ Models’ Equivalent Conversion(Кам’янець-Подільський національний університет ім. Івана Огієнка, 2019) Verlan, Andriy; Sterten, Jo