Секція 1. ПМА «Прикладна математика»
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Методи підтримки прийняття рішень та обчислювальної лінгвістики для визначення загальної оцінки рівня напруженості в суспільстві(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Щьоголєв, М. О.Метою даної роботи є опис інструментів підтримки прийняття рішень та обчислювальної лінгвістики, а також системи визначення рівня напруженості в суспільстві, що розробляється з використанням цих інструментів. Окрім того, метою є демонстрація результатів роботи прототипу цієї системи.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи купівлі / продажу електроенергії потужностей відновлюваної енергетики(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Чертов, О. Р.; Бірук, С. В.У статті запропоновано рішення на основі алгоритмів навчання з підкріпленням, що здійснюють арбітраж електроенергії. Рішення щодо закупівлі та продажу електроенергії приймаються на основі історії попереднього споживання електроенергії споживачем, моделей ціноутворення електроенергії та метеорологічних факторів за попередні періоди часу.Документ Відкритий доступ System of clasterization of Arabic papers(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Tretynyk, Violeta V.; Naser J. HamadThe problems of clusterization of Arabic paper are solved. The techniques of Text mining are used for solving the problem. Step-by-step the systems of clusterization are builded. For clusterization we used the program WEKA.Документ Відкритий доступ Автоматизація підбору гіперпарметрів LSTM для задачі розпізнавання емоцій за аудіозаписами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Третиник, В. В.; Коваленко, О. П.Задача класифікації аудіозаписів є затребуваним питанням в сучасних реаліях і може бути використана широким напрямком галузей, як для цивільних, так і військових потреб.Документ Відкритий доступ Попередне покращення якості зображення для підвищення точності ропізнавання об’єктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Третиник, В. В.; Давиденко, М. А.Розпізнавання об'єктів з фотографій у наш час є дуже актуальним. Це може бути корисно для комерційного, державного так і військового проєкту. Щоб досягнути результату така система повинна мати дуже гарну математичну базу (алгоритми нейронних мереж), але щоб результати були корисними таку систему потрібно оснастити додатковою обробкою якості вхідних фотографій. Розумне підвищення якості зображень дає гарні результати і може бути в подальшому використане в різних системах комп’ютерного зору. Методи глибокого навчання як передовий засіб моделювання у машинному навчанні можна ефективно застосовувати для обробки зображень. Тому далі в роботі буде розглянуто деякі актуальні підходи до вирішення такої задачі та порівняно їх особливі характеристики роботи.Документ Відкритий доступ Застосування методів машинного навчання в питаннях оцінки якості життя молоді(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Третиник, В. В.; Гуро, Д. А.; Андрусенко, О. М.Оскільки соціальний розвиток є прямим наслідком економічного зростання країни є актуальним питання аналізу якості життя населення, що обумовило в останні десятиліття підвищений інтерес дослідників до цього питання [5,6]. Такі чинники як, наприклад, матеріальне положення сім’ї, погане географічне розташування країни, забрудненість навколишнього середовища, не найкраще керування державою та інші впливають на якість життя людини в певному місці проживання.Документ Відкритий доступ Метод вирішення проблеми холодного старту для рекомендаційної системи фільмів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Третиник, В. В.; Бондарчук, О. О.Рекомендаційні системи допомагають користувачам знаходити та вибирати потрібні елементи: фільми, книги, готелі із великої кількості доступних в інтернеті електронних джерел інформації [1]. Враховуючи великий набір об’єктів та опис потреб користувачів, сервіси пропонують користувачеві невелику кількість елементів, яка добре підходитьдо опису.Так само система рекомендацій фільмів забезпечує рівень комфорту та персоналізації. Допомагає користувачам краще взаємодіяти з системою та дивитися фільми, які відповідають їхнім потребам.Але, незважаючи на широке застосування рекомендаційних систем, однією складною та поширеною проблемою є проблема холодного запуску, коли для певних користувачів або елементів невідомі попередні події, такі як рейтинги чи кліки. Це може стати проблемою, що в подальшому може призвести до втрати нових користувачів через низьку точність рекомендацій на ранніх стадіях. Зосередившись саме на даній проблемі, можна суттєво збільшити кількість нових користувачів сервісів, які використовують рекомендаційні системи.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення ідентифікації власника голосу на основі архітектури сіамських нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Соловйов, С. О.; Копичко, С. М.; Страшнова, А. С.Оскільки розпізнавання мовлення останнім часом набирає значної популярності, розробники намагаються імплементувати дану систему в свої програмні засоби. Тому виникає необхідність надання лише деяким користувачам доступ до програмного забезпечення, тим самим це створює потребу в системі ідентифікації голосу.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення підсистеми аналізу настроїв текстових даних за допомогою засобів обробки природної мови(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Сирота, С. В.; Копичко, С. М.; Бондаренко, С. А.Задача класифікації за емоційним забарвленням у відгуках користувачів є однією з основних в обробці природної мови. Серед методів класифікації,в класі методів обробки природної мови, існують ті, що дозволяють класифікувати неструктуровані дані за емоційним забарвленням. Основними методами в цій галузі є методи машинного навчання. У цій статті розроблена програмна система для аналізу настроїв за допомогою засобів обробки природної мови, призначена для аналізу текстових даних відгуків на підписки на журнали Amazon.Документ Відкритий доступ Порівняльний аналіз підходів та методів оцінювання емоційного забарвлення фінансової інформації про поточний стан компанії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Сирота, С. В.; Агафонов, Д. С.Існує декілька теорій щодо ефективності ринків, що ціни відображають всю відому інформацію та пристосовуються до нової інформації або складаються випадковим чином. Одна з застосованих серед учасників фінансових ринків теорій – Гіпотеза ефективного ринку (Efficient Market Hypothesis EMH – гіпотеза, згідно з якою вся суттєва інформація негайно та повною мірою відбивається на ринковій курсовій вартості цінних паперів) Юджина Фами [1]. У цій теорії було описано три рівні ринкової ефективності: слабкої, середньої та сильної форми. Середня ефективність означає, що поточна ціна відображає всю загальнодоступну інформацію, і прихована інсайдерська інформація може призвести до зміни руху ціни.Документ Відкритий доступ Математичний метод аналізу багатомовних повідомлень із соціальної мережі Твіттер(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Рудник, Т. П.Задача обробки природної мови методами машинного навчання часто виникає в сучасному світі. Зі збільшенням популярності мережі Інтернет щорічно збільшується кількість текстів на сайтах та повідомлень у соціальних мережах. Більшість сучасних методів аналізу природної мови зосереджені на англійській мові. Проте часто виникає потреба в аналізі текстів іншими мовами.Документ Відкритий доступ Моделювання деформування косого стика трубопроводу як пружної оболонки під дією внутрішнього тиску(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Ориняк, І. В.; Жиляєв, М. І.Магістральні газо- та нафтопроводи становлять значні матеріальні активи людства. Разом з тим, трубопроводи, особливо їх надземні частини, змінюють траєкторію, щоб компенсувати поздовжні температурні деформації. Ця зміна напрямку трубопроводів відбувається за рахунок використання неперервних криволінійних згинів труби: виготовленого в заводських умовах коліна, чи в польових умовах відводу. Проте їх виготовлення є часто дорогим чи неможливим. В таких випадках на практиці застосовують секторні зварні коліна. Вони виготовляються за допомогою так званих косих стиків. Не дивлячись на широке застосування, практичні методики розрахунків косих стиків є застарілими, і до цього часу відомі стандарти [1] використовують формули створені ще в середині минулого сторіччя на основі формальних аналогій з згинами труб, що розраховуються як тороїдальні оболонки [2]. Таким чином, для косих стиків вимоги існуючих норм є неповними і, часто, нелогічними. Як відмічено в недавньому огляді літератури [3], теоретичні напрацювання для косих стиків в рамках теорії пружних оболонок є вибірковими, неповними, і практично не використовуються.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи класифікації комбінацій карт та оцінки ймовірності виграшу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Олефір, О. С.; Козак, А. В.; Ковальчук-Хімюк, Л. О.Світ сповнений задач, пов'язаних із взаємодією між декількома агентами. Зараз комп'ютерні агенти вирішують безліч завдань: від простих і безневинних як автоматичні телефонні системи, до критично важливих як управління безпекою і навіть управління автономним транспортом. Проте такі агенти не можуть функціонувати без належних знань. Для їх отримання, таких агентів зазвичай тренують на вибірці, для якої вже відомий результат. Для успішного «навчання» агенту необхідний великий об’єм даних [1]. Тут і постає питання як можна отримати вибірку таких розмірів вже з відомим результатом для подальшої обробки. У статті розглянута задача класифікації карт в грі «Техаський Холдем», що є однією з найбільш поширених типів гри «Покер». У грі перемагає той гравець, що має старшу комбінацію карт. Оскільки від точності класифікації залежить перемога гравця, то цьому було приділено максимальну увагу.Документ Відкритий доступ Вплив величини популяції при використанні машинного навчання з підкріпленням на показники швидкості навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Олефір, О. С.; Галюк, Є. І.; Ковальчук-Хімюк, Л. О.Навчання з підкріплення є одним із різновидів машинного навчання. Агент потрапляє у середовище, в якому потрібно приймати певні рішення для досягнення найкращого результату. Таке навчання спирається на виконанні дій, для отримання за них позитивних чи негативних відгуків для агента, а також передачі найкращих результатів новим поколінням. При цьому в агентів розвивається так звана “інтуїція”, яка допомагає як можна скоріше реагувати на отримані з навколишнього середовища чинників, та обирати правильну послідовність дій у тій чи іншій ситуації.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи прийняття рішень у коаліційній грі з неповною інформацією(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Олефір, О. С.; Буловацький, М. С.Стратегічні комп’ютерні та настільні ігри є не лише сферою розваг, а й цікавим перетином теорії прийняття рішень із моделюванням економічних перемовин та кооперації автономних агентів. Комп’ютерні агенти вже подолали такі рубежі як стародавні шахи, більш стратегічно глибоку Го, сучасні та динамічні Dota 2 та Starcraft на рівні перевищуючи людські можливості у швидкості реакції та далекоглядності планування.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи класифікації цифрових зображень текстових документів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Норкін, Б. В.; Пащенко, К. М.Велика кількість текстових документів, таблиць, платежів створюються, обробляються та зберігаються у формі цифрових зображень. Зображення документа може бути отримане в результаті сканування, відправлення по факсу або шляхом конвертації електронного документу в зображення формату JPEG aбо TIFF. Процес класифікації зображень текстового документа до відповідних груп відіграє важливу роль у завданнях машинного навчання про розпізнавання тексту чи зображень, створенні цифрової бібліотеки, або вилучення інформації з документу. Вище наведені приклади завдань з документами можуть бути спрощені, якщо попередньо відомо, до якого типу документів відноситься той чи інший об’єкт дослідження. Класифікація цифрових зображень документів тісно переплітаються в сучасних проектах про розпізнавання тексту та описуються декількома парадигмами [1].Документ Відкритий доступ Математичне і програмне забезпечення DevOps-системи продукування систем типу Question-Answering(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Маслянко, П. П.; Савчук, І. ВНа сьогодні існує безліч різноманітних систем пошуку відповідей на запитання (Question-Answering systems, QA systems). Для забезпечення якості та швидкодії пошуку історично застосовувались методи, які ґрунтуються на порівнянні частоти входження слів які входять у запит користувача, та у документи кандидати. Однак, нещодавно з’явились підходи які дозволяють застосовувати нейронні мережі для продукування векторного представлення документів, і використовувати методи грубої сили, такі як алгоритм пошуку найближчих сусідів, з деякими евристиками.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи оцінювання та аналізу тривожності суспільства(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Маслянко, П. П.; Питайло, І. Ю.Депресія є одним із захворювань, які часто зустрічаються в людей, незалежно від віку та статі. В основі депресії лежить тривожність. В Україні спостерігається надзвичайно високий рівень депресії як в довоєнний час, так і особливо зараз. Часто люди з депресією не звертаються до лікаря, а інколи такий стан призводить до самогубства [1]. Наразі запропоновано багато моделей, які прогнозують наявність тривожності та депресії за текстом. Наприклад, дає гарні результати розбивка депресії на декілька груп і визначення кожної з них [2], використання лінгвістичних маркерів депресії [3, 4]. Це збільшує точність моделі і робить її більш зрозумілою.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи прогнозування та аналізу показників ефективності імпорту та експорту зовнішньої торгівлі України(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Маслянко, П. П.; Коломієць, С. С.Наразі для експортерів, імпортерів, а також для окремих міністерств в залежності від групи товарів, насамперед дуже важливо бути в курсі усіх подій, що відбуваються, впливають та можуть вплинути у перспективі на показники ефективності імпорту та експорту зовнішньої торгівлі України, особливо зараз, коли війна розв’язана Росією 24 лютого впливає на всі види бізнесу та на інші ринки праці у нашій країни і на динаміку зміни показників ефективності імпорту та експорту зовнішньої торгівлі в тому числі. Застосовано модель ARIMA, для прогнозування на основі історичних даних, кореляційний аналіз, кластеризацію для аналізу показників ефективності - визначення типів зв’язку між показниками ефективності, віднесення товару до певного кластеру у вибрані періоди часу.Документ Відкритий доступ Математичне та програмне забезпечення системи пошуку прецедентів в судочинстві України(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Маслянко, П. П.; Мірко, С.С.На сьогодні для інформатизації бізнес-процесів діяльності зацікавлених осіб у судочинстві України існують інформаційно-пошукові системи (ІПС) для пошуку прецедентів серед вироків, рішень, ухвал та інших документів. Частина таких ІПС має відомчий характер, а частина відкриті для громадськості, зокрема Єдиний державний реєстр судових рішень, Закон онлайн, База правових позицій верховного суду, та ін. Функціональність таких ІПС у частині пошуку прецедентів має досить обмежені можливості інтерфейсу користувача, вибору пошукових метрик, кількості та точності отриманих в результаті пошуку документів. Окрім цього, виникає проблема організації пошукових алгоритмів при роботі з декількома базами даних та доступу до них зацікавлених осіб з різним рівнем юридичної підготовки і необхідними знаннями інформаційних технологій.