Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 1
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Прогнозування макроекономічних показників на основі матричної множинної регресії: приклади(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Назарага, І. М.Для розв’язання задачі прогнозування на основі методу найменших квадратів використано клас матричних функцій з набором матричних аргументів (матричну множинну регресію). Послідовне розв’язання задачі прогнозування виконано із застосуванням математичного апарату сингулярного розкладу і техніки псевдообернення за Муром–Пенроузом у межах розвитку концепції кортежних операторів. Алгоритм оцінювання невідомих параметрів реалізовано у Wolfram Mathematica. Запропонований метод продемонстровано для прогнозування основних макроекономічних показників економіки України. Підхід перевірявся на статистичних даних про економічні показники за період 2007 – 2016 рр.; наведено результати розрахунків. Як показано на прикладах, матрична множинна регресія може бути ефективним інструментом прогнозування в економіці з прийнятною для процесів планування точністю.Документ Відкритий доступ Empirical analysis of moon’s gravitational wave and earth’s global warming(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Matsuki, Yoshio; Bidyuk, P. I.This research examines a possibility of a disturbance by Moon’s gravitational wave to the Earth’s global warming process in comparison with the increase of global volume of carbon dioxide. Because the general theory of relativity that predicts the gravitational wave of a planet has a dimension of 1/(distance)2, we analyzed the data sets of global temperature and global carbon dioxide, with this dimension of gravitational wave using Least Squares Estimation of Linear Classical Regression Model, Generalized Classical Regression Model, and Nonlinear Regression Model. The results suggest that there is a disturbance to the process of global warming by the Moon’s gravitational wave. However, there is uncertainty for this conclusion because the Moon’s rotational movement around Earth gives different type of distributions of its sample data, while global temperature and carbon dioxide increase proportionally accordingly to available time-series.Документ Відкритий доступ Прискорення методу квадратичного решета на основі використання умовно в-гладких чисел(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Місько, В. M.Досліджено ступінь прискорення базового методу квадратичного решета на основі пошуку умовно В-гладких чисел. Проведено аналіз впливу на ефективність алгоритму та кількості випадків використання умовно В-гладких чисел. Показано, що модифікований алгоритм на основі пошуку умовно В-гладких чисел дозволяє факторизувати число у тих випадках, коли базовий алгоритм квадратичного решета (за стандартного інтервалу просіювання та розміру факторної бази) не зміг сформувати матрицю для отримання розв’язку.Документ Відкритий доступ Моделювання внутрішньої валюти в рефлексивних іграх з багатокритеріальними функціями виграшу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Смирнов, С. А.; Терещенко, І. М.Розглянуто завдання прийняття рішень в умовах конфлікту, багатокритеріальної невизначеності та рефлексивної взаємодії гравців. Моделювання рефлексивної поведінки дає змогу аналізувати ситуації, коли прийняті рішення відрізняються від нерефлексивної раціональної поведінки, та дослідити і виявити внутрішні причини такої поведінки. Розв’язання проблеми з огляду на багатозначність інтересів сторін ґрунтується на багатокритеріальному узагальненні запропонованої В.О. Лефевром постановки, що базується на використанні поняття внутрішньої валюти. Для обчислення початкової оцінки внутрішньої валюти супротивника на основі номінально відомих критеріїв використано метод інтервальних оцінок, що дає змогу експертам задавати діапазон можливих значень вагових коефіцієнтів без визначення їх конкретних значень і спрощувати експертну процедуру. Вагові коефіцієнти уточнено розв’язуванням допоміжної оптимізаційної задачі з пошуку поправок, унесених до моделі визначення внутрішньої валюти.Документ Відкритий доступ Моделювання військових конфліктів з використанням байєсових мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Кангун, Г. І.; Бідюк, П. І.; Жиров, О. Л.Розглянуто загальні підходи до моделювання військових конфліктів. Побудовано ймовірнісно-статистичну модель для встановлення ймовірності настання військового конфлікту у вигляді байєсової мережі. Складність моделювання військового конфлікту полягає у високій динаміці взаємодійних систем з багатьма невідомими або невимірюваними змінними і параметрами. У створеній моделі враховано неповноту та нечіткість наявної інформації. Побудована модель має на меті не тільки виявлення існуючих взаємозв’язків та залежностей між вибраними процесами, а i прогнозування ймовірності виникнення майбутніх конфліктів на основі результатів аналізу поточної ситуації. Проведено моделювання з використанням наявних статистичних даних, виконано серію обчислювальних експериментів та аналіз отриманих результатів. Статистичні дані для формування вибірки даних взято з відкритих джерел. За побудованою моделлю оцінено ймовірність внутрішнього та зовнішнього конфліктів в Україні. Отримані числові результати відповідають реальній ситуації.Документ Відкритий доступ Medical Image Segmentation Methods Overview(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Chapaliuk, B. V.; Zaychenko, Yu. P.This article provides an overview of the modern medical image segmentation methods. The most popular methods such as multi-atlas based methods and deep learning approach are considered in more details. In addition, this article overviews different steps of the multi-atlas based methods (MAS) in detail and shows which modern algorithms and approaches used in different steps of MAS to achieve state of the art results in the medical image segmentation task and how it affects the accuracy of the algorithm. Also, there is a brief description of the modern deep learning algorithms which are used for the medical image segmentation. Such type of algorithm is used as an independent algorithm or as a part of the MAS. Finally, this article summarizes described algorithms and evaluates which approaches promise to improve state of the art result of the medical image segmentation in the future.Документ Відкритий доступ Огляд методів машинного навчання для класифікації великих обсягів супутникових даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Лавренюк, М. С.; Новіков, О. М.З появою у вільному доступі великих обсягів супутникових даних дедалі більшої актуальності набуває розвиток методів машинного навчання на підставі геопросторових даних, зокрема, супутникових. Розглянуто основні методи машинного навчання і проаналізовано особливості та результати їх застосування до класифікації земного покриву за супутниковими даними високого розрізнення. Особливу увагу приділено глибинним архітектурам, зокрема згортковим нейронним мережам, що натепер є найбільш потужним і точним методом для розпізнавання візуальних образів. Визначено основні переваги методів глибинного навчання над традиційними підходами до задач класифікації, що використовувались протягом останніх десятиліть і ґрунтувались на експертних знаннях для виокремлення ознак із вхідних даних.Документ Відкритий доступ Алгоритм визначення станів рівноваги за умови залежності структури споживання від обсягів випуску(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Махорт, А. П.Доведено існування рівноваги в економічній системі з монополістами та споживчими уподобаннями, що формуються з урахуванням інформації про обсяги випуску товарів. Установлено умови на задані економічні характеристики, які гарантуватимуть розв'язність рівнянь рівноваги в заданій області значень. Указано алгоритми знаходження рівноважних характеристик. Розглянуто можливість оптимального вибору значень рівноважних характеристик. Оптимальність пов'язується з бажанням окремих суб'єктів економічної системи забезпечити якомога повніше задоволення своїх потреб. Знайдено граничні оцінки значень економічних характеристик, які дозволяють установити можливість досягнення станів рівноваги з вибраними властивостями.Документ Відкритий доступ Структурно-функціональний рівень організації лінгвістичного процесора(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Кисленко, Ю. І.; Хіміч, А. В.Мовленнєва діяльність людини актуалізується індивідуальною мовною системою, яка (за Л. Щербою) визначається взаємодією лінгвістичного процесора, відповідального за структурний рівень організації мовленнєвої діяльності, та природно-мовної бази знань, де зберігається весь поточний когнітивний потенціал як символічного, так і образного рівня. Із позицій урахування інтеграційного підходу до аналізу мовленнєвої діяльності презентовано структурно-функціональний рівень організації лінгвістичного процесора для опрацювання повідомлень моно/поліпредикатних рівнів. Такий підхід, що поєднує особливості формування та взаємодії лінгвістичного процесора з базою знань, є плідною основою моделювання індивідуальної мовної системи для вирішення важливих проблем інформаційних технологій.Документ Відкритий доступ Системний підхід до підтримання прийняття рішень на основі ієрархічних та мережевих моделей(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018) Недашківська, Н. І.Запропоновано методологію та системний підхід до підтримання прийняття рішень (ППР) на основі ієрархічних та мережевих моделей, який включає методи оцінювання і підвищення узгодженості матриць парних порівнянь (МПП) загального виду, розрахунку нечітких локальних ваг елементів моделі на основі нечітких МПП, обчислення інтервалів довіри для локальних ваг, знаходження агрегованих ваг та функцій довіри до елементів моделі, оцінювання чутливості результатів, а також засоби аналізу ефективності методів, систему моделювання експертного оцінювання та інструментарій у вигляді системи ППР. Пропонована методологія дозволяє підвищувати достовірність розв’язків практичних слабко структурованих задач ППР за рахунок використання більш ефективних методів на кожному з етапів розв’язання задачі. Достовірність результатів застосування методології під час розв’язання практичної задачі ППР може бути оцінена засобами аналізу чутливості на основі індексів стійкості знайдених локальних та глобального ранжувань альтернатив рішень.