Макарчук, Андрій ВалентиновичРоговський, Назар Тарасович2025-07-082025-07-082025Роговський, Н. Т. Програмне забезпечення для обчислення показників функціональної стійкості мережевих інформаційних систем з використанням регресійних моделей : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Роговський Назар Тарасович. – Київ, 2025. – 80 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74730Дипломна робота за темою « Програмне забезпечення для обчислення показників функціональної стійкості мережевих інформаційних систем з використанням регресійних моделей» виконано студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Роговським Назаром Тарасовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці». Робота складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка задачі та основні завдання», «Огляд літератури та аналіз існуючих рішень», «Методи реалізації та розробки системи», «Опис програмної реалізації проєкту», «Експериментальна частина та аналіз результатів»); висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел (включає 21 джерело); 10 рисунків; 2 додатки. Загальний обсяг роботи – 80 сторінок. Актуальність теми полягає у забезпечені надійності та функціональної стійкості мережевих інформаційних при зростанні складності мережевої інфраструктури та обсягів даних. Використання інтелектуальних методів аналізу даних, зокрема регресійних моделей машинного навчання, дозволяє здійснювати проактивний моніторинг мережевої інфраструктури та підвищити її стійкість до збоїв. Метою дипломної роботи є розробка програмного забезпеченн для обчислення показників функціональної стійкості мережевих інформаційних систем. Для досягнення цієї мети поставлено такі завдання: провести аналіз існуючих підходів; розробити методику інтеграції та обробки даних; побудувати регресійну модель; створити інтерактивний веб-додаток; провести експериментальну перевірку системи та оцінити її ефективність. Результати дипломної роботи мають практичне значення для підвищення надійності та стійкості мережевих інформаційних систем. Запропонована модель дозволяє своєчасно ідентифікувати потенційні загрози.80 с.ukмережеві інформаційні системифункціональна стійкістьрегресійні моделімашинне навчанняпрогнозування збоївnetwork information systemsfunctional resilienceregression modelsRandom Forestmachine learningFlaskfault predictBachelor Thesis