To see the other types of publications on this topic, follow the link: Системна класифікація.
Dissertations / Theses on the topic 'Системна класифікація'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the top 50 dissertations / theses for your research on the topic 'Системна класифікація.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Browse dissertations / theses on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.
1
Абсалямов, К. Ю., та Лариса Станіславівна Стригуль. "Дослідження існуючих методичних підходів аналізу фінансових показників діяльності підприємств". Thesis, НТУ "ХПІ", 2011. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/28002.
Full textAbstract:
В дійсній статті представлено дослідження існуючих методичних підходів оцінки фінансових показників діяльності підприємств, в аспекті забезпечення підвищення ефективності діяльності.<br>In given article research of existing methodical approaches of an estimation of financial indicators of activity of the enterprises in aspect of maintenance of increase of efficiency of activity is presented.
2
Кузьмінський, Михайло Сергійович. "Система прогнозування продажів сервісних послуг в системах обслуговування". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9437.
Full textAbstract:
В магістерській роботі було розроблено інформаційну систему аналізу систему прогнозування завантаженості та продажів сервісних послуг. Ця система дозволяє враховувати сучасні тенденції на ринку та робити прогнози використовуючи методи та підходи машинного навчання.
3
Білоцерківський, Олександр Борисович, та Ігор Ігорович Соснов. "Інтелектуально-інформаційні системи: поняття і класифікація". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2018. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/38839.
Full textAbstract:
Розглянуто поняття інформаційної системи та штучного інтелекту. Сформульовано мету використання інтелектуально-інформаційних систем для управління торговельними підприємствами. Визначено характерні ознаки цих систем. Наведено класифікацію інтелектуально-інформаційних систем згідно визначених ознак.
4
Валігура, Ілля Анатолійович. "Система класифікації аудіо контенту". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34909.
Full textAbstract:
Робота присвячена вирішенню проблеми жанрової класифікації аудіо файлів.
Описані різні методи з області пошуку музичної інформації, способи
представлення аудіо даних декількох форматів (mp3, wav, au) у цифровому та
графічному вигляді, з подальшим їх аналізом і обробкою для налаштування
класифікації. Створено новий набір даних (налічує 17000 аудіозаписів
розподілених між 14 жанрами), що може бути задіяний у подібних задачах з
предметної області.
Запропонована система класифікації використовує класичні методи
машинного навчання і різні види глибинних нейронних мереж. В роботі
порівнюються підходи до обробки аудіо та алгоритми їх класифікації, а також
застосовується об’єднання моделей в ансамбль для покращення ефективності
роботи системи.
Розмір пояснювальної записки – 56 аркушів, містить 22 ілюстрації, 4 додатки.<br>The work is devoted to solving the problem of genre classification of audio files.
Various methods in the field of music information retrieval, methods of presenting audio
data of several formats (mp3, wav, au) in digital and graphical form, with their subsequent
analysis and processing to adjust the classification are described. The new set of data has
been created (there are 17,000 audio records distributed between 14 genres). It can be
used for similar tasks of the subject`s area.
The proposed classification system uses classical machine learning methods and
different types of deep neural networks. The paper compares approaches to audio
processing and algorithms for their classification. The models are integrated into an
ensemble to improve the efficiency of the system.
Explanatory note size - 56 pages, contains 22 illustrations, 4 applications.
5
Чайка, Т. В., Олександр Васильович Зайцев, Александр Васильевич Зайцев та Oleksandr Vasylovych Zaitsev. "Класифікація платіжних карток". Thesis, Сумський державний університет, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65441.
Full textAbstract:
У студентському повідомленні розглядаються форми платіжних карток та їх можлива класифікація.<br>В студенческом сообщении рассматриваются формы платежных карточек и их возможная классификация.<br>The student's report are considered forms of payment cards and their possible classification.<br>немає
6
Конопліцька-Слободенюк, О. К. "Класифікація моделей знань в експертних системах". Thesis, КНТУ, 2016. http://dspace.kntu.kr.ua/jspui/handle/123456789/3011.
Full text
7
Юр`єв, Павло Миколайович, Павел Николаевич Юрьев, Pavlo Mykolaiovych Yuriev та А. М. Білоцерківець. "Система класифікації текстів інтелектуального порталу знань". Thesis, Сумський державний університет, 2015. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/40733.
Full textAbstract:
Сучасні портали знань використовують багаторівневий комплекс
алгоритмів глибинного аналізу текстової інформації, поданої природ-
ними мовами, та інформаційного синтезу класифікаторів або рубрика-
торів з застосовуванням ефективних інтелектуальних технологій. При
цьому інтелектуальна складова може додаватися до практично кожно-
го з існуючих алгоритмів автоматичного оброблення текстів, включа-
ючи семантичний, лінгвістичний, лексикографічний, морфологічний,
латентно-семантичний аналіз.
8
Проскочило, В. А. "Інтелектуальна система класифікації трьох класів розпізнавання". Thesis, Видавництво СумДУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/9853.
Full text
9
Шпичко, Анастасія Валентинівна. "Автоматизована інформаційна система тематичної класифікації наукових статей". Бакалаврська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10333.
Full textAbstract:
Створено автоматизовану інформаційну систему тематичної класифікації наукових статей. Система дозволяє обраховувати числову оцінку приналежності обраної статті до класів та формувати таблицю збігів тестової статті за ключовими словами класів.
10
Корнієнко, Владислав Сергійович. "Система класифікації та порівняння персонажів за текстами літературних творів". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/47102.
Full textAbstract:
Пояснювальна записка дипломного проєкту складається з п’яти розділів, містить 17 рисунків, 15 таблиць, 1 додаток, 17 джерел.
Дипломний проєкт присвячений розробці системи класифікації та порівняння персонажів за текстами літературних творів. Метою розробки системи є літературний аналіз творів з виявленням взаємозв’язків між персонажами. Серед задач розробки можна виділити: підготовку обраних текстів до аналізу, розробку алгоритму визначення подібності, встановлення міри подібності, отримання результатів проведення аналізу на основі обраних текстів, формування звіту.
У розділі інформаційного забезпечення наведено опис та формати вхідних та вихідних даних.
Розділ математичного забезпечення присвячений математичній постановці задачі та алгоритмам, що були обрані для вирішення задачі.
У розділі програмного забезпечення обґрунтовано вибір засобів розробки системи та розроблено архітектуру системи.
У технологічному розділі наведено результати тестування системи, описано послідовність дій в системі та наведено зображення графічного інтерфейсу системи.<br>The explanatory note of the diploma project consists of 5 sections, contains 17 figures, 15 tables, 1 application, 17 sources.
The diploma project is devoted to the development of a system of character classification and comparison based on literary texts. The purpose of the system is to analyze the works of literature with the identification of the similarities between the characters. Main tasks of development can be distinguished as: preparation of texts for analysis, development of an algorithm for determining similarity, establishing a degree of similarity, obtaining the results of analysis based on processed texts, reporting.
The information support section provides a description and format of input and output data.
The section of mathematical support is devoted to the mathematical formulation of the problem and the algorithms that were chosen to solve the problems.
The software section describes the choice of development tools and system architecture.
The technological section provides the results of system testing, describes the sequence of actions in the system and provides images of the graphical interface.
11
Біловодська, Олена Анатоліївна, Елена Анатольевна Беловодская, Olena Anatoliivna Bilovodska, Наталія Віталіївна Гайдабрус, Наталия Виталиевна Гайдабрус та Nataliia Vitaliivna Gaidabrus. "Класифікація логістичних послуг в системі управління інноваціями". Thesis, Цифрова типографія, 2013. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33464.
Full textAbstract:
У статті подано визначення логістичного сервісу інновацій та сформовано і розкрито сутність класифікацію всіх робіт й операцій в сфері логістичного сервісу.
При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33464<br>В статье дано определение логистического сервиса инноваций и сформирована и раскрыта сущность классификации всех работ и операций в сфере логистического сервиса.
При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33464<br>A definition of logistics service of innovations and formation of essence and classification of all works and operations in the field of logistics services is reviewed in the article.
When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/33464
12
Матюха, Микола Миколайович. "Класифікація джерел формування управлінської звітності в інформаційних системах". Thesis, ПФ «Смарагд», 2012. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3196.
Full text
13
Уткіна, Марина Сергіївна, Марина Сергеевна Уткина та Maryna Serhiivna Utkina. "Суб’єкти управління фінансовою системою України: поняття та класифікація". Thesis, Сумський державний університет, 2017. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/57902.
Full textAbstract:
У тезах доповіді автор визначив суб’єктів фінансової системи та навів їх перелік. Були охарактеризовані їх основні завдання, а також - недоліки у розподілі їх функцій та повноважень. Автор виділив групи суб’єктів управління фінансовою системою України, зважаючи на загальну класифікацію суб’єктів правовідносин.<br>В тезисах доклада автор определил субъектов финансовой системы и привел их перечень. Были охарактеризованы их основные задания, а также - недостатки в распределении их функций и полномочий. Автор выделил группы субъектов управления финансовой системой Украины, исходя из общей классификации субъектов правоотношений.<br>In the theses of the report the author defined the subjects of the financial system and summarized it into list. Their main tasks were characterized, as well as deficiencies in the distribution of their functions and powers. The author distinguished groups of subjects of management of the financial system of Ukraine, proceeding from the general classification of subjects of legal relations.
14
Удовенко, С. Г., Л. Е. Чала та В. Л. Шергін. "Байєсівська класифікація ситуацій в інформаційних системах медичної діагностики". Thesis, Матеріали 7 Міжн. Наук.-техн. конф. «Інформаційні системи і технології» (ІСТ-17), 2018. http://openarchive.nure.ua/handle/document/7778.
Full textAbstract:
The report proposes a classification of situations in systems of medical diagnostics using the Bayesian approach. The proposed approach allows identifying situations requiring urgent action and may be useful for the creation of intelligent diagnostic systems for critical use.<br>В доповіді запропоновано класифікатор ситуацій в системах медичної діагностики з використанням байєсівського підходу. Запропонований підхід дозволяє ідентифікувати ситуації, що вимагають прийняття невідкладних заходів, і може бути корисним для створення інтелектуальних систем діагностики критичного призначення.
15
Веклич, О. О., та М. Ю. Шлапак. "Пропозиції щодо класифікації еколого-економічних рахунків системи національного рахівництва України". Thesis, Сумський державний університет, 2013. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/31077.
Full textAbstract:
Завдання стосовно реалізації основних цілей національної екологічної політики, які прописані в Законі України «Основні засади (Стратегія) державної екологічної політики України на період до 2020 року», а також прагнення України до імплементації прогресивної ідеї «зеленої» економіки зумовлюють необхідність зміни традиційних підходів і до системи оцінювання економічного розвитку, і до системи збору й поширення інформації про взаємодію економіки з довкіллям. Створення належної інформаційної бази досяжне завдяки науковому опрацюванню та запровадженню в національне рахівництво спеціалізованих показників розвитку національного господарства, відкоригованих із врахуванням екологічного фактору, та сателітних еколого-економічних рахунків, які відстежують використання природного капіталу та вплив економічної діяльності на довкілля.
При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/31077
16
Матюха, Микола Миколайович. "Класифікація як основа створення системи управлінської звітності підприємства". Thesis, Сімферополь: ДІАЙПІ, 2012. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3222.
Full text
17
Небаба, Наталія Олександрівна, Наталья Александровна Небаба та Nataliia Oleksandrivna Nebaba. "Класифікація фінансових потоків в системі недержавного пенсійного забезпечення". Thesis, Луцький національний технічний університет, 2012. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/63040.
Full text
18
Матюха, Микола Миколайович. "Підходи до класифікації інформаційних систем обліку". Thesis, Луцьк: РВВ Луцького національного технічного університету, 2011. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3220.
Full text
19
Козинець, Михайло Володимирович, Михаил Владимирович Козинец та Mykhailo Volodymyrovych Kozynets. "Вплив потужності алфавіту класів розпізнавання на достовірність класифікації". Thesis, Издательство СумГУ, 2004. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3853.
Full text
20
Мордань, Євгенія Юріївна, Евгения Юрьевна Мордань та Yevheniia Yuriivna Mordan. "Класифікація факторів впливу на ефективність державного регулювання банківської системи". Thesis, Українська академія банківської справи НБУ СумДУ, 2016. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/50778.
Full textAbstract:
Забезпечення економічного зростання країни в
сучасних умовах неможливе без наявності ефективного
механізму перерозподілу суспільного продукту та руху грошових коштів, що вдало реалізується суб’єктами
банківської системи. Банківська система для реалізації
власних функцій в економіці повинна, перш за все,
засвідчувати високий рівень фінансової стабільності, довіри
з боку населення та мати дієву й ефективну систему її
державного регулювання.
21
Прокопов, Роман Ігорьович. "Інформаційна система для визначення подібності документів". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9538.
Full textAbstract:
Дипломна робота магістра присвячена розробці інформаційної технології для визначення подібності документів. Основна проблема класифікації документів полягає в такому розташуванні документів по групах, при якому елементи кожної групи були б настільки подібні один з одним, щоб у деяких випадках можна було знехтувати їхніми індивідуальними особливостями. При класифікації документів важливо прийти до розумного компромісу щодо розміру даних, уникаючи як формування великого числа дуже дрібних груп, що знижує ефективність класифікації як виділення множин схожих документів, так і невеликої кількості дуже великих класів.
22
Бага, Т. П. "Інтелектуальна система детектування ботнет-мереж". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/76540.
Full textAbstract:
Розроблено систему виявлення діяльності ботнетів шляхом використання багатошарового перцептрону для класифікації мережевого трафіку. Розроблемний алгоритм реалізовано у формі програмного забезпечення у середовищі Matlab.
23
Степаненко, Ю. С. "Застосування рекурентних діаграм для класифікації часових рядів". Thesis, ХНУРЕ, 2020. http://openarchive.nure.ua/handle/document/12133.
Full textAbstract:
Повторюваність - основна властивість динамічних систем, яку можна використовувати для характеристики поведінки системи у фазовому просторі. Потужним інструментом їх візуалізації та аналізу є рекурентна діаграма. Методи, що ґрунтуються на них, виявилися дуже успішними, особливо в аналізі коротких, зашумлених та нестаціонарних даних, як вони характерні. У цій статті описаний метод класифікації часових рядів на основі побудови графіків рецидивів. Часовий ряд перетворюється на графіки повторення - чорно-біле зображення. Далі, звивиста нейронна мережа використовується для класифікації зображення. Результати показали, що розглянутий метод має досить високу точність класифікації.
24
Гасиджак, Віктор Степанович. "КЛАСИФІКАЦІЯ ВІБРАЦІЙНОГО СТАНУ ГАЗОТУРБІННОГО ДВИГУНА В ПРОЦЕСІ ЕКСПЛУАТАЦІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТЕХНОЛОГІЙ". Thesis, Національний авіаційний університет, 2010. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/9896.
Full textAbstract:
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.22.20 − експлуатація та ремонт засобів транспорту. − Національний авіаційний університет, м. Київ, 2010.
Дисертацію присвячено підвищенню достовірності класифікації ві-браційного стану ГТД на основі використанням інтелектуальних техноло-гій. В роботі запропоновано використовувати поетапний підхід: на пер-шому етапі класифікувати вібраційний стан ГТД на основі сформованих діагностичних ознак, на другому – автоматична змінювати режим роботи ГТД. При цьому другий етап здійснюється лише тоді, коли вібраційних параметри двигуна перебувають у діапазоні «потребує вжиття заходів».
У дисертаційній роботі вдосконалено структуру системи автомати-чного діагностування та керування режимами роботи ГТД, що дозволяє автоматично змінювати режим функціонування двигуна, для зменшення негативного впливу вібрації на окремі вузли і тим самим скоротити екс-плуатаційні витрати. Розроблено ефективний алгоритм структурного та параметричного синтезу ІСАД, яка містить у собі радіально-базисну нейронну мережу з нечітким виведенням класифікації і прогнозуванням вібраційного стану ГТД. Розроблено методику побудови «бази класів» ІСАД у вигляді: «якщо (діагностичні ознаки), то (клас вібраційного стану ГТД), що дає змогу використовувати експертні оцінки вібраційного стану ГТД, а також сформувати діагностичні ознаки з урахуванням зміни вібраційних характеристик типового двигуна, що дозволяє підвищувати точність класифікації вібраційного стану механічної частини ГТД.<br>Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.22.20 − эксплуатация и ремонт средств транспорта. − Национальный авиационный университет, г. Киев, 2010.
Диссертация посвящена повышению достоверности классификации вибрационного состояния газотурбинного двигателя (ГТД) на основе использования интеллектуальных технологий. В работе разработан эффективный алгоритм структурного и параметрического синтеза ИСАД, который вмещает радиально-базисную нейронную сеть с нечетким выводом классификации вибрационного состояния ГТД. Разработана методика построения «базы классов» ИСАД в виде: «если (диагностические признаки), то (класс вибрационного состояния ГТД)», позволяющая использовать экспертные оценки вибрационного состояния ГТД, а также сформировать диагностические признаки с учетом изменения эксплуатационных характеристик двигателя, обеспечивающая повышение точности классификации вибрационного состояния механической части ГТД.
Достоверность предложенной модели ИСАД подтверждается кор-ректным применением апробированного математического аппарата, со-гласованностью результатов математического моделирования режимов работы ГТД с результатами уже известных исследований и теоретических положений, а также экспериментом.
Ключевые слова: газотурбинный двигатель, техническое состояние, вибрационная диагностика машин и механизмов, интеллектуальная си-стема автоматического диагностирования, нейро-фаззи сети, искусствен-ные нейронные сети, системы нечеткой классификации, методы обучения.<br>The thesis for the candidate degree in technical sciences on the specialty 05.22.20 − operation and the repair of the means of transport. − National Aviation University, Kiev, 2010.
Current research work is dedicated to an increase in the authenticity of the classification of gas-turbine engine (GTE) vibration state on the basis of the intellectual technologies use. In the dissertation improved the structure of the system of automatic diagnostics and control of the regimes of GTE work for an automatic change in the regime of the functioning of engine for decreasing the negative influence of vibration on the separate units or to exclude GTE stoppage with the appearance of the random, short-term levels of vibration, and to thus reduce operating costs.
In the dissertation is developed the effective algorithm of structural and parametric synthesis of the intellectual system of automatic diagnosis (ISAD), which includes radial-basic neuron network with the illegible conclusion of classification and the prognostication of GTE vibration state. The procedure of construction «rule base» of ISAD is developed in the form: «if (diagnostic signs), then (class of vibration state GTE)», which makes it possible to use ex-pert estimations of GTE vibration state, and also to form diagnostic signs taking into account a change in the operating characteristics of typical engine, which made it possible to increase the accuracy of the classification of the vibration state of GTE mechanical part.
The authenticity of the proposed ISAD model is confirmed by the cor-rect application of the approved mathematical apparatus, by the coordination of the results of the mathematical simulation of the regimes of GTE work with the results of already known studies and theoretical positions, and also experiment.
25
Кравець, Олександра Олегівна. "Інформаційна система розпізнавання числової інформації". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46874.
Full textAbstract:
Пояснювальна записка дипломного
проєкту складається з п’яти розділів, містить 22 рисунки, 4 таблиці, 1
додаток та 37 джерел.
Дипломний проєкт присвячений вирішенню задачі розпізнавання,
класифікації та подальшої обробки та збереження рукописної числової
інформації.
Метою створення системи є спрощення процесу перевірки
контрольних робіт студентів або учнів (де в якості відповідей маємо
рукописні числові значення) за рахунок автоматизації цього процесу шляхом
розпізнавання написаних студентами (учнями) відповідей у відповідному
бланку для відповідей за допомогою моделей машинного навчання.
У розділі загальних положень встановлено мету, цілі та задачі
розробки, визначено функціональні границі системи та побудована
структурна схема варіантів використання, проаналізовано існуючі аналоги
та встановлено відмінність від них системи, що проектується.
У розділі інформаційного забезпечення надано детальний опис
вхідних та вихідних даних, описано структуру масиву з інформацією, який
використовується у даній системі.
Розділ математичного забезпечення присвячений опису змістовної та
математичної постановки задачі, аналізу існуючих методів розв’язання
задачі даного дипломного проєкту та обґрунтування вибору одного з них з
його подальшим детальним описом.
Розділ програмного забезпечення описує засоби розробки
програмного продукту та етапи проектування його архітектури. Описано специфікацію функцій та звіти, які генеруються в ході запуску
програми.
У технологічному розділі визначено мету проведення випробувань
програмного продукту та описано їх результати.<br>Explanatory note of the diploma
project consists of five sections, contains 22 drawings, 5 tables, 1 application and 37
sources.
The diploma project is devoted to solving the problem of recognition,
classification, further processing and saving of handwritten numerical information.
The system purpose is simplifying the process of checking the student’s tests
(where the answers are handwritten numerical values) by automating this process by
recognizing the answers written by students in the appropriate form for answers
using machine learning models.
In the general terms section the developmt purpose and are established,
functional borders of system are defined and the structural scheme of variants of use
is constructed, the existing analogues are analyzed and the difference from them of
the projected system is established.
The information support section provides a detailed description of the input
and output data, as well as the structure description of the information array, that is
used in this system is provided.
The mathematical support section is devoted to the meaningful and
mathematical formulation of the problem, analysis of the existing methods for
solving the problem of this thesis project and justification of choosing one of them
with its subsequent detailed description.
The software support section describes the software development tools and
the stages of designing its architecture. The specification of functions and reports
generated during program startup is described.
The technology section defines the purpose of testing the software product
and describes their results.
26
Токаренко, М. О. "Інформаційна система підтримки формування профільних класів школи". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72035.
Full textAbstract:
Метою роботи є створення інформаційної системи підтримки формування профільних класів школи для забезпечення коректного розподілу учнів по профільним класам, враховуючи їх навички та здібності.
Переведення школярів до профільних класів – є дуже важливою частиною розвитку дитини у школі.
Зазвичай, цей крок завжди вирішували батьки дітей, які просто звернулися до класного керівника та попросили зарахувати дитину до того, чи іншого класу. Але зазвичай батьки та вчителі можуть не врахувати окремих навичок кожного учня при розподіленні його до профільного класу. Адже уявіть, навички кожної дитини можна в подальшому розвивати, а не змушувати забувати її те, що їй подобається та змушувати вивчити її щось зовсім нове та не цікаве для неї. І на сьогодні в Україні, ще ніхто не спробував розробити, та втілити цю систему до нашого життя.
Розроблена система допомагає завучу школи визначитися саме з навичками та здібностями дитини, для переведення її до профільного класу. Лише уявіть, що за допомогою такої системи, школа сама зможе проаналізувати всі навички школяра, та визначити, що саме йому більше підходить.
Результати ДП упроваджені в роботу КУ ССШ І-ІІІ ступенів №2, ім. Д. Косаренка.
27
Антипенко, Б. А. "Інтелектуальна система планування навантаження з урахуванням специфіки діяльності людини". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/73459.
Full textAbstract:
Кваліфікаційну роботу магістра присвячено розробці інтелектуальної системи планування навантаження з урахуванням специфіки діяльності людини.
У роботі розглянуто проблему перенавантаження людини, формування розкладу людини, проведено огляд традиційних та сучасних аналогів розробленої системи, машинних методів класифікації, створено евристичний алгоритм планування завданнь.
Результатом проведеної роботи є реалізована інтелектуальна система. Наукова новизна полягає у доповнені існуючої інформаційної технології формування навантаження
28
Кунцев, С. В. "Застосування системи data mining бібліотеки Xelopes для розв'язання задач класифікаці". Thesis, ІНЖЕК, 2012. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/63969.
Full textAbstract:
Для побудови моделей на основі методу класифікації застосовано програмну систему Data Mining бібліотеки Xelopes. Розв’язано дві задачі класифікації. Виконано застосування моделі для нових даних. Показано, що система зручна, її можна використовувати для навчання студентів технологіям Data Mining, а також для розв’язання задач класифікації, які виникають в економіці.<br>To build a model based on the method of classification used software system Data Mining Library Xelopes. Solved two problems of classification. Completed application model for the new data. It is shown that the system is easy, it can be used to teach students techniques Data Mining, as well as for solving classification problems arising in the economy.
29
Тіторов, Ігор Дмитрович. "Аналітична система рекомендацій закладів харчування на основі відгуків та рейтингу". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9334.
Full text
30
Кравченко, Ю. А., та М. Г. Заворотна. "Классификация объектов в режиме реального времени". Thesis, Кременчуцький льотний коледж, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/9374.
Full textAbstract:
Нынешние компьютерные технологии предоставляют осуществление алгоритма выделения объектов всевозможных изображений. Алгоритм отлично применяется, при выделении достаточно однообразных по цвету объектов. При достаточно малом пороге чувствительности, возможно выделение большей части объекта. При увеличение порога доводит до то, что выделение "протекает" за пределы объекта.
31
Григораш, Вадим Святославович, та Vadym Hryhorash. "Комп’ютеризована система тематичної рубрикації документів". Bachelor's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35428.
Full textAbstract:
У кваліфікаційній роботі спроектовано та реалізовано програмний прототип комп’ютеризованої системи тематичної рубрикації текстових документів.
До складу системи входять сховище документів та компонент, що відповідає з рубрикацію документів на основі аналізу їх вмісту.
Компонент рубрикації документів складається з наступних модулів: модуль попереднього опрацювання тексту; модуль виявлення ознак тексту; модуль класифікації документів.
В якості методів для виявлення ознак тексту у документі запропоновано використати різновиди статистичних ознак алгоритму TF-IDF, а також семантична векторизації.<br>In the qualification work the program prototype of the computerized system of thematic rubrication of text documents is designed and realized.
The system includes a document repository and a component that corresponds to the rubrication of documents based on the analysis of their content.
The component of rubrication of documents consists of the following modules: the module of preliminary processing of the text; text feature detection module; document classification module.
As methods for detecting the features of the text in the document, it is proposed to use a variety of statistical features of the TF-IDF algorithm, as well as semantic vectorization.<br>Вступ. 1. Аналіз технічного завдання і сфери застосування комп’ютеризованої системи тема-
тичної рубрикації документів 2. Проектування структури і компонентів комп’ютеризованої
системи тематичної рубрикації документів. 3. Програмна реалізація комп’ютеризованої системи тематичної рубрикації документів. 4. Безпека життєдіяльності, основи охорони праці.
Висновки
32
Корченко, Олександр Григорович, Александр Григорьевич Корченко, Юрій Олександрович Дрейс, Юрий Александрович Дрейс, Ольга Олександрівна Романенко та Ольга Александровна Романенко. "Формування множини ідентифікаторів для класифікації об'єктів критичної інформаційної інфраструктури". Thesis, Європейський університет, Київ, 2018, 2018. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/32648.
Full textAbstract:
Автоматизація процесів надання послуг у всіх сферах забезпечення життєдіяльності людини, суспільства і держави призвела до посилення вимог щодо захисту інформаційно-телекомунікаційних систем (ІТС) у функціонуванні будь-якої організації, як об'єкта критичної інфраструктури (ОКІ). Для існуючого нормативно-правового забезпечення, пов'язаного з ОКІ, характерна неповнота щодо їх кваліфікації, не сформований перелік ІТС таких об'єктів, відсутні критерії щодо визначення оцінки негативних наслідків, яка б дозволила сформувати класифікатор об'єктів критичної інформаційно інфраструктури (ОКІІ), що дасть можливість створити умови щодо підвищення стійкості до кібератак. Тому для вирішення зазначених питань пропонується засіб класифікації ОКІ. В основу його побудови закладена кортежна модель, складовими якої є низка упорядкованих ідентифікаторів, що відображають: сектори критичної інформаційної інфраструктури, формувласності ОКІІ, види інформації, негативні насліки кібератак на ІТС, тощо. Дана модель надасть можливість провести класифікацію ОКІІ держави та сформувати перелік їх ІТС для забезпечення першочергового захисту від кібератак.
33
Варава, Ірина Павлівна, та В. І. Жуда. "Теоретико-правові підходи до класифікації нормативно-правових актів". Thesis, Прінт-копі-центр "Вектор", 2020. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/43952.
Full textAbstract:
Україна належить до держав соціально-демократичної орієнтації, які прагнуть бути правовими, а це зобов’язує дотримуватись і гарантувати основні права і свободи людини і громадянина. Повну і всебічну охорону та захист прав людини можуть забезпечити досконалі політико-правові акти, які чітко закріплюють взаємовідносини держави й особи, сприяють зміцненню законності та правопорядку у суспільстві. Серед системи актів провідну роль відіграє закон як найвищий за юридичною силою
нормативно-правовий акт єдиного органу законодавчої влади в країні. Діяльність усіх суб’єктів правовідносин має підпорядковуватись його волі та приписам.
34
Полякова, О. В. "Класифікація функціональних можливостей системи інтелектуального керування середовищем при проектуванні житла для сімей з дітьми". Thesis, ЦП "Компринт", 2016. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/12243.
Full text
35
Стрєлкова, Олександра Георгіївна. "Інтелектуальна система прийняття рішення щодо функціонування елементів розумного будинку на основі класифікації видів діяльності людини". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2022. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/11914.
Full textAbstract:
Запропоновано інтелектуальну систему прийняття рішення щодо функціонування елементів розумного будинку на основі класифікації видів діяльності людини, яка на відміну від відомих залучає методи машинного навчання, що дозволило підвищити ступінь автоматизації процесів у розумних будинках
36
Плацідим, Віталій Вікторович. "Рекомендаційна система пошуку житла та співмешканців в бюджетному сегменті". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9416.
Full textAbstract:
В магістерській роботі розроблено рекомендаціну систему пошуку житла та співмешканців в бюджетному сегменті. Така система дозволяє багатьом користувачам уникнути проблем, пов’язаних із дорогим сервісом служб, що падають подібні послуги, та на первинному етапі оцінити можливі ризики та переваги спільного проживання.
37
Шаровецька, Тетяна Миколаївна. "Компʼютерна система визначення етнічного походження за допомогою нейронних мереж". Bachelor's thesis, Київ, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37504.
Full textAbstract:
Дипломна робота містить : 65 с., 10 рис., 2 дод. та 10 джерела.
Дипломна робота присвячена створенню програмного продукту, що використовуючи методи розпізнавання обличчя, нейронних мереж та кластеризації визначатиме приналежність особи зображеної на фото до ареалу певного етносу, антропологічної групи.
Метою роботи є створення комп’ютерної системи, що використовуючи зовнішні ознаки персони на зображенні буде визначати її ймовірне антропологічне походження, базуючись на антропометричних даних.
Дана робота може знайти застосування, як для досліджень соматичної антропології, (оскільки навіть результати її роботи не потребують великої адаптації для подальшої аналітичної роботи із ними) так і у якості більш розважального застосунку, що є вже більш звичним у зв’язку із стрімким розвитком технологій.
Об’єктом дослідження є зовнішність людини як результат процесу антропогенезу.
Предметом дослідження є застосування нейронних мереж для задач комп’ютерного зору, задачі кластеризації та класифікації.
У ході розробки даної системи було проведено дослідження ефективних методів розпізнавання обличчя, кластеризації та навчання нейронних мереж для застосування у задачах графічного типу. Також було розглянуто предметну область такої науки як антропологія, її актуальність у теперішній час та використано основи одного з базових її методів - антропометрії.<br>Thesis: 65 p., 10 fig., 2 add. and 10 references.
Thesis is devoted to the creation of a software product that using methods of face recognition, neural networks and clustering will determine the affiliation of the person depicted in the photo to the area of the particular ethnic group, anthropological group.
The aim of the work is to create a computer system that, using the external features of the person in the image, will determine its probable anthropological origin, based on anthropometric data.
This work can be used both for research in somatic anthropology (because even the results of its work do not require much adaptation for further analytical work with them) and as a more entertaining application, which is already more common due to the rapid development of technology .
The object of research is the appearance of a person as a result of the process of anthropogenesis.
The subject of research is the use of neural networks for computer vision, clustering and classification problems.
During the development of this system, a study of effective methods of facial recognition, clustering and training of neural networks for use in graphical problems. The subject area of such a science as anthropology, its relevance today and the basics of one of its basic methods - anthropometry - were also considered.
38
Новіченко, Неля Валеріївна. "Система розпізнавання архітектурних стилів будівель за зображеннями". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/30980.
Full textAbstract:
Структура та обсяг роботи. Пояснювальна записка дипломного проекту складається з шести розділів, містить 18 рисунків, 21 таблиць, 1 додаткок, 17 джерел.
Дипломний проект присвячений розробці системи класифікації зображень з метою визначення архітектурних стилів будівель.
В дипломному проекті розглянуті методи класифікації цифрових зображень, засновані на машинному навчанні за допомогою нейронних мереж. Система вирішує задачу документування культурної спадщини та дозволяє зменшити помилки при визначенні архітектурного стилю.
У розділі загальні положення описано предметне середовище, процес діяльності та опис функціональної моделі системи. Також у розділі описано порівняння системи з наявними аналогами та описані мета та призначення розробки системи.
У розділі з інформаційного забезпечення були визначені дані для навчання системи, вхідні та вихідні дані до комплексу задач, були розроблені вимоги до зображень для аналізу, що відповідають поставленим цілям проекту.
Розділ математичного забезпечення присвячений обґрунтуванню обраного підходу навчання системи, що дозволив збільшити точність результатів.
Розділ програмного забезпечення описує основні засоби розробки комплексу задач, висунуті вимоги до технічного забезпечення. В цьому розділі обрано та обґрунтовано архітектуру програмного забезпечення.
У технологічному розділі описана інструкція користувача та проведене тестування комплексу задач.<br>Structure and scope of work. Diploma project consists of six sections, contains 18 drawings, 21 tables, 1 applications, 17 sources.
The diploma project is devoted to the development of tasks for the classification of images in order to determine the architectural styles of the buildings. Automatic methods for the classification of images during the analysis of architectural objects solve the problem of documenting cultural heritage and significantly reduce mistakes in sorting: usually a large number of images are processed and this is a tedious task, the process of classification by experts is prone to errors and takes a lot of time. The correct classification allows to study and analyze cultural heritage more effectively.
In the diploma project were considered methods of classification of digital images, based on machine learning with the help of neural networks.
The section on information provision define the data for training neural network, input and output data to a set of tasks, requirements for images for analysis, which corresponds to the set objectives of the project.
The section of mathematical support is devoted to substantiation of the chosen approach of training the system, which allows to increase the accuracy of the results.
The software section describes the main tools for developing a set of tasks, the requirements for technical support. This section defines and justifies the software architecture.
The technology section describes the user's manual and tests a set of tasks.
39
Підгородецький, Михайло Ігорович, та Mykhailo Pidhorodetskyi. "Проектування та розробка системи ідентифікації та класифікації зображень біооб’єктів за допомогою відкритих бібліотек Python". Master's thesis, ТНТУ ім. І Пулюя, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36766.
Full textAbstract:
У роботі я розглянув фреймворк виявлення об'єктів TensorFlow Object Detection API, який базується на основі глибокого навчання. Робота починається з короткого вступу до історії глибокого навчання та її репрезентативного інструмента, а саме загорткової нейронної мережі (CNN). Потім робота зосереджена на типових архітектурах класифікації об’єктів та описано структуру цих мереж. Для ідентифікації та класифікації біооб’єктів на зображеннях, була розроблена нейронна мережа в основі якої лежить мережа SSD ResNet50 v1 FPN 640x640, яка найбільше підходить для вирішення цієї задачі.<br>Через тісний зв’язок ідентифікації та класифікації об’єктів з аналізом відео та розумінням зображення, на це звернули увагу багато дослідників за останні роки. Традиційні методи виявлення об'єктів засновані на написаних вручну особливостях, є малоефективними. Їх продуктивність знижується під час конструювання складних систем, які поєднують в собі кілька низькорівневих особливостях зображення порівняно з детекторами об’єктів та класифікаторами зображень. Завдяки швидкому розвитку глибокого навчання, більш потужні інструменти, які здатні вивчати семантичні, високорівневі та глибші особливості, вводяться для вирішення існуючих проблем з якими не справляються традиційні архітектури. Ці моделі поводяться по-різному в залежно від архітектурі мережі, стратегії навчання та функцій оптимізації тощо.
40
Стахив, Ю. Н., та М. Г. Заворотна. "Классификация объектов в режиме реального времени". Thesis, ХНУРЕ, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/8478.
Full textAbstract:
An important and urgent task in machine learning is the introduction and optimization of the technology for classifying objects in real time. For this project, completely local solutions were needed, for none of the existing ones in this area met the requirements of the planned one. Yolo - is an advanced object detection system in real time. It has a wide variety of configurations for any requirements. One of the tasks was the choice of configuration, which we will adapt to meet the objectives of the project. A suitable one was found among them, one that could work quickly even on smartphones or the Raspberry Pi - Tiny YOLO.
41
Шишко, Артур Юрійович. "Інтелектуальна система кластеризації музикальних творів за жанрами". Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/32182.
Full textAbstract:
Магістерська дисертація: 62 с., 8 рис., 23 табл., 2 дод., 14 джерел.
Об'єкт дослідження – набір даних у вигляді музикальних творів як набір характеристик та зміст цих даних.
Мета роботи – аналіз інформації про музикальні твори, з використанням засобів інтелектуального аналізу даних задля кластеризації їх по жанрам.
В роботі проаналізовано існуючі засоби, які використовуються при аналізі даних, визначено їхні основні переваги та недоліки, запропоновано метод для кластеризації творів. Побудовано архітектуру системи, що проводить задану кластеризацію. Реалізовано запропоновану архітектуру у форматі додатку для веб-інтерфейсу.
В подальшому рекомендується покращити цю дипломну роботу, врахувавши більшу кількість характеристик музикальних творів та розширити географію досліджень.<br>Masters thesis: 62 p., 8 fig., 23 tables, 2 appendices, 14 sources.
The object of study is a set of data in the form of musical works as a set of characteristics and content of this data.
The purpose of the work is to analyze information about musical works, using data mining tools to cluster them by genre.
The paper analyzes the existing tools used in data analysis, identifies their main advantages and disadvantages, and proposes a method for clustering works. The architecture of the system that performs the given clustering is built. The proposed web interface architecture has been implemented.
In the future, it is recommended that you improve this diploma thesis by taking into account more characteristics of musical works and expanding the geography of research.
42
Мельник, Каріна Володимирівна. "Особливості обробки даних для медичної експертної системи". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2010. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/44685.
Full text
43
Грень, Лариса Миколаївна. "Національна рамка класифікацій як інструмент державного управління професійно-технічною освітою в Україні". Thesis, Чорноморський національний університет ім. Петра Могили, 2018. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/40024.
Full text
44
Руденко, Іван Леонідович. "Планарна електродинамічна акустична система". Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/30597.
Full textAbstract:
Проведено огляд історії розвитку виробництва перетворювачів та електродинамічних перетворювачів. Приведено повну класифікацію гучномовців та їх принцип дії.
Здійснили глибокий аналіз конструкції електродинамічних перетворювачів та їх принцип дії. Приведені основні елементи конструктивних рішень.
Виконано моделювання конструктивного рішення планарного електродинамічного перетворювача. Виконано моделювання роботи магнітної та коливальної системи. Приведено графіки основних результатів моделювання та експериментальних вимірювань.
Структура та об’єм роботи: дипломна робота складається з вступу, 3 розділів, висновків, списку використаної літератури. Загальний обсяг дипломної роботи складає (106) сторінок. Робота містить рисунків, (48) таблиць (20) та список використаних джерел із (12) найменувань.<br>A review of the history of the production of converters and electrodynamic transducers was conducted. The full classification of speakers and their principle of action are given.
The deep analyzes of the structures of electrodynamic transducers and their principle of action are carried out. The basic elements of constructive decisions are given.
The simulation of the constructive decision of a planar electrodynamic converter is executed. The simulation of the work of the magnetic and oscillating system is performed. The graphs of the main results of simulation and experimental measurements are presented.
Structure and volume of work: the thesis consists of the introduction, 3 chapters, conclusions, list of used literature. The total volume of the thesis is (106) pages. The work contains drawings, (48) tables (20) and list of sources used from (12) names.
45
Данілова, Л. В. "Моделі оптимізації діалогової взаємодії «Людина-інформаційна система» в задачах інтернет-маркетингу". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/75633.
Full textAbstract:
Кваліфікаційну роботу магістра присвячено розробці механізмів оптимізації діалогової взаємодії «Людина-інформаційна система» в задачах інтернет-маркетингу на основі моделі користувача інформаційної системи. У роботі проведено аналіз основних процесів інтернет-маркетингу, проблематики оптимізації діалогової взаємодії до потреб і рівня експертності користувача; розглянуто основні методи класифікації й оптимізації; досліджено методи прийняття рішень на основі марківського, напівмарківського процесу і прихованої марковської моделі. У роботі виконано розробку послідовності етапів алгоритму оптимізації діалогової взаємодії сайту й адаптації до рівня експертності користувача на основі класифікації і розроблених моделей користувачів. Результатом проведеної роботи є алгоритм адаптації діалогової взаємодії сайту до рівня експертності користувача. Практичне значення роботи полягає у формуванні стратегій оптимізації діалогової взаємодії «Людина-інформаційна система».
46
Позняк, Дар'я Ігорівна. "Система прогнозування інсульту на основі медичних даних пацієнтів". Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45228.
Full textAbstract:
Дипломна робота: 94 c., 24 рис., 7 табл., 2 додатків, 21 джерело.
Предмет дослідження: алгоритми прогнозування інсульту на основі
статистичних та структурних моделей.
Об’єкт дослідження: відкритий набір медичних даних пацієнтів з веб-
платформи Kaggle.
Мета дослідження: проаналізувати існуючі моделі прогнозування,
розробити власну систему прогнозування інсульту на прикладі медичних даних
пацієнтів.
Використані моделі: у програмній реалізації було використано модель
градієнтного бустингу.
Актуальність роботи обумовлена тенденціями глобалізації та
діджиталізації, які в свою чергу призводять до зміни образу життя сучасної
людини, що викликає потребу у розробці новітніх методів діагностики
захворювань, а також вимагає нетривіальних рішень зі зберігання та обробки
медичних даних.
Отримані результати: побудована система прогнозування інсульту, що
може класифікувати ризик виникнення інсульту у пацієнта з прийнятною
точністю.
У рамках подальшого розвитку дослідження пропонується підвищувати
точність отриманих моделей, врахування більшої кількості характеристик стану
здоров’я пацієнтів, що можуть бути пов’язані із настанням інсульту.<br>Thesis: 94 p., 24 fig., 10 tabl., 2 appendices, 21 sources.
Subject of research: stroke prediction algorithms based on statistical and
structural models.
Object of study: a set of patients` medical data from the Kaggle web platform.
The purpose of the study: to analyze existing models of prognosis, to develop
their own system for predicting stroke on the example of medical data of patients.
Models used: gradient boosting model was used in the software implementation.
The urgency of the work is due to trends in globalization and digitalization,
which in turn lead to changes in the lifestyle of modern man, which necessitates the
development of new methods for diagnosing diseases, as well as requires non-trivial
solutions for storage and processing of medical data.
Results obtained: A stroke prediction system has been developed that can
classify the risk of stroke in a patient with acceptable accuracy.
As part of the further research, it is proposed to increase the accuracy of the
obtained models, taking into account more characteristics of the health status of
patients that may be associated with the stroke disease.
47
Красюк, Е. О. "Удосконалення системи управління витратами на прикладі ТОВ «Мена-Авангард»". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72002.
Full textAbstract:
В дипломній роботі розглянуто теоретичні основи організації системи управління витратами на підприємстві, визначено поняття і зміст витрат та їх значення як економічної. Розглянуто процес організації та планування системи управління витратами на підприємстві, визначено взаємозв'язок елементів системи управління витратами з функціями менеджменту та основні принципи управління витратами за умови застосування системного підходу.
Проведено аналіз фінансово-господарської діяльності підприємства ТОВ «Мена – Авангард» та здійснено аналіз системи управління витратами на даному підприємстві.
Запропоновано основні шляхи удосконалення системи управління витратами в ТОВ «Мена – Авангард» на основі застосування АВС – методу та визначено основі резерви зниження витрат.<br>В дипломной работе рассмотрены теоретические основы организации системы управления затратами на предприятии, определено понятие и содержание затрат и их значение как экономической категории. Рассмотрен процесс организации и планирования системы управления затратами на предприятии, определена взаимосвязь элементов системы управления затратами с функциями менеджмента и основные принципы управления затратами при условии применения системного подхода.
Проведен анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия ООО «Мена - Авангард» и осуществлен анализ системы управления затратами на данном предприятии.
Предложены основные пути совершенствования системы управления затратами в ООО «Мена - Авангард» на основе применения АВС - метода и определены основные резервы снижения затрат.<br>In the thesis the theoretical bases of organization of the system of cost management at the enterprise are considered, the concepts and contents of expenses and their significance as economic ones are defined. The process of organization and planning of the cost management system at the enterprise is considered, the relationship of elements of the cost management system with the functions of management and the main principles of cost management are determined with the application of the system approach.
The analysis of the financial and economic activity of the enterprise "Mena-Avangard" Ltd was carried out and the cost management system was analyzed at this enterprise.
The main ways of improving the system of cost management at "Mena - Avangard" Ltd. are proposed on the basis of the use of the ABC method and the basis for cost reduction reserves is determined.
48
Левчук, Святослав Богданович. "Інтелектуальна система мерчандайзингу. Детекція та розпізнавання асортименту". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23987.
Full textAbstract:
Магістерська дисертація: 126 с., 47 рис., 30 табл., 2 додатки, 31 джерело.
Об'єктом дослідження є методи мерчандайзингу товарів в торгових точках.
Предметом дослідження є методи класифікації товарів на полицях в торгових точках.
Мета роботи – розробка інтелектуальної системи мерчендайзингу, яка дозволить зменшити використання людського ресурсу та максимально оптимізувати процес мерчендайзингу за рахунок автоматичного моніторингу наявності товару на полицях та розробка системи класифікації товарів як складової частини системи мерчиндайзингу для аналізу товарів на полиці відносно планограм магазину.
В роботі розглянуто і проаналізовано сучасні системи мерчандайзингу та іх недоліки, також, розглядаються існуючі методи класифікації.
Запропоновано метод класифікації товарів в магазині з спеціально розробленою згортковою нейронною мережею, який побудовано на основі методів з використанням згорткових нейронних мереж, з нелінійними класифікаторами та адаптивним методом оптимізації.
Інтелектуальна система мерчандайзингу та система класифікації асортименту реалізовані за допомогою мови програмування Python з використанням СУБД MySql. Результати даної роботи рекомендується використовувати для моніторингу якості викладки товарів на полицях та контролю наповненості полиць у торгових точках.<br>Master thesis explanatory note: 126 p., 47 fig., 30 tab., 2 appendices, 31 sources.
The object of research – intelligent merchandising system. The subject of research – classification methods of goods on shelves in stores.
The purpose of the work is to develop an intelligent merchandising system that will reduce the use of human resources and maximize the process of merchandising through automatic monitoring of the availability of goods on shelves and to develop of goods classification system as a part of a merchandising system for the analysis of goods on the shelf in relation to the store planograms.
In the work, modern merchandising systems and their shortcomings are considered and analyzed, as well as existing classification methods are considered.
Goods classification method with specially developed convolutional neural network, which is constructed on the basis of methods using convolutional neural networks, with nonlinear classifiers and an adaptive optimization method is proposed.
Intelligent merchandising system and assortment classification system are implemented using Python programming language with MySql DB.
The results of this work are recommended for monitoring the compliance with the planogram and availiability of the goods on shelves in stores.
49
Повхан, Ігор Федорович. "Методи та принципи побудови дерев класифікації дискретних об’єктів для інтелектуального аналізу даних". Diss., Національний університет "Львівська політехніка", 2021. https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56709.
Full textAbstract:
Дисертаційна робота присвячена дослідженню особливостей логічних та алгоритмічних дерев класифікації, деяких питань їх застосування в задачах інтелектуального аналізу даних, розпізнавання образів шляхом створення ефективних моделей класифікації та аналізу великих масивів даних, універсальних систем розпізнавання дискретних об’єктів. Проаналізовано та досліджено деревоподібні моделі класифікації різних типів. Розроблено комплексний метод побудови деревоподібних моделей класифікації, який базується на поетапній апроксимації масиву початкових даних НВ набором
відібраних та оцінених незалежних алгоритмів розпізнавання. Розроблено метод Т – опорних множин, який полягає у відборі, фіксації набору ознак разом зі своїми значеннями – класифікаторів в структурі ЛДК. Розроблено моделі та методи побудови структур АДК двох типів, де отримані дерева класифікації складаються з різних алгоритмів та методів розпізнавання й в свою чергу представляють собою нові
алгоритми, схеми класифікації. Розроблено модель та метод побудови обмежених структур АДК, які спрямовані на добудову лише тих шляхів, ярусів конструкції дерева класифікації, де є найбільша кількість помилок усіх типів класифікації. Розроблено методи знаходження подібності конструкцій логічних дерев в задачах мінімізації їх структур. Здійснено числову оцінку впливу процедури обрізки
побудованого ЛДК – перестановки ярусів, рівнів, блоків структури ЛДК в конструкції регулярного логічного дерева на його загальну складність. Здійснено оцінку збіжності процедури побудови моделей дерев класифікації, запропонованих в дослідженні структур АДК для умов слабкого та сильного розділення класів початкової НВ. Present thesis is devoted to studying the specific features of both logical and algorithmic classification trees, some issues of their use in the problems of intelligence data analysis and image recognition by creating the efficient models of classification and analysis of large and super-large data arrays and universal systems of discrete object recognition. Tree-like classification models of various types are analyzed and studied. The concept of constructing tree-like classification models based on a step-by-step approximation of an array of initial TS data with a set of selected and evaluated independent recognition
algorithms is proposed. The concept of T – reference sets is proposed, which consists in selecting and fixing a set of features together with their classifier values in the LCT structure. Models and methods for constructing ACT structures of two types are developed, where the resulting classification trees consist of various algorithms and recognition methods, which in turn represent new algorithms and classification schemes. A model and method for constructing bounded ACT structures are developed, which are aimed at completing only
those paths, tiers of the classification tree structure where there are the largest number of errors of all classification types. Methods for finding the similarity of logical tree structures in problems of minimizing their structures are developed. A numerical estimate of the impact of the pruning procedure of the constructed LCT – rearrangement of tiers, levels, and blocks of the LCT structure in the construction of a regular logical tree on its overall complexity is given. The convergence of the procedure for constructing classification tree models proposed in the study of ACT structures for conditions of weak and strong separation of initial TS classes is estimated. Диссертационная работа посвящена исследованию особенностей логических и алгоритмических деревьев классификации, некоторых вопросов их применения в задачах интеллектуального анализа данных, распознавания образов путем создания эффективных моделей классификации и анализа больших массивов данных, универсальных систем распознавания дискретных объектов. В работе исследована и решена актуальная научно-прикладная проблема развития теории анализа и синтеза деревьев решений, разработки моделей, методов, прикладного инструментария интеллектуального анализа данных на основе логических и алгоритмических деревьев классификации с большей точностью, уменьшенной сложностью моделей и повышенной эффективностью классификации дискретных объектов. Проанализированы и исследованы древовидные модели классификации различных типов. Предложен комплексный метод построения древовидных моделей
классификации, который базируется на поэтапной аппроксимации массива начальных данных набором отобранных и оцененных независимых алгоритмов распознавания. Предложен метод Т – опорных множеств, который заключается в отборе, фиксации набора признаков вместе со своими значениями – классификаторов в структуре ЛДК. Разработаны модели и методы построения структур АДК двух типов,
где полученные деревья классификации состоят из различных алгоритмов и методов распознавания и в свою очередь представляют собой новые алгоритмы, схемы классификации. Разработана модель и метод построения ограниченных структур АДК, которые направлены на достройку только тех путей, ярусов конструкции дерева классификации, где есть наибольшее количество ошибок всех типов классификации. Разработаны методы нахождения сходства конструкций логических деревьев в
задачах минимизации их структур. Дана числовая оценка влияния процедуры обрезки построенного ЛДК – перестановки ярусов, уровней, блоков структуры ЛДК в конструкции регулярного логического дерева на его общую сложность. Дана оценка сходимости процедуры построения моделей деревьев классификации, предложенных в исследовании структур АДК для условий слабого и сильного разделения классов начальной ОВ. Разработан программный инструментарий построения структур ЛДК/АДК (моделей деревьев классификации различных типов), который позволяет решать широкий спектр разнотипных прикладных задач распознавания образов. По результатам диссертационного исследования проведено экспериментальное моделирование, апробация разработанных моделей и методов на практических задачах, а определения эффективности предложенных в работе методов построения АДК осуществлено на основе интегральных показателей качества моделей.
50
Москаленко, Д. М. "Підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз". Thesis, Чернігів, 2021. http://ir.stu.cn.ua/123456789/22463.
Full textAbstract:
Москаленко, Д. М. Підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз : магістерська робота : 121 «Інженерія програмного забезпечення», ОНП / Д. М. Москаленко ; керівник роботи М. С. Дорош ; НУ «Чернігівська політехніка», кафедра інформаційних технологій і програмної інженерії. – Чернігів, 2021. – 83 с.<br>Метою даної кваліфікаційної роботи є розробка підсистеми збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз.
Об'єктом дослідження є методи та моделі обробки природної мови за допомогою нейронних мереж.
Предметом дослідження є методи та моделі збору та визначення особливостей розподілу даних соціальних мереж у системі виявлення кіберзагроз.
В роботі проведено аналіз загроз в соціальних мережах спричинених небезпечними повідомленнями, а також аналіз задачі визначення емоційного тону текстових даних у соціальних мережах. Побудована архітектура та визначені методи та моделі обробки природньої мови та автоматизованої класифікації. В результаті чого була розроблена підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз.
Методи дослідження. В основі досліджень лежить архітектура системи збору даних з соціальної мережі Twitter яка використовує методи машинного навчання та штучного інтелекту для обробки та визначення розподільчих рис даних повідомлень користовачів [47].
Реалізація програмного забезпечення виконувалась з використанням мови програмування Python за підтримки бібліотеки програмного забезпечення з відкритим кодом для машинного навчання TensorFlow та Keras.
Результати представлені у вигляді таблиць та ілюстрацій, що демонструють правильність вибору методів збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз на прикладі класифікації повідомлень.
Результати роботи можуть бути використані для подальшої розробки системи пошуку наприклад загроз від онлайн хижаків, користувачів які попагандують ідеї тероризму чи екстремізму у соціальних мережах або перекваліфікації для пошуку повідомлень іншого характеру.