Browsing by Author "Дудник, Ілля Петрович"

Now showing 1 - 2 of 2

Дослідження і моделювання процедур менеджменту програмної інженерії при управлінні проєктами
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Дудник, Ілля Петрович
UKR: Магістерська робота виконана на 139 сторінках, містить 45 рисунків, 9 таблиць та 39 використані джерела. Об’єктом дослідження є інтелектуальні програмні засоби моделювання процедур менеджменту програмної інженерії при управлінні проєктами. Предметом дослідження є математичні моделі та алгоритми процедур менеджменту програмної інженерії при управлінні проєктами на основі інтелектуальних процедур асоціативної пам’яті мережі Хеммінга при не точно визначених характеристиках даних, а також на основі процедур редкуції математичних моделей і статистики «каппа Коена». Метою роботи являється є розвиток постановок завдань та удосконалення математичних моделей для завдань менеджменту програмної інженерії при управлінні проєктами, При цьому також передбачається реалізація завдань відтворення достовірних багатопараметричних моделей класифікації (ДБМК) при невизначених даних на основі застосування процедур редукції (метод граничних спрощень) та каппа статистики. Математичними моделями ДБМК являються структури параметрів (кількість і склад), тип даних і множина шаблонів, які складають базу даних/знань досліджуваної предметної області.
Формування моделей класифікації невизначених даних процедурами редукції і каппа статистики
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Терлецький, Ігор Андрійович; Дудник, Ілля Петрович
UKR: Стаття присвячена розвитку математичних моделей класифікації невизначених даних, представлених нечіткими величинами та коефіцієнтами упевненості CF(A). Процедури формування шаблонів діагностування використовують модифіковані мережі Хеммінга (МХН), а також методи редукції та статистики каппа Коена. При цьому визначаються граничні розмірності та склад параметрів моделі класифікації, які забезпечують встановлені ймовірнісні вимоги достовірності результатів розрахунків. Представлена процедура редукції простору моделі діагностування невизначених даних. У статті наведено постановки, математичні моделі та реалізації завдань класифікації за недетермінованими даними. Прикладом моделі класифікації за нечіткими даними являється завдання із встановлення авторів україномовних текстів. Завдання класифікації при даних у форматі CF(A) відповідає відбору кандидата. Результати числового моделювання дозволили встановити результативність, достовірність та ефективність запропонованих процедур формування достовірних моделей класифікації при невизначених даних.