Browsing by Author "Клименко, Іван Вікторович"

Now showing 1 - 12 of 12

Дослідження методу прогнозування часових рядів на основі узагальненого логістичного відображення
(Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Дніпропетровськ, 2011) Скалозуб, Владислав Васильович; Клименко, Іван Вікторович
UKR: В роботі наведені результати дослідження та оперативного прогнозування властивостей часових рядів, отриманих з використанням моделі узагальненого логістичного відображення.
Дослідження процедур мережі хеммінга для управління сервісними системами при неточно визначених і природомовних даних
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2022) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Терлецький, Ігор Андрійович; Терленко, Андрій Павлович
UKR: Моделі та методи, а також програмні засоби щодо завдань планування потоків замовлень систем обслуговування, або сервісних систем (С&С), мають досить велике поширення. Завдання з розвитку процедур класифікації та управління С&С на основі моделі асоціативної пам’яті нейронної мережі Хеммінга (МХ) за неточно визначених характеристик даних сьогодні є актуальним, має теоретичне та практичне значення. Основна мета роботи – розвиток та дослідження математичних моделей процедур мережі Хеммінга для С&С за неточно визначених та природномовних характеристик даних, порівняльний аналіз моделей нечітких множин і коефіцієнтів упевненості CF. Методика. У роботі використано модифікацію процедур нейронної мережі Хеммінга та числові експериментальні дослідження порівняльних можливостей застосування як моделей первинних даних нечітких множин μХ (X → [0; 1]), а також експертних показників достовірності, коефіцієнтів впевненості CF(A) з множини [– 1; + 1]. Результати. Виконано формування та дослідження вдосконалених моделей нейронних мереж Хеммінга, призначених для процедур класифікації в С&С за неточно визначених та природномовних характеристик даних. Наукова новизна. Уперше для зав-дань класифікації та управління С&С досліджено порівняльні можливості використання нечітких величин (НВ), а також коефіцієнтів упевненості CF як моделей для представлення властивостей неповних і неточно визначених даних, а також даних у природномовній формі. При цьому встановлено переваги моделі коефіцієнтів впевненості CF та сформовано відповідні процедури класифікації та управління С&С. Практична значимість. Розроблені у статті моделі та процедури класифікації властивостей багатопараметричних об’єктів С&С на основі модифікованих нейронних мереж Хеммінга дозволяють ефективно вирішувати широке коло завдань сфери управління С&С за невизначености та неповноті первинних даних.
Дослідження інтелектуальних моделей управління на основі процедур класифікації невизначених даних зі встановленими вимогами достовірності результатів
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Терлецький, Ігор Андрійович
UKR: Стаття присвячена дослідженням властивостей і розвитку інтелектуальних моделей управління складними системами за умов невизначеності даних на основі процедур класифікації на основі методів редукції та статистики каппа Коена. Застосування цих методів забезпечує достовірне вирішення завдань з урахуванням оцінки граничної розмірності моделей класифікації. В роботі були досліджені можливості удосконалення нейронних мереж Хеммінга для класифікації даних у форматах нечітких величин і certainty factor CF(A). Також були визначені особливості удосконаленої математичної моделі завдань нечіткої класифікації на основі набору шаблонів ознак. Представлено структуру програмного комплексу інформаційної технології управління призначенням/відбором виконавців на основі класифікації наборів шаблонів із певних нечітких ознак, який використовує процедури редукції і каппа статистики.
Економіко-технологічні моделі аналізу й управління експлуатацією парків електричних двигунів залізничних стрілочних переводів
(Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Дніпропетровськ, 2015) Скалозуб, Владислав Васильович; Осовик, Володимир Миколайович; Клименко, Іван Вікторович
UKR: Мета. Підвищення ефективності та стійкості процесів експлуатації на залізницях, зменшення експлуатаційних витрат неможливі без розвитку комплексних систем автоматизації, призначених для експлуатації парків технічних систем – АСЕП. Стаття присвячена питанням удосконалення АСЕП в частині розвитку методів аналізу й планування черговості діагностування та ремонтів електричних двигунів (ЕД) залізничних стрілочних переводів з урахуванням умов недетермінованості. Удосконалені технологічні й економічні моделі, за якими виконується автоматизоване управління АСЕП, повинні враховувати різну форму інформації про технічний стан пристроїв та умови функціонування транспортної системи (зокрема, нечітку). Також моделі повинні забезпечувати можливості адаптації параметрів і більшої результативності процедур планування з метою підвищення ефективності залізничних перевезень у цілому. Методика. Дослідження були здійснені з використанням процедур моніторингу та діагностування ЕД, які перебували під впливом робочих навантажень. Управління експлуатацією парків ЕД виконується на основі індивідуальних інтелектуальних моделей, а також мереж Кохонена, побудованих за спектральними характеристиками струму ЕД. При плануванні ремонтів ураховується спеціалізація виконавців. Черговість обслуговування ЕД визначається на основі нечіткої двоетапної моделі планування. Для аналізу й прогнозування параметрів недетермінованих процесів застосовуються методи хаотичної динаміки. Результати. Удосконалено економіко-технологічні моделі аналізу й управління автоматизованими процесами експлуатації парків ЕД при нечіткому описі параметрів та умов. Вони ураховують поточний стан технічних систем, а також можливі збої процесу перевезень. Досліджено властивості недетермінованих процесів залізничних перевезень. Наукова новизна. Набули розвитку економіко-технологічні моделі автоматизованого управління експлуатацією парків ЕД, які враховують умови нечіткого опису параметрів системи. Моделі призначені для планування черговості діагностування та ремонтів ЕД, також вони ураховують спеціалізацію підприємств. Досліджено властивості процедури аналізу та інтерпретації недетермінованих часових рядів вагонопотоків при агрегуванні їх рівнів. Практична значимість. Результати досліджень забезпечують можливість автоматизації та підвищення ефективності процесів економіко-технологічного управління експлуатацією парків ЕД стрілочних переводів за умов нечіткого визначення параметрів системи. Процедура аналізу агрегованих рядів забезпечує можливості обґрунтованої інтерпретації їх властивостей та отримання достовірних оцінок прогнозування і плану-вання на основі часових рядів.
Комплексні багатовимірні нечіткі моделі процесів моніторингу та реабілітації хворих із нерівномірним інтервалом спостережень
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2023) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Мурашов, Олег В'ячеславович
UKR: Мета. Робота присвячена розвитку математичних моделей і методів нечіткого моделювання багатовимірних часових рядів (МЧР) для процесів моніторингу та реабілітації хворих із нерівномірними інтервалами між спостереженнями. У МЧР враховано системні властивості та єдності компонентів досліджуваних процесів шляхом формування комбінованих/комплексних багатовимірних нечітких моделей (CFTS). Методика. Реалізація моделей CFTS враховує власні ознаки зазначених процесів. Особливість СFTS поля-гає в тому, що нерівномірні інтервали спостережень, як і інші параметри, відображають системну єдність саме контрольованого процесу, а не встановлену зовні форму спостережень, регламент. СFTS узагальнюють моделі багатовимірних нечітких часових рядів порядку n із m вхідними і одним результуючим параметром, тобто різні компоненти можуть мати неоднаковий порядок передісторії n, окремі параметри можуть вимірюватися різними типами даних та формами невизначеності. Результати. У статті представлена комплексна вдосконалена структура моделей CFTS порядку n з m вхідними і одним результуючим параметром, яка пристосована до властивостей процесів моніторингу та реабілітації з нерівномірними інтервалами спостережень. Для формування СFTS запропонована поетапна процедура, яка дозволяє формувати склад параметрів. Подано приклад моделювання процесу реабілітації хворих на діабет на основі СFTS, який демонструє її відмінності та ефективність. Наведено порівняльні властивості моделей СFTS та моделей FTS. Наукова новизна. Отримано розвиток моделей і методів МЧР процесів моніторингу та реабілітації за нерівномірних інтервалів, сформовано комплексні моделі СFTS. Відмінність СFTS полягає в тому, що компонента нерівномірних інтервалів представлена як інші мультипараметри m, що можуть мати різний порядок передісторії n, а також різні типи даних та форми невизначеності. Запропоновано процедуру поетапного формування складу параметрів моделей СFTS. Практична значимість. Моделі СFTS забезпечують реалізацію мультипараметричних процесів моніторингу та реабілітації за нерівномірних інтервалів спостережень, спрощують структуру та зменшують кількість реляційних відношень, дозволяють усувати конфлікт продукційних правил у разі забезпечення необхідної точності результатів. Приклад моделювання процесу реабілітації хворих на діабет із такими параметрами, як рівень цукру, інтервал між спостереженнями, показник тиску крові, підтвердив достовірність і практичну значимість моделей CFTS.
Моделі та методи оцінки, прогнозування та управління діяльністю підприємств залізничного транспорту в умовах невизначеності
(Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна ; Видавництво ПП Вахмістров О.Є., 2021-03-12) Клименко, Іван Вікторович
UK: АНОТАЦІЯ Дисертація присвячена вирішенню актуального науково-прикладного завдання щодо підвищення економічної ефективності та якості процесів планування та управління діяльністю підприємств залізничного транспорту в умовах невизначеності шляхом узагальнення та розвитку нових теоретико- методичних підходів, а також створення удосконалених економіко-математичних моделей процесів і засобів інформаційних технологій щодо їх реалізації. В дисертаційній роботі вперше запропоновано методологічні положення та теоретико-методичний підхід до класифікації технолого-економічних процесів, представлених антиперсистентними часовими рядами спостережень, а також розроблено концепцію планування, прогнозування та економіко-математичного моделювання процесів діяльності підприємств залізничного транспорту України в умовах невизначеності. В ній розроблено процедури класифікації упорядкованих даних, що дозволяє виявити додаткові ознаки зазначених процесів, за рахунок чого підвищити достовірність і точність результатів прогнозування. З метою забезпечення можливостей уніфікації методів та процедур аналізу, планування та прогнозування параметрів недетермінованих виробничо-господарчих процесів ЗТУ запропоновано теоретико-методичний підхід та сформовано універсальну економіко-математичну модель процесів у формі розширеного логістичного відображення. В дисертації запропоновано теоретико-методичний підхід до формування економіко-математичної моделі інформаційної технології із забезпечення оптимального планування процесів обслуговування комплексів об’єктів парку технічних систем з урахуванням стохастичних факторів. В роботі удосконалено теоретичний апарат і процедуру методу нечіткого логічного виведення, призначену для вирішення завдань діагностування станів економічних процесів і систем, а також для формування інформаційного забезпечення технології аналітичних серверів середовища автоматизованих систем керування залізничного транспорту (АСК ЗТУ).
Моделі та методи оцінки, прогнозування та управління діяльністю підприємств залізничного транспорту в умовах невизначеності (дисертація)
(Дніпровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, 2021) Клименко, Іван Вікторович
UKR: Дисертація присвячена вирішенню актуального науково-прикладного завдання щодо підвищення економічної ефективності та якості процесів планування та управління діяльністю підприємств залізничного транспорту в умовах невизначеності шляхом узагальнення та розвитку нових теоретико- методичних підходів, а також створення удосконалених економіко-математичних моделей процесів і засобів інформаційних технологій щодо їх реалізації. В дисертаційній роботі вперше запропоновано методологічні положення та теоретико-методичний підхід до класифікації технолого-економічних процесів, представлених антиперсистентними часовими рядами спостережень, а також розроблено концепцію планування, прогнозування та економіко-математичного моделювання процесів діяльності підприємств залізничного транспорту України в умовах невизначеності. В ній розроблено процедури класифікації упорядкованих даних, що дозволяє виявити додаткові ознаки зазначених процесів, за рахунок чого підвищити достовірність і точність результатів прогнозування. З метою забезпечення можливостей уніфікації методів та процедур аналізу, планування та прогнозування параметрів недетермінованих виробничо-господарчих процесів ЗТУ запропоновано теоретико-методичний підхід та сформовано універсальну економіко-математичну модель процесів у формі розширеного логістичного відображення. В дисертації запропоновано теоретико-методичний підхід до формування економіко-математичної моделі інформаційної технології із забезпечення оптимального планування процесів обслуговування комплексів об’єктів парку технічних систем з урахуванням стохастичних факторів. В роботі удосконалено теоретичний апарат і процедуру методу нечіткого логічного виведення, призначену для вирішення завдань діагностування станів економічних процесів і систем, а також для формування інформаційного забезпечення технології аналітичних серверів середовища автоматизованих систем керування залізничного транспорту (АСК ЗТУ).
Моделі та процедури класифікації і прогнозування недетермінованих процесів за показниками хаотичної динаміки
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Шаповал, Данило Олегович
UKR: У статті досліджуються процеси класифікації, моделювання та короткострокового прогнозування недетермінованих часових послідовностей, які представлені антиперситентними часовими рядами (АЧР). Предмет аналізу – процедури класифікації та прогнозування параметрів таких моделей. Метою роботи є підвищення ефективності та точності методів і алгоритмів класифікації, моделювання та прогнозування АЧР. За допомогою агрегування рівнів AЧР розроблено коректні математичні моделі класифікації недетермінованих часових послідовностей, а також сформовано алгоритмічні та програмні засоби їх реалізації. Проведено порівняльний аналіз чисельної ефективності алгоритмів класифікації АЧР, реалізовано завдання короткострокового прогнозування АЧР. У статті також представлено інструментальне програмне середовище, що забезпечує коректне вивчення алгоритмів моделювання та класифікації антиперсистентних часових рядів (АЧР).
Огляд сучасних фреймворків та метрик оцінки RAG-систем
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2026) Клименко, Іван Вікторович; Лебідь, Євген Андрійович
UKR: Актуальність дослідження зумовлена стрімким поширенням RAG-систем у пошукових і генеративних задачах, де якість відповіді залежить як від релевантності відібраного контексту, так і від коректності його використання генеративною мовною моделлю. Метою дослідження є огляд сучасних фреймворків оцінювання RAG-систем та метрик і проведення експериментальної перевірки впливу якості вибірки на показники генерації. У роботі проведено аналіз наукових публікацій, порівняння самих фреймворків оцінювання, машинний експеримент на основі систем векторного пошуку з подальшою генерацією відповіді. Для оцінки впливу фільтрації на якість вибірки та формування контексту виконано порівняння стандартного векторного пошуку та пошуку з попередньою фільтрацією. Отримані результати підтверджують, що оцінювання систем RAG має враховувати як метрики вибірки, так і метрики генерації, оскільки збільшення контексту без зменшення шуму не гарантує покращення якості відповіді.
Порівняльний аналіз часової ефективності алгоритмів пошуку підрядка
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Клименко, Іван Вікторович; Лебідь, Є. А.
UKR: У статті проведено порівняльний аналіз часової ефективності чотирьох класичних алгоритмів пошуку підрядка (string searching algorithms), що намагаються знайти позицію, де один або декілька текстових рядків (зразків) входять у довший рядок або текст. Порівнювались наступні алгоритми: наївного пошуку (перебору, або ж брут-форс), Кнута-Морріса-Пратта (КМП), Боєра-Мура та Рабіна-Карпа. Дослідження проводилось на трьох різних архітектурах процесорів та з трьома наборами вхідних даних різного обсягу. Алгоритми тестувались за умов як холодного, так і прогрітого кешу. Для зниження впливу сторонніх чинників було реалізовано запуск на одному процесорному ядрі та примусове очищення пам’яті після кожного тесту. Результати експериментів проаналізовано за допомогою розрахунків S- та R-показників ефективності, надано рекомендації щодо доцільності застосування кожного окремого алгоритму в різних умовах.
Формування та управління крос-функціональними командами в ІТ проектах
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Клименко, Іван Вікторович; Лебідь, Є. А.
UKR: У статті розглядаються питання формування та ефективного управління крос-функціональними командами в ІТ-проєктах із урахуванням сучасних викликів галузі, таких як дефіцит кваліфікованих кадрів, зміна ринку праці та зниження попиту на українські ІТ-послуги через війну. Зазначається, що традиційні підходи до формування команд, орієнтовані на підбір окремих спеціалістів без урахування soft skills та попереднього досвіду взаємодії, є недостатніми в умовах сучасних проєктів. Основна увага зосереджена на аналізі методів, підходів та інформаційних технологій, що дозволяють автоматизувати процес підбору членів команд на основі багатокритеріальної оцінки їхніх компетенцій та особистісних якостей. Запропоновано інформаційну модель формування крос-функціональних команд, яка враховує як технічні, так і комунікативні навички, а також попередній досвід співпраці спеціалістів у команді. Окремо підкреслюється необхідність подальших досліджень впливу штучного інтелекту та машинного навчання на автоматизацію рутинних процесів формування та управління командами, а також створення персоналізованих моделей для прогнозування довгострокової ефективності ІТ команд.
Формування інтелектуальних інформаційних технологій залізничного транспорту на основі моделей аналітичних серверів та онтологічних систем
(Український державний університет залізничного транспорту, Харків, 2018) Жуковицький, Ігор Володимирович; Скалозуб, Владислав Васильович; Устенко, Андрій Борисович; Клименко, Іван Вікторович
UKR: Досліджено можливості створення уніфікованих інтелектуальних автоматизованих систем залізничного транспорту на основі платформи аналітичних серверів та онтологічних систем, призначених для підтримки конструктивно-продукційного моделювання, а також функціонування онтологій АСУ, що розширюються та еволюціонують. Для платформи аналітичних серверів розроблено приклад формалізації та реалізації уніфікованих завдань діагностування характеристик виробничих процесів з нечіткими параметрами.