Browsing by Author "Хрестян, Анна Вячеславівна"

Now showing 1 - 4 of 4

Дослідження двох підходів щодо прогнозування затримки на маршрутизаторі комп'ютерної мережі залізничного транспорту з використанням нейромережної технології
(Таврійський національний університет імені В.І. Вернадського, 2025) Пахомова, Вікторія Миколаївна; Хрестян, Анна Вячеславівна
UKR: На сучасному етапі в комп’ютерних мережах залізничного транспорту застосовується протокол OSPF, при використанні якого в реальному часі з’являється проблема завдяки постійним змінам обсягів передаваємих даних, і для вирішення якої доцільно використання нейромережної технології, що підтверджує актуальність теми. У роботі створено базу даних затримок на маршрутизаторі комп’ютерної мережі залізничного транспорту. Проведений розрахунок показника Херста часового ряду затримок на маршрутизаторі показав, що він персистентний. Прогнозування затримки на маршрутизаторі комп’ютерної мережі залізничного транспорту здійснено засобами нейронної мережі конфігурації «4-1-16-1» (перший підхід) та нейронечіткої мережі конфігурації «3-6-8-8-1» (другий підхід), що створені в середовищі MatLAB за допомогою додатків Neural Network Toolbox та Fuzzy Logic Toolbox відповідно. За першим підходом проведено дослідження середньоквадратичної похибки нейронної мережі при різній кількості прихованих нейронів (10, 50 та 90) за різними алгоритмами навчання (Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization та Scaled Conjugate Gradient). За другим підходом проведено дослідження середнього значення похибки нейронечіткої мережі при різних функціях приналежності нейронів за різними методами оптимізації навчання (гібридним та зворотного поширення помилки). На створених нейронних моделях визначені їх відповідні оптимальні параметри. Виконано оцінювання за допомогою MAPE прогнозу затримки на маршрутизаторі з використанням створених нейронних моделей. Визначено, що найменше значення MAPE при прогнозуванні затримки на маршрутизаторі комп’ютерної мережі Придніпровської залізниці досягається на створеній нейронечіткій мережі конфігурації «3-6-8-8-1» в зрівнянні з прогнозованими значеннями затримок, що отримані на нейронній мережі конфігурації «4-1-16-1».
Прогнозування затримки на маршрутизаторі комп’ютерної мережі засобами нейронечіткої мережі
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Хрестян, Анна Вячеславівна
UKR: Магістерська робота виконана на 64 сторінках, містить 47 ілюстрацій, 3 таблиці, 21 джерело та 4 додатків. Створена в системі MatLAB нейронечітка мережа (глибина занурення – 3), в основі якої система із 8 правил при наступних параметрах: Гауссовський тип приналежності для вхідних нейронів; лінійний тип приналежності для результуючого нейрону; гібридний метод оптимізації навчання. Мета дослідження – прогнозування затримки на маршрутизаторі комп’ютерної мережі засобами нейронечіткої мережі. Об’єкт дослідження – часовий ряд затримок на маршрутизаторі комп’ютерної мережі. Предмет дослідження – параметри нейронечіткої мережі. Методи дослідження – розрахунок показника Херста для часового ряду затримок на маршрутизаторі комп’ютерної мережі; створення за методом Сугено нейронечіткої мережі для прогнозування затримки на маршрутизаторі; навчання та тестування створеної нейронечіткої мережі за різними методами оптимізації: зворотнього поширення помилки та гібридним; оцінка за допомогою MAPE прогнозу на створеній нейронечіткій мережі. У роботі визначені похибки створеної нейронечіткої мережі при навчанні та тестуванні. Проведено дослідження похибки створеної нейронечіткої мережі при використанні різних функцій приналежності нейронів.
Проектування, створення та оптимізація бази даних наукових розробок кафедри
(Sergeieva&Co, Karlsruhe, Germany, 2022) Пахомова, Вікторія Миколаївна; Хрестян, Анна Вячеславівна
UKR: Спроектована реляційна база даних наукових розробок кафедри ЕОМ з використанням даних репозитарія ДІІТ з науковими розробками та даних про науково-педагогічний склад кафедри. Підвищення продуктивності роботи бази даних пов’язано з досягненням оптимальної швидкості роботи з базою даних, що потребує як оптимізації самої бази даних, так і оптимізації програмних конструкцій SQL. При проектуванні бази даних наукових розробок кафедри використаний метод нормальних форм, результати якого співпали з результатами проектування за графічним методом «Сутність-Зв’язок», що заснований на використанні діаграм ER-типу. Проведені дослідження призначення простих та композитних індексів, а також оптимізація операторів SQL. Визначено, що час виконання зменшується приблизно у два рази при оптимізації програмних конструкцій.
Підвищення ефективності роботи захищеної бази даних наукових розробок кафедри ЕОМ
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2022) Хрестян, Анна Вячеславівна
UKR: Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи бакалавра: 47 с., 46 рис., 1 табл., 4 додатки, 18 джерел. Об’єкт розробки – база даних наукових розробок кафедри електронних обчислювальних машин (ЕОМ). Мета кваліфікаційної роботи – підвищення ефективності роботи захищеної бази даних наукових розробок кафедри ЕОМ. Методи дослідження – проектування бази даних за методами: «Сутність-Зв’язок» та нормальних форм; створення бази даних в Microsoft Access з використанням SQL; організація захисту бази даних; використання механізмів підвищення ефективності роботи бази даних. Створено базу даних наукових розробок кафедри ЕОМ в Microsoft Access з використанням SQL. Виконано організацію захисту бази даних наступними засобами: парольний захист; відображення та приховування об`єктів у вікні бази даних; шифрування й захист на рівні користувачів; проведено підвищення ефективності роботи бази даних на основі наступних підходів: оптимізація самої бази даних та оптимізація операторів SQL. Рекомендовано створену та захищену базу даних наукових розробок до використання адміністрації кафедри ЕОМ. Запропонована нова лабораторна робота на основі розгляду механізмів підвищення ефективності бази даних здобувачам першого (бакалаврського ступеня) спеціальностей «Кібербезпека» та «Комп`ютерна інженерія» з дисципліни «Бази даних».