Том 3 № 146 (СТ ІПБТ)
Permanent URI for this collection
Volume 3 No. 146 (ST IIBT)
Browse
Browsing Том 3 № 146 (СТ ІПБТ) by Title
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Випуск 3 (146). Системні технології(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2023)UKR: У збірнику публікуються результати досліджень в галузі техніки, присвячених проблемам системного моделювання процесу технічних об'єктів, обробки інформації, оптимізації керування параметрами процесу.Item Дослідження методів машинного навчання для рішення задач медичного профілю(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Островська, Катерина Юріївна; Мінаєнко, Анна СергіївнаUKR: Робота присвячена дослідженню методів машинного навчання для рішення задач медичного профілю. Мета роботи - аналіз методів машинного навчання для підвищення точності та скорочення часу діагностики захворювань сечостатевої системи у дітей. Предмет дослідження – класифікатор захворювань сечостатевої системи пацієнтів Дніпропетровської обласної дитячої клінічної лікарні "Дніпропетровської обласної ради". В результаті дослідження вирішено такі завдання: зроблено аналіз літератури щодо застосування методів машинного навчання до захворювань сечостатевої системи; розроблено програму для вилучення в напівавтоматичному режимі необхідної інформації з виписок; проаналізовано бібліотеки мови Python та частину методів машинного навчання; проведено первинний аналіз та передобробка даних; застосовано методи класифікації, відбору ознак та заповнення пропущених значень; проаналізовано одержані результати та виконано обґрунтування результатів дослідження у предметній галузі.Item Оцінка раціональній номенклатури контролюємих параметрів об’єктів при їх виготовленні, спостереженні та управлінні(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ігнаткін, Валерій Устинович; Дудніков, Володимир Степанович; Лучишин, Тарас Романович; Алексєєнко, Сергій Вікторович; Юшкевич, Олег Павлович; Карпова, Тетяна Петрівна; Хохлова, Тетяна Станіславівна; Хомош, Юрій Степанович; Тіхонов, Василь АндрійовичUKR: Номенклатура контролюємих параметрів і норм точності вимірювань визначає достовірність контролю і його трудоємність. В середньому трудоємність контролю складає близько 10% загальної трудоємністі виготовлення об’єктів, а у ряді галузей – значно вище (авіаційно-космічна техніка). Найпростішою задачею при визначенні раціональній номенклатури контролюємих параметрів об’єктів являється виключення надмірних параметрів, при цьому потрібно визначити ймовірність того, що відхилення якогось параметра Х2 у межах заданих допусків лежать так, як і відхилення параметра Х1 у межах його заданих допусків. При цьому визначені нерівності, якими визначається найменше значення цієї ймовірності. Загальним принципом розв’язку цієї задачі є визначення умовних ймовірностей (якщо розглядається два параметри) Р11, Р12; або Р21, Р22. При цьому, якщо отримані значення: Р11, Р12 ймовірностей більше (або рівні) допустимому значенню Рдоп, то доцільно здійснювати контроль тільки параметра Х1, а Х2 виключити із номенклатури параметрів. Якщо: Р21, Р22 - більше (або рівні) допустимому значенню Рдоп, то виключається Х1. Наведено приклад виключення надлишкового параметра контролю. Метод можна узагальнити для будь-якого числа параметрів, для чого треба скористатися кореляційними матрицями або простим перебором комбінацій параметрів. Розроблена програма для ЕОМ, якою можна скористуватися при наявності такої інформації: 1) кількість контрольованих параметрів (n); 2) значення допусків (Xнi, Хвi), на які підлягають контролю параметри; 3) числові характеристики розподілів значень параметрів в межах заданих допусків – середнє значення iX і середнє квадратичне відхилення xi σ ; 4) види законів розподілу значень параметрів; 5) данні кореляційних зав’язків між параметрами і значеннями попарних коефіцієнтів кореляції ( rij ); 6) значення ймовірностей помилок контролю Р12, Р21 (при двох параметрах). По мірі накопичення статистичних даних розрахунки треба коректувати.