кафедра інформаційних технологій та програмування
Permanent URI for this community
Browse
Browsing кафедра інформаційних технологій та програмування by Title
Now showing 1 - 20 of 26
Results Per Page
Sort Options
Item Екстенсіональний підхід до розпізнавання растрових зображень на основі їх символьних перетворень.(СНУ ім. В. Даля, 2023) Захожай, О. І.; Крохмаль, А. В.Стаття присвячена вирішенню актуального питання вдосконалення методів та інформаційних технологій розпізнавання растрових зображень для різноманітного прикладного застосування. На сьогодень, існує значне різноманіття методів обробки і розпізнавання растрових зображень. Аналіз цих методів і підходів, наведений в статті, показав доцільність їхнього застосування для певних прикладних застосувань. При цьому універсальні рішення відсутні. Крім того, обробка растрових зображень пов’язана з додатковою проблемою використання значних обсягів пам’яті для зберігання еталонів, а також надмірні витрати машинного часу для обробки великих масивів даних. В статті представлений новий підхід до підвищення швидкості розпізнавання растрових зображень з одночасним зменшенням розмірності масиву даних, що підлягають співставленню. Цей підхід базується на перетворенні растрових зображень в символьний вигляд з подальшим зберіганням і співставленням під час розпізнавання. Згідно методу, піксельний масив зображення поділяється на прямокутні сегменти, після чого кожен з них заміняється символом ASCII, максимально подібним за виглядом. Подальше співставлення здійснюється не за окремими пікселями, а за кодуваннями символів фрагменту зображення, що є подальшим розвитком підходу екстенсіонального аналізу. Новий метод дозволяє забезпечити компактність збереження еталонних зображень алфавіту класів, зменшити витрати пам'яті для їх зберігання, а також пришвидшити обробку під час класифікації.Item Конспект лекцій навчально-методичного комплексу дистанційного курсу дисципліни «Програмування для мобільних платформ» Частина I (для студентів спеціальностей F2 «Інженерія програмного забезпечення», F6 «Інформаційні технології та системи»)(СНУ ім. В. Даля, 2025) Ратов, Д. В.Укладено на основі ОПП підготовки бакалаврів спеціальностей F2 «Інженерія програмного забезпечення», F6 «Інформаційні технології та системи», робочої навчальної програми з дисципліни „Програмування для мобільних платформ”.Item Конспект лекцій навчально-методичного комплексу дистанційного курсу дисципліни «Програмування для мобільних платформ» Частина ІІ (для студентів спеціальностей F2 «Інженерія програмного забезпечення», F6 «Інформаційні технології та системи»)(СНУ ім. В. Даля, 2025) Ратов, Д. В.Укладено на основі ОПП підготовки бакалаврів спеціальностей F2 «Інженерія програмного забезпечення», F6 «Інформаційні технології та системи», робочої навчальної програми з дисципліни „Програмування для мобільних платформ”Item Метод і програмне забезпечення символьного перетворення растрових зображень.(СНУ ім. В. Даля, 2024) Захожай, О. І.; Крохмаль, А. В.В статті розглянуто новий метод і програмне забезпечення для перетворення растрових зображень в символьний вигляд для систем обробки і аналізу візуальної інформації. Відомо, що обробка растрових зображень, особливо високої роздільної здатності, вимагає значних об’ємів пам’яті для зберігання, а також обчислювальної потужності комп’ютерних систем. Представлений підхід дозволяє візуально представити інформативні об’єкти на растровому зображенні символами, які за виглядом максимально співпадають з відповідними фрагментами початкового зображення. З урахуванням малого обсягу для збереження символьних даних, таке технічне рішення дозволяє забезпечити компактне зберігання інформативних ознак растрових зображень, а також спростити процедуру їхнього співставлення під час розпізнавання. Компактне представлення алфавіту класів також дозволяє значно знизити часову складність інформаційного процесу класифікації об’єктів на зображенні. Представлене програмне забезпечення, в якому реалізовано новий метод перетворення растрових зображень, може бути легко інтегроване до будь яких прикладних систем розпізнавання візуальних образів, а також системи підтримки прийняття рішень на основі візуальної інформації.Item Item Методичні вказівки щодо організації та проведення дослідницької практики здобувачів вищої освіти, що навчаються за освітньою програмою 40828 «Інформаційні системи та технології» другого (магістерського) рівня вищої освіти спеціальності 126 «Інформаційні системи та технології»(СНУ ім. В. Даля, 2025) Захожай, О. І.Item Моделі і технології прогнозування та проблема проектування майбутнього: аналіз стану і окремі результати(2019) Рамазанов, С. К.; Степаненко, О. П.; Тішков, Б. О.; Черняк, О. І.Item Модифікація алгоритму штучного кооперативного пошуку.(СНУ ім. В. Даля, 2024) Іванов, В. Г.Стаття присвячена дослідженню та вдосконаленню алгоритму штучного кооперативного пошуку (ACSm) для вирішення задач глобальної оптимізації. У роботі розглянуто актуальність проблеми підвищення ефективності сучасних алгоритмів оптимізації, зокрема у контексті високовимірних задач із численними локальними мінімумами. Проведено аналіз наукових джерел, що підтверджують перспективність ACS як метаевристичного методу. Запропонована модифікація алгоритму включає адаптивні параметри, які дозволяють коригувати швидкість і траєкторію пошуку залежно від умов середовища, а також нові стратегії кооперації між агентами. Особлива увага приділена гібридизації ACS із іншими алгоритмами оптимізації, такими як генетичні алгоритми та алгоритми рою частинок, для покращення результатів. Розроблена математична модель враховує динаміку взаємодії агентів і дозволяє вирішувати задачі з обмеженнями за допомогою множників Лагранжа. Експериментальні результати на стандартних тестових функціях (Розенброка, сферична, Растрігіна) показали значне покращення швидкості конвергенції (на 30-40%) та стабільності отриманих рішень. Запропоновані методи мають практичне застосування у логістиці, управлінні ресурсами, машинному навчанні та інших сферах, де необхідно знаходити оптимальні рішення в умовах складного середовища. У майбутньому передбачається адаптація ACSm до специфічних класів задач і розробка нових механізмів кооперації для подальшого підвищення ефективності алгоритму.Item Нелінійні моделі та аналіз складних систем. Частина 1(2011) Рамазанов, С. К.Item Проблема сталого розвитку й інтегральна модель еколого-економічного управління в умовах глобальних криз(2016) Рамазанов, С. К.Проблема сталого розвитку має такі аспекти: системний, синергетичний, екологічний, економічний, математичний, інформаційний, філософський, юридичний, освітній та ін. Парадигма сталого розвитку потребує переходу від дослідження окремих ізольованих систем, що функціонують, до дослідження інтегральних систем, які еволюціонують, актуалізації й посилення системно-синергетичних зв'язків відкритої системи та його оточення. Розглянуто проблему сталого розвитку та інноваційний підхід до інтегрального моделювання в управлінні техногенними об'єктами та процесами (ТОП) як системи соціально-еколого-економічного та гуманітарного типу (СЕЕГС). На основі використання інформаційних та інноваційних технологій із метою прогнозування нелінійної динаміки еколого-економічних і соціально-гуманітарних систем розроблено й досліджено інтегровані стохастичні моделі об'єктів і процесів, придатні для умов системних криз. Досліджено аспект інтеграції чотирьох сфер діяльності та функціонування сучасних складних систем. Запропоновано загальну концептуальну інтегровану модель, узагальнено синергетичну модель динаміки, ураховуючи різну невизначеність (стохастичну й хаотичну складові частини). Слід зауважити, що у процесі моделювання динаміки праці, ресурсів та інших чинників використано узагальнене логістичне рівняння Ферхюльста та ін. Більшість створених раніше моделей динаміки еколого-економічних і соціо-гуманітарних систем та процесів, які функціонують і розвиваються у складних умовах нелінійності, нестабільності та криз, мають теоретичний і детермінований характер та досить проблемні, із точки зору наявності інформації й адекватності для їхньої реалізації. У зв'язку із цим, завдання управління ТОП обумовлює об'єктивну необхідність у вдосконаленні методів, моделей та інформаційних технологій на основі стохастичних рівнянь для управління СЕЕГС.Item Проблеми та парадигми стійкого розвитку складних систем в умовах інноваційної економіки.(2024) Рамазанов, С. К.; Редько, Д. О.Item Розділ 3, доповнення до вступу, розділів 1, 5, підрозділів: 2.2 38 розділу 2; 7.3 розділу 7, частина ІІІ «Експертні висновки щодо Стратегії розвитку штучного інтелекту в Україні (2023 – 2030) // Стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні(2023) Рамазанов, С. К.У монографії розглянуто передумови та наукові засади створення Стратегії розвитку штучного інтелекту в Україні, а також засоби та шляхи її ефективної імплементації. Для фахівців, аспірантів і студентів за напрямами штучного інтелекту, інформаційних технологій, філософії, державного будівництва, економіки.