Міжнародний науковий журнал "Комп'ютинг"

Науково-дослідний інститут Інтелектуальних комп'ютерних систем

Тернопільський Національний Економічний Університет

2004, Том 3, Випуск 3

Зміст і резюме

  1. G. Ghiani, P. Legato, R. Musmanno, F. Vocaturo. Optimization via Simulation: Solution Concepts, Algorithms, Parallel Computing Strategies and Commercial Software
  2. L. Lasztovicza, B. Pataki, N. Székely, N. Tóth. Neural Network Based Microcalcification Detection in a Mammographic CAD System
  3. M. Craus, L. Rudeanu. Multi-Level Parallel Framework
  4. D. Conforti, D. Costanzo, R. Guido. Cancer Prognostic Evaluation Via Support Vector Machines
  5. V. Lokazyuk, V. Cheshun, V. Chornenkiy. Testing of Microprocessor Devices on the Basis of Artificial Neural Networks with Changeable Parameters
  6. B. Wang, D. Hoang, I. Daiz, C. Okpala, T. Sobh. An Experimental Collective Intelligence Research Tool
  7. Y. Kornienko, A. Borisov. A Hybrid Algorithm For Decision Tree Generation
  8. М. Дивак, П. Стахів, І. Каліщук. Множинна ідентифікація параметрів лінійних динамічних систем на основі інтервальних даних
  9. O. Hodych, Y. Shcherbyna, M. Zylan. Synthesis of Self-Organizing Map and Feedforward Neural Network for Better Forecasting
  10. A. Hamzaoui, A. Melikhov, V. Tsukanov, Y. Kolokolov. The Experience Of "Matlab 6.0"® Use In The Simulation Of The Pulse-Phase Control System Of The Thyristor Voltage Regulator With The Active-Inductive Load
  11. Р. Кочан, О. Кочан. Прецизійний блок збору даних з дистанційним перепрограмуванням
  12. C.-F. Tsai, F.-C. Lin. A New Hybrid Heuristic Technique for Solving Job-shop Scheduling Problem
  13. Т. Коркішко, Р. Шевчук. Синтез структур операційних пристроїв виконання криптографічних алгоритмів IPSEC оптимізованих для обробки медіа пакетів
  14. Z. Perić, S. Bogosavljević, A. Jovanović. Optimal Polar Quantization of Complex Variables with Circularly Symmetric Densities
  15. I. Voytovych, M. Primin, V. Vasyliev, P. Sutkovyy, M. Budnyk, I. Nedayvoda, A. Rusanov, T. Ryzhenko. Multi-Channel Magnetocardiograph: Control and Software
  16. K. Spasokukotskiy, H.-R. Tränkler, K. Lukasheva. Model-Based Method To Measure Thermal Comfort In Buildings
  17. Y. Kolokolov, A. Monovskaya. An Influence Of Parameter Variation On Model-Based Emergency Forecastiing In The Pulse System
  18. Н. Яцків. Стиснення технологічних даних на основі базисних функцій Галуа
  19. D. Malyuk, G. Boyarintsev. Identification and Forecasting of Sharp Changes in Economical Systems by Tracking of Local Lyapunov Exponents
ОПТИМІЗАЦІЯ ШЛЯХОМ МОДЕЛЮВАННЯ: КОНЦЕПЦІЇ РІШЕННЯ, АЛГОРИТМИ, ПАРАЛЕЛЬНІ СТРАТЕГІЇ ОБЧИСЛЕННЯ І КОМЕРЦІЙНЕ ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ

Gianpaolo Ghiani1, Pasquale Legato2, Roberto Musmanno2, Francesca Vocaturo2

1) Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione Università degli Studi di Lecce,
73100 Lecce, Italy gianpaolo.ghiani@unile.it
2) Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica Università della Calabria,
87030 Rende (CS), Italy {legato,musmanno, vocaturo}@unical.it

        Оптимальне моделювання (або оптимізація через моделювання) визначене як оптимізація продуктивних заходів, базованих на результатах стохастичних моделювань. Хоча публікувалися окремі статті з даної тематики, література по оптимізації шляхом моделювання знаходиться ще в стані розвитку. В даній статті зроблено огляд досліджень в даній галузі і розглядаються деякі проблеми, яким не приділялось уваги. Зокрема, представлено огляд методологій рішення, з подальшим критичним оглядом паралельних стратегій обчислення і комерційних пакетів програм. Специфічний наголос зроблено на проблему рішення з дискретними змінними.

top

ВИЯВЛЕННЯ МІКРО-ЗАКАМ’ЯНІННЯ НА БАЗІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ В МАМОГРАФІЧНІЙ САПР
<>

László Lasztovicza, Béla Pataki, Nóra Székely, Norbert Tóth

Budapest University of Technology and Economics,
Budapest, pf. 91, H-1521, Hungary,
{pataki, szekelyn}@mit.bme.hu, laszto@hotmail.com
http://home.mit.bme.hu/~pataki, http://home.mit.bme.hu/~szekelyn

        Ця стаття представляє діагностичну САПР, розроблену, щоб допомогти експертам у виявленні мамографії. Це є дуже важливим проектом, тому що близько 8% жінок захворюють на рак грудей впродовж життя, таким чином необхідне глобальне спостереження. Це означає, що повинен бути організований достовірний діагноз величезної кількості зображень. Представлена базова архітектура системи і необхідна інформація для обробки. Одне із найважливіших завдань в мамографічних діагностичних системах – виявлення мікро-закам’яніння. Воно вирішується нейронною ієрархічною архітектурою. Оригінальна пропозиція тієї структури була поліпшена двома шляхами. Були проаналізовані особливості зображення, що використовуються як входи до нейронних мереж і був розширений їх набір. Нейронна архітектура була вбудована в нейронний контекст для подальшого поліпшення якості рішень. Результати випробувань запропонованої процедури виявлення показують, що співвідношення вірного і невірного виявлення є прийнятними.

top
БАГАТОРІВНЕВІ ПАРАЛЕЛЬНІ СТРУКТУРИ

Miticǎ Craus 1), Laurenţiu Rudeanu 2)

Department of Computer Science and Engineering
Technical University "Gh. Asachi"
700050 Iaşi, Romania
1) craus@cs.tuiasi.ro 2) lrudeanu@yahoo.com

        Дана стаття присвячена пірамідальним структурам, розробленим для використання в розпаралелюванні алгоритмів мурашинних колоній. Такі алгоритми мають кілька загальних особливостей: вони запускаються в циклах і процес може розділятися серед кількох “пристроїв обробки”. Застосуванням цього підходу є паралельне виконання алгоритму мурашинних колоній для вирішення задачі оптимізації маршруту комівояжера. Топологія структури подібна до бінарних дерев і містить три види вузлів обробки: єдиний основний (кореневий), окремі підкореневі, що відповідають за внутрішні вузли дерева і другорядні структури як листки. Спершу кореневий вузол читає проблемний приклад, згортаючи його в повідомлення, яке відправляється всім іншим вузлам обробки, та ініціює центральні структури даних. Потім, другорядні структури виконують контроль за допомогою запуску алгоритму, поки кореневий і підкореневі чекають на запити, щоб відновити дані. Структура спроектована за допомогою об’єктно-орієнтованого підходу і виконана в середовищі C++, з використанням бібліотеки MPI.

top
ОЦІНКА ПРОГНОЗУВАННЯ РАКУ ЗА ПІДТРИМКОЮ ВЕКТОРНИХ МАШИН
<> <>

Domenico Conforti 1), Domenico Costanzo 2), Rosita Guido 1)

1) D.E.I.S., Università della Calabria, Ponte Pietro Bucci 41C, 87036 Rende (CS), Italy , mimmo.conforti@unical.it,
http://www.deis.unical.it/deis1.0/portale/home/conforti/
2) Dipartimento di Medicina Sperimentale e Clinica, Università degli Studi “Magna Graecia”, Via Tommaso
Campanella 115, 88100 Catanzaro, Italy, domcostanzo@unicz.it

        В даній статті ми розглянули дуже перспективну проблему прийняття медичних рішень: короткострокова оцінка прогнозу хворих на рак грудей. Зокрема, онкологу доведеться передбачити більш вірогідний результат хвороби в термінах виживання або рецидиву після подальшого періоду: “добрий прогноз”, якщо хворий ще бадьорий і не має рецидиву після подальшого періоду, “поганий прогноз”, якщо хворий має рецидив або вмирає в межах подальшого періоду. Цей прогноз може реалізовуватися на підставі виконання специфічних клінічних тестів і оглядів пацієнтів. Відповідне рішення медичної проблеми, сформульовано як проблему бінарної класифікації. Структурою узагальнених машинних моделей вектора підтримки, ми перевірили і затвердили поведінку чотирьох ядер базових класифікаторів: лінійний, багаточленний, Гаусівський і Лапласівський. Повні результати демонструють ефективність і завадостійкість запропонованих підходів для вирішування відповідної проблеми прийняття медичних рішень.

top

ТЕСТУВАННЯ МІКРОПРОЦЕСОРНИХ ПРИСТРОЇВ НА ОСНОВІ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХМЕРЕЖ З НЕСТІЙКИМИ ПАРАМЕТРАМИ
Viktor Lokazyuk1), Viktor Cheshun2), Vitaliy Chornenkiy3)
1) doctor, professor, Lvivska str. 11, Ternopil, 46000, Ternopil academy of a national economy, kism@beta.tup.km.ua
2) doctor, docent, Institutska str. 11, Khmelnitskiy, 29016, Technological university of Podillya, kism@beta.tup.km.ua
3) Institutska str. 11, Khmelnitskiy, 29016, Technological university of Podillya, kism@beta.tup.km.ua
        Розглядаються базові принципи методики використання штучної нейронної мережі з прогнозованим повним з’єднанням трьохрівневого управління для виконання адаптивних алгоритмів перевірки цифрових мікропроцесорних пристроїв. Розглядається метод зміни вагових коефіцієнтів і порогів штучних нейронів в режимі роботи штучної нейронної мережі реалізованої на апаратному рівні. Використання даного методу забезпечує виконання адаптивних алгоритмів перевірки великої складності обмеженими апаратними ресурсами штучної нейроонної мережі.

top

ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИЙ ЗАСІБ КОЛЕКТИВНОГО ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ДОСЛІДЖЕННЯ
Bei Wang, Dung Hoang, Idris Daiz, Chiedu Okpala, Tarek M. Sobh
Department of Computer Science, University of Bridgeport
Bridgeport, CT 06601, U.S.A.
<>        Засіб колективного інтелектуального дослідження (ЗКІД) – це експериментальне програмне та апаратне забезпечення. Він забезпечує недороге і ефективне альтернативне виконання дослідження, яке демонструє моделювання колективної поведінки самоорганізованих систем, головним чином мурашинних колоній. Програмне забезпечення зосереджується на двовимірному моделюванні поведінки жуків-короїдів і тривимірному модулюванні поведінки ос при будівництві гнізд. Апаратне моделювання використовує робота Boe-Bot, який має можливості моделювання простих рухів мурах, за допомогою розширення функціональних можливостей через додавання давачів і використанні мікросхеми управління.
<>

top

ГІБРИДНИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ГЕНЕРАЦІЇ ДЕРЕВ РІШЕННЬ
Yuri Kornienko 1), Arkady Borisov 2)
Institute of Information Technology, Riga Technical University,
1 Kalku Str., Riga LV-1658, Latvia
1) j.kornienko@pf.lv
2) aborisov@egle.sc.rtu.lv
        В статті обговорюються експерименти, виконувані з алгоритмами Машинного Навчання (ID3, C4.5, Bagged-C4.5, Boosted-C4.5 і Naive Bayes) і алгоритмом, зробленим на основі комбінації генетичних алгоритмів (GA) і ID3. Останній алгоритм виконується як розширення Бібліотеки Стенфордського Університету MLC++. Поведінка алгоритму перевірена, використовуючи 24 бази даних, включаючи останні з великим числом властивостей. Показано, що внаслідок рішення проблеми “скелелазіння”, особливості класифікатора, зробленого з допомогою нового алгоритму, стали істотно кращими. Поведінку алгоритму розглянуто при конструюванні спрощених класифікаторів. Запропоновані шляхи поліпшення стандартних алгоритмів машинного навчання.

top

МНОЖИННА ІДЕНТИФІКАЦІЯ ПАРАМЕТРІВ ЛІНІЙНИХ ДИНАМІЧНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ ІНТЕРВАЛЬНИХ ДАНИХ
Микола Дивак, Петро Стахів, Ірина Каліщук
Тернопільська академія народного господарства
Інститут комп’ютерних інформаційних технологій,
Кафедра комп’ютерних наук
Площа Перемоги 3, м. Тернопіль 46004, Україна
e-mail: mdy@tanet.edu.te.ua, http://www.tanet.edu.te.ua
        Розглядається завдання ототожнення параметра інтервалу лінійної динамічної системи. Показана можливість застосування процедур обчислення ототожнення інтервалу параметра нерухомої системи для вирішення цього завдання. Запропонований метод встановленого ототожнення параметра лінійної динамічної системи у формі багатовимірних еліпсоїдів.

top

СИНТЕЗ КАРТ, ЩО САМООРГАНІЗУЮТЬСЯ, ТА НЕЙРОМЕРЕЖ ПРЯМОГО ПОШИРЕННЯ ДЛЯ КРАЩОГО ПРОГНОЗУВАННЯ
Oles Hodych1, Yuriy Shcherbyna1, Michael Zylan2
1) Ivan Franko Lviv National University, Ukraine
2) Myklan Systems, Melbourne, Australia
        Запропоновано підхід для прогнозування напрямку зміни цін акцій на основі синтезу нейромереж прямого поширення та карт, що самоорганізуються. Останні використовуються для пошуку патернів у наборі даних, який репрезентує ціни акції протягом певного періоду часу. Ґрунтуючись на знайдених патернах, проводиться фільтрація множини вхідних даних, яка використовується для прогнозування майбутніх змін у ціні акції. Для прогнозування використовуються нейромережа прямого поширення.

top

ДОСВІД ВИКОРИСТАННЯ “MATLAB 6.0”® В МОДЕЛЮВАННІ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ФАЗО-ІМПУЛЬСНОГО ТИРИСТОРНОГО РЕГУЛЯТОРА НАПРУГИ З АКТИВНИМ ІНДУКТИВНИМ ЗАВАНТАЖЕННЯМ
< style="font-weight: bold;">

Abdelaziz Hamzaoui1, Artem Melikhov2, Vadim Tsukanov2, Yuriy Kolokolov2

1) UFR Sciences Exactes et Naturelles - Moulin de la Housse BP - 51687
REIMS Cedex 2 - France, Laboratore d’Automatique et de Microelectronique (LAM),
e-mail: a.hamzaoui@iut-troyes.univ-reims.fr
2) Radioelectronics Department, State Technical University of Orel, 40,
Naugorskoye Shosse, 302020 Orel, Russia, e-mail: kipra@ostu.ru

        Статтю присвячено реалізації структурної моделі системи контролю фазо-імпульсного тиристорного регулятора напруги з активним індуктивним завантаженням в середовищі “MatLab 6.0”®, що описує можливості “MatLab 6.0”® в динамічному моделюванні систем, розглянуто деякі проблеми, зв’язані із застосуванням спеціальних інструментальних засобів, що входять в структуру інструментів бібліотеки комплекту Simulink.

top

ПРЕЦИЗІЙНИЙ БЛОК ЗБОРУ ДАНИХ З ДИСТАНЦІЙНИМ ПЕРЕПРОГРАМУВАННЯМ
Роман Кочан1, Орест Кочан2
1) Викладач кафедри спеціалізованих комп'ютерних систем
Тернопільської академії народного господарства
2) Студент фізичного факультету Львівського
національного університету ім. І. Франка
        В статті представлено розроблений прецизійний блок збору даних на базі 24-розрядного АЦП типу AD7712. Він призначений для використання в складі розподілених інформаційно-вимірювальних систем та мереж. Розроблений блок збору даних забезпечує дистанційне перепрограмування – заміну програми своєї роботи через послідовний інтерфейс під час роботи (після ідентифікації відповідної команди). Розроблений блок збору даних забезпечує автоматичне виконання наступних процедур, призначених для підвищення точності результату вимірювання: (i) установку нуля; (іі) калібрування по джерелу взірцевої напруги; (ііі) корекцію температурного коефіцієнта джерела взірцевої напруги; (іv) корекцію квадратичної складової похибки нелінійності АЦП. Виконання процедур підвищення точності забезпечує допустиму похибку вимірювання напруги постійного струму ±0.01% в робочих умовах та нелінійність характеристики перетворення не більше ±0.0003%.

top

НОВА ГІБРИДНА ЕВРИСТИЧНА МЕТОДИКА ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМИ КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНУВАННЯ
<>

Cheng-Fa Tsai, Feng-Cheng Lin

Department of Management Information Systems,
National Pingtung University of Science and Technology, Pingtung, Taiwan, 91201
Email: cftsai@mail.npust.edu.tw, URL:140.127.22.200/teach/james

<>        В даній статті запропоновано нову і ефективну гібридну евристичну схему для вирішення проблеми календарного планування (ПКП). Нова і ефективна ініціалізація населення і локальна концепція пошуку, яка базується на генетичних алгоритмах, введена, для пошуку простору рішення і визначення глобального мінімуму рішення проблеми ПКП. Змодельовані результати показали, що запропонований новий метод ПКП (за назвою алгоритм PLGA) JSP робить краще окремі підходи, що зараз використовуються. У цьому дослідженні також розглядається реальна розробка системи календарного планування, що оптимізує продуктивність системи календарного планування, яка відноситься до необхідного службового рівня. Результати моделювання демонструють, що запропонований метод дуже ефективний і потенційно корисний у вирішенні проблем календарного планування.

top

СИНТЕЗ СТРУКТУР ОПЕРАЦІЙНИХ ПРИСТРОЇВ ВИКОНАННЯ КРИПТОГРАФІЧНИХ АЛГОРИТМІВ IPSEC ОПТИМІЗОВАНИХ ДЛЯ ОБРОБКИ МЕДІА ПАКЕТІВ
Тимур Коркішко1), Руслан Шевчук2)
1) к.т.н., старший викладач кафедри комп’ютерних наук, tko@tanet.edu.te.ua
2) асистент кафедри комп’ютерних наук, rsh@tanet.edu.te.ua
Інститут комп’ютерних інформаційних технологій,
Тернопільська академія народного господарства,
вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, 46004
        У роботі досліджується операційний пристрій протоколу IPSec оптимізований для обробки медіа пакетів. Запропоновано аналітичні вирази, які описують час обробки медіа пакетів залежно від параметрів структури операційного пристрою, побудовано математичну модель операційного пристрою процесора IPSec. На основі математичної моделі, з метою зменшення затримки та джітера, що виникають при генеруванні медіа пакету, розроблено програмне забезпечення для оптимізації характеристик структур операційного пристрою процесора IPSec. Отримано ряд оптимізованих структур операційного пристрою для різних сервісів обробки даних IPSec за різних технологічних характеристик компонентного базису. Аналіз результатів дозволив встановити, що в більшості випадків, найменший час обробки медіа пакетів спостерігається при ітераційній та ітераційно-конвеєрній реалізації операційного пристрою IPSec.

top

ОПТИМАЛЬНИЙ ПОЛЯРНИЙ КВАНТУВАЧ КОМПЛЕКСНИХ ЗМІННИХ З КОЛОПОДІБНОЮ СИМЕТРИЧНОЮ ГУСТИНОЮ
<>

Zoran Perić1, Srdjan Bogosavljević2, Aleksandra Jovanović3

1,3 “Faculty of Electronic Engineering”, University of Nis, Serbia; e-mail: peric@elfak.ni.ac.yu
2 “Telecom Serbia”, 11000 Beograd, Serbia

<>        В даній статті ми розглядаємо квантування комплексних змінних і середньо-квадратичну похибку (СКП). Кращим полярним квантувачем є необмежений полярний квантувач Уілсона (НПК) [1]. Мінімізація СКП обмежена тільки повною кількістю точок квантування N. Наш метод відмінний від алгоритму [1] Уільсона, який наперед встановлює кількість точок Мі для кожного значення рівня i, 1 ≤i≤L, що робить його непрактичним для великої кількості точок. В нашому підході, ми розглядаємо СКП як функцію вектора M= L i i M ≤ ≤ 1 ) ( елементи якого – це числа фазових рівнів квантування на кожному інтервалі. Метод Уільсона знаходить оптимальний квантувач таким чином, що рішення знаходиться ітеративно шляхом реконструкції рівнів r, m для кожної комбінації M доти, поки відшукується оптимальна комбінація. Алгоритм Уільсона неможливо застосувати при середніх і великих N. Асимптотичний аналіз полярних квантувачів з колоподібною симетричною густиною даний в літературі [2]. Цей аналіз наближений і його неможливо застосовувати для будь-якої кількості точок і для великого значення N, що буде показано в даній статті. Ми визначаємо розширення СКП в комплексні площині (заданого СКП(P)). Ми доводимо опуклість цієї функції і показуємо ефективний шлях знаходження M= L i i M ≤ ≤ 1 ) ( через Popt. Наш алгоритм складається з двох основних ітеративних процесів. Перший ітеративний процес знаходить Popt, ropt, mopt з похибкоюε доти, поки другий ітеративний процес визначає Mopt, mopt, ropt, використовуючи Popt як початкове значення. Дана стаття виключає неповноту з публікацій [1] і [2]. Ми також даємо приклад структури квантувача для Гаусівського джерела. Автори вбачають свою роботу як внесок в пізнання можливого кращого рішення даного класу проблем, а також можливості застосування представленої методики для інших класів проблем і для більших масивів.

top

БАГАТОКАНАЛЬНИЙ МАГНЕТО-КАРДІОГРАФ: УПРАВЛІННЯ І ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
Igor Voytovych 1), Myhailo Primin 2), Valery Vasyliev 3), Pavlo Sutkovyy 3),
Mykola Budnyk 3), Igor Nedayvoda 4), Anatoly Rusanov 4), Tetyana Ryzhenko 4)
Glushkov Institute for Cybernetics, prospect Academika Glushkova 40, 03680 Kyiv-187, Ukraine
Phone: 380-44-2660128, 266-1267, Fax: 380-44-2663348, E-mail: d220@public.icyb.kiev.ua
1) PhD, Prof., Corr. Member of the NAS of the Ukraine
2) PhD, (contact author)
3) Candidates of Sciences
4) Researchers
    Метою роботи було представлення алгоритмів і програмного забезпечення, розробленого для роботи з багатоканальним магнето-кардіографом (МКГ). Таке програмне забезпечення призначене для контролю роботи і комп’ютерної обробки даних МКГ, отриманих від людського серця. МКГ контролюється як “віртуальний пристрій” за допомогою комп’ютерної миші або клавіатури, також вручну з електронного блоку і все разом через контрольні мікропроцесори, вбудовані в апаратні блоки. Робота програмного забезпечення виконується як в он-лайновому режимі протягом процесу збору даних так і у формі off-line впродовж заключної обробки. Програмне забезпечення дає можливість попередньої обробки, реконструкції і аналізу магнітних карт, а також зворотного проблемного рішення. Пакет доступний як для наукового вивчення електричної активності серця так і для вивчення інформаційних індексів МКГ для клінічної діагностики кардіологічних захворювань. Описане вище програмне забезпечення планується використовувати в Інституті Кардіології ім. Стражеско (Київ) в межах структури проекту, підтримуваного Українським Науково-Технологічним Центром (УНТЦ).

top

МЕТОД, ЩО БАЗУЄТЬСЯ НА МОДЕЛІ ВИМІРЮВАННЯ ТЕПЛОВОГО КОМФОРТУ В БУДІВЛЯХ

Konstantyn Spasokukotskiy 1), Hans-Rolf Tränkler 1), Kateryna Lukasheva 2)

<>1) Universität der Bundeswehr München, Institut für Meß- und Automatisierungstechnik,
Werner-Heisenberg-Weg 39. D-85577 Neubiberg
ima@unibw-muenchen.de
http://smarthome.unibw-muenchen.de, http://www.unibw-muenchen.de/ima/
2) National Technical University of Ukraine (KPI), Chair of Acoustic and Acoustoelectronic
Ukraine, 03056 Kiev, Prosp. Peremogy 37, Korp. 12., spasokukotskiy@yahoo.com, lukasheva1@yandex.ru,

<>        В даній статті описано практичний метод вимірювання нової змінної управління HVAC. Метод базується на модельованій оцінці теплового комфорту. Тепловий комфорт є тільки фізичним значенням, який по справжньому відповідає зміненим (завдяки динамічній обробці) умовам оточення в будівлях. Динамічна обробка – це результат сучасного децентралізованого контролю клімату кімнати за вимогою, яка представлена раніше, або результат поліпшення теплової ізоляції стін після границь фактичних стандартів ізоляції (наприклад 2002 – стандарт збереження енергії в Німеччині). Обговорюються відмінності між різними типами зразків. Деякі результати будуть показані для реалізованого типу моделі.

top

ВПЛИВ ВАРІАЦІЙНОГО ПАРАМЕТРА НА МОДЕЛЬОВАНЕ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕПЕРЕДБАЧЕНОГО ВИПАДКУ В ІМПУЛЬСНІЙ СИСТЕМІ
Yury Kolokolov, Anna Monovskaya
JSC “Electrotex”
5, Naygorskoye Shosse, 302020, Orel, Russia,
Department of Design and Technology of Electronic Systems
State Technical University of Orel,
29, Naygorskoye Shosse, 302020, Orel, Russia
tel: 7 0862 421661, fax: 7 0862 416684, e-mail: anna@ostu.ru
        Практична реалізація базується на модельованому прогнозуванні непередбаченого випадку в імпульсних системах у випадку мульти-параметричної варіації і асоціюється з проблемою апріорного формування єдино сформрваної інформації на системну динаміку. Запропоновано використовувати фрактальну схему з метою вираження динаміки системи. Даний алгоритм дає індивідуальну відповідність між обома параметрамим : фазою і інтервалами, що будують інтервали прогнозу.

top

КОМПРЕСІЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ДАНИХ В ТЕРМІНАХ ОСНОВНИХ ФУНКЦІЙ ГАЛУА
Наталія Яцків
Інститут комп’ютерних інформаційних технологій,
Тернопільська академія народного господарства,
вул. Львівська, 11, 46004, Тернопіль, Україна,
e-mail: ny@tanet.edu.te.ua
        В даній статті запропоновано метод компресії даних на базі основних функцій Галуа нульового і першого рівня, досліджена ефективність кодування з використанням даного методу.

top

ІДЕНТИФІКАЦІЯ І ПЕРЕДБАЧЕННЯ РІЗКИХ ЗМІН В ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМАХ ЗА ДОПОМОГОЮ ВІДСТЕЖЕННЯ ЛОКАЛЬНИХ ЕКСПОНЕНТ ЛЯПУНОВА
Dmitry Malyuk 1), Georgy Boyarintsev 2)
1) Brest State Technical University, 224017, Republic of Belarus, Brest,
Moskovskaya st., 267, rodjko.o.v@mail.ru
2) Brest State Technical University, 224017, Republic of Belarus, Brest,
Moskovskaya st., 267
        В даній статті було розроблено підхід до виявлення різких змін в економічних системах. Ми дамо короткий вступ до поточних методів прогнозу нелінійних і хаотичних часових серій і дамо визначення локальних експонент Ляпунова. Потім буде описано авторський підхід. Також буде дано деякі цифрові результати і обговорення.

top