https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/35017 Wed, 08 Apr 2026 15:32:38 GMT 2026-04-08T15:32:38Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36486 Python для обробки даних і моделювання фінансово-економічних показників Чупілко, Т. А.; Ульяновська, Ю. В.; Мормуль, М. Ф.; Лагода, А. Е.; Chupilko, T. A.; Ulianovska, Yu. V.; Mormul, M. F.; Lagoda, A. E. У статті розглянуто аспекти ефективної обробки даних. Значна увага приділяється проблемам, що виникають при моде-люванні і прогнозуванні даних та роль досліджень для прийняття рішень. Визначаються етапи роботи з даними та особливості, що є притаманними кожному етапу. Особливе місце у роботі займає опис можливостей програмної обробки даних з використанням мови Python, яка набуває все більшої популярності завдяки простоті, гнучкості, відкритому коду, зручності роботи з даними у різ-них форматах, а також багатьом розробленим пакетам, які сприяють швидкій та ефективній обробці інформації. Розглядаються NumPy, Pandas, які надають структури даних і функції, що дозволяють зробити роботу зі структурованими даними простою і швидкою, найпопулярніший інструмент для візуалізації даних Matplotlib, пакети для різних обчислювальних задач SciPy, Statsmodels, а також пакет, орієнтований на машинне навчання Scikit-learn. Наводиться приклад використання Python для задач митної сфери. Авторами створено програму для розрахунку, в якій використовуються вище зазначені пакети. Будуються регресійні моделі для аналізу поповнення державного бюджету України надхоженнями від митних органів за рахунок ввізного та вивізного мита. Проводиться аналіз моделей на основі економетричних методів моделювання та розраховуються прогнозні оцінки надхо-джень.; The article considers aspects of efficient data processing. Much attention is paid to the problems that arise in modeling and fore-casting data and the role of research in decision-making. The stages of work with data and features that are inherent in each stage are deter-mined. A special place in the work is described by the possibilities of software data processing using Python, which is becoming increasingly popular due to simplicity, flexibility, open source, ease of working with data in various formats, as well as many developed packages that facilitate fast and efficient information processing. NumPy, Pandas, which provide data structures and functions that make working with structured data simple and fast, the most popular tool for data visualization Matplotlib, packages for various computational tasks SciPy, Statsmodels, as well as a package focused on machine learning Scikit-learn. An example of using Python for customs tasks is given. The authors have created a program for calculation, which uses the above packages. Regression models are being built to analyze the replenish-ment of the state budget of Ukraine with revenues from customs authorities at the expense of import and export duties. The analysis of mod-els on the basis of econometric methods of modeling is carried out and forecast estimates of receipts are calculated. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36486 2021-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36485 Підвищення продуктивності зафарбовування при використанні для визначення інтенсивностей кольору поверхні другого порядку Романюк, О. Н.; Дудник, О. О.; Озерчук, Д. А.; Romanyuk, О. N.; Dudnik, О. О.; Ozerchuk, D. A. Підвищення реалістичності відтворення графічних сцен передбачає не тільки збільшення рівня деталізації поверхонь об'єктів реального світу але й використання більш складних моделей освітлення. Це гостро ставить питання про підвищення продуктивності графічних систем, особливо при формуванні динамічних зображень у реальному часі та в інтерактивному режимі, коли передбачається, що траєкторії руху об'єктів не задано заздалегідь, а визначаються діями користувача в процесі взаємодії із системою. До високопродуктивних методів зафарбовування відносять метод зафарбовування з використанням поверхні другого порядку для визначення інтенсивностей кольору. Цей метод передбачає розрахунок нормалізованих векторів не для всіх, а тільки для декількох точок поверхні. Отримано нові аналітичні залежності для визначення інтенсивності кольору точки рядка растеризації через інтенсивності кольорів сусідніх точок. Отримані залежності не використовують довготривалі мікрооперації множення. Виведено формулу для визначення інтенсивностей кольорів в кінцевих точках цифрових сегментів, на які розбито рядок растеризації. Наведено структурні схеми для визначення інтенсивностей кольорів. Отримано порівняльні оцінки підвищення продуктивності. Результати досліджень можуть бути використані у високопродуктивних системах тривимірної графіки.; Increasing the realism of the reproduction of graphic scenes involves not only increasing the level of detail of the surfaces of real-world objects, but also the use of more complex lighting models. This raises the question of improving the performance of graphics systems, especially in the formation of dynamic images in real time and interactively, when it is assumed that the trajectory of objects is not set in advance, but determined by user actions in interaction with the system. High-performance shading methods include the method of shading with the use of second-order surface to determine color intensities. This method involves the calculation of normalized vectors not for all, but only for a few points on the surface. New analytical dependencies for calculating the color intensity of a point on a rasterization row using color intensity of neighboring points are obtained. The obtained dependencies do not use long-term multiplication microoperations. A formula for computing color intensities at the endpoints of digital segments into which the rasterization string is divided is derived. Structural diagrams for determining color intensities are given. Comparative estimates of productivity increase are obtained. Obtained results can be used in high-performance three-dimensional graphics systems. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36485 2021-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36484 Онтологічне моделювання бази знань з музичного наджанру «метал» Сілагін, О. В.; Зелінська, Д. О.; Гірдвайніс, В. А.; Silagin, O. V.; Zelinska, D. O.; Girdvainis, V. A. У роботі проведено онтологічне моделювання предметної області визначного культурного і музичного феномену, а саме сучасного музичного наджанру «метал». Створено термінологічний словник з даної предметної області із використанням поняття терміносистеми. Проаналізовано можливості середовища розробки онтологій Protégé в контексті заявленої предметної області. Вибрано базовий принцип моделювання онтології у вигляді семантичної мережі, яку можна поступово розширяти, поглиблюючи знання про предметну область. Онтологічну модель бази знань реалізовано засобами середовища Protégé, з використанням знань про відношення функціональності, транзитивності, рефлексивності для структуризації інформації та дотримання принципів її пов-ноти, достовірності та несуперечливості. Вибрано критерій оцінювання коректності онтологічної моделі бази знань. Проведено тестування розробленої онтологічної бази знань та підтверджено високий рівень її коректності в процесі пошуку інформації. Вка-зано можливі напрямки подальшого розширення онтологічної моделі.; The paper presents an ontological modeling of the subject area of a prominent cultural and musical phenomenon, namely the mod-ern musical supergenre "metal". A terminological dictionary on this subject area was created using the concept of terminological system. The possibilities of the Protégé ontology development environment in the context of the stated subject area were analyzed. The basic principle of ontology modeling in the form of a semantic network is chosen, which can be gradually expanded, deepening the knowledge about the sub-ject area. The ontological model of the knowledge base is implemented by means of the Protégé environment, using knowledge of the rela-tionship of functionality, transitivity, reflexivity to structure information and adhere to the principles of its completeness, reliability and consistency. The criterion for assessing the correctness of the ontological model of the knowledge base was chosen. Testing of the developed ontological knowledge base was carried out and the high level of its correctness in the process of information retrieval was confirmed. Possi-ble directions of further expansion of the ontological model are indicated. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36484 2021-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36483 Автоматизована система моніторингу вступної кампанії закладу вищої освіти Карашецький, В. П.; Яркун, В. І.; Karashetsky, V. P.; Yarkun, V. I. У пропонованій статті розглянуто актуальні завдання моніторингу та синтаксичного аналізу даних при розробленні ав-томатизованих систем, що забезпечують ефективний моніторинг вступної кампанії до закладу вищої освіти (ЗВО). Розроблено методику і програмне забезпечення автоматизованої системи моніторингу вступної кампанії ЗВО. Розроблене програмне забезпе-чення представляє веб-сайт. Дана система призначена для періодичного відстежування вступної кампанії ЗВО шляхом синтаксич-ного аналізу сторінок інформаційної системи “Конкурс” (https://www.vstup.info/) і використання зручного графічного інтерфейсу для перегляду даних абітурієнтів та їх швидкого ранжування за різними критеріями.; The methodology and software of an automated monitoring system for the admission campaign of a higher education institution (HEI) has been developed. The developed software represents the website. This system is designed to periodically monitoring the admission campaign of HEI by parsing the pages of the information system "Competition" (https://www.vstup.info/), and using a user-friendly graph-ical interface to view the data of applicants and quickly rank them according to various criteria. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36483 2021-01-01T00:00:00Z