Browsing Кафедра комп'ютерних систем управління by Author "Shtovba, S. D."
Now showing items 1-20 of 25
-
Analysis of criteria for fuzzy classifier learning
Shtovba, S. D.; Pankevich, O. D.; Nagorna, A. V.; Штовба, С. Д.; Панкевич, О. Д.; Нагорна, А. В. (Institute of Electronics and Computer Sciences, 2015)In a fuzzy classifier, the maping “inputs–output” is described by the linguistic 〈If–then〉 rules, the antecedents in which contain the fuzzy terms “low,” “average,” “high,” and so on. To increase the correctness, the fuzzy ... -
A fast genetic algorithm for optimizing the checking – retrofit procedures in multidimensional technological processes
Shtovba, S. D.; Kozachko, O. M.; Dounias, G. D.; Штовба, С. Д.; Козачко, О. М. (The Institute Probelm of Artificial Intelligence, 2004-05)We propose an improvement on a genetic algorithm used for the optimization of checking – retrofit procedures in multidimensional technological processes. The improvement allows the genetic algorithm to find out the optimal ... -
Fuzzy classifier learning by main competitors method
Shtovba, S. D.; Galushchak, A. V.; Штовба, А. В.; Галущак, А. В. (Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, 2015) -
Анализ критериев обучения нечеткого классификатора
Штовба, С. Д.; Панкевич, О. Д.; Нагорная, А. В.; Shtovba, S. D.; Pankevych, O. D.; Nagorna, A. V. (Автоматика и вычислительная техника, 2015)В нечетком классификаторе отображение "входы – выход" описывается лингвистическими правилами <Если – то>, антецеденты которых содержат нечеткие термы "низкий", "средний", "высокий" и т.п. Для повышения безошибочности ... -
Аналіз наукометричних індикаторів для оцінювання здобутків вченого
Штовба, С. Д.; Штовба, О. В.; Shtovba, S. D.; Shtovba, O. V.; Штовба, С. Д.; Штовба, Е. В. (ВНТУ, 2016)Здійснено аналіз основних наукометричних індикаторів, які враховують кількість публікацій та кількість цитувань, як окремо, так і спільно. Показані способи врахування додаткової інформації щодо кількості співавторів, статусу ... -
Генетична оптимізація кратностей контрольно-доробчих операцій в технологічних процесах з урахуванням дефектів багатьох типів
Штовба, С. Д.; Козачко, О. М.; Козачко, А. Н.; Shtovba, S. D.; Kozachko, O. M. (Житомирський державний технологічний університет, 2004)В статті запропоновано швидкий генетичний алгоритм оптимізації кратностей контрольно-доробчих операцій в технологічних процесах з урахуванням дефектів багатьох типів. Запропонований генетичний алгоритм швидко знаходить ... -
Генетичний алгоритм вибору правил нечіткої бази знань, збалансованої за критеріями точності та компактності
Штовба, С. Д.; Мазуренко, В. В.; Савчук, Д. А.; Shtovba, S. D.; Mazurenko, V. V.; Savchuk, D. A. (ВНТУ, 2012-11-14)Запропоновано генетичний алгоритм пошуку набору правил для формування нечіткої бази знань, збалансованої за критеріями точності та компактності. Відмінністю алгоритму є введення в постановку задачі оптимізації лінійного ... -
Дослідження навчання компактних нечітких синглтонних баз знань
Штовба, С. Д.; Мазуренко, В. В.; Shtovba, S. D.; Mazurenko, V. V. (Хмельницький національний університет, 2011)В роботі представлені результати експериментів із визначення залежності помилки навчання компактних нечітких сингтонних баз знань від їх повноти. Експерименти проведено для залежностей «2 входи - 1 вихід». Запр ... -
Діагностування тріщин будівельних конструкцій за допомогою нечітких баз знань
Штовба, С. Д.; Панкевич, О. Д.; Shtovba, S. D.; Pankevych, O. D. (ВНТУ, 2005)В монографії викладений метод визначення причин появи тріщин в конструкціях будівель, який ґрунтується на нечітких правилах <Якщо – тоді>. Одним з прикладів практичного застосування запропонованої теорії діагностування ... -
Застосування нечітких моделей для діагностики будівельних конструкцій
Панкевич, О. Д.; Штовба, С. Д.; Pankevych, O. D.; Shtovba, S. D. (ВНТУ, 2011)Виконано огляд нечітких діагностичних моделей, які застосовуються у будівництві та експлуатації будинків та споруд. Застосування нечітких баз знань дозволяє за відсутності аналітичних залежностей між параметрами стану та ... -
Критерії навчання нечіткого класифікатора на основі відстані між головними конкурентами
Штовба, С. Д.; Галущак, А. В.; Shtovba, S. D.; Galushchak, A. V. (Запорізький національний технічний університет, 2016)Класифікація це віднесення об`єкта за деякими ознаками до одного з класів. До класифікації зводяться різноманітні задачі прийняття рішень в інженерії, економіці, медицині, соціології та в інших областях. В нечітких ... -
Критерії навчання нечіткого класифікатора, що враховують платіжну матрицю
Штовба, С. Д.; Панкевич, О. Д.; Нагорна, А. В.; Shtovba, S. D.; Pankevych, O. D.; Nagorna, A. V. (ВНТУ, 2013)В нечітких класифікаторах зв’язок «входи—вихід» описується лінгвістичними правилами «Якщо — тоді», антецеденти яких містять нечіткі терми «низький», «середній», «високий» тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий ... -
Логічне виведення за ієрархічними гібридними нечіткими базами знань
Штовба, С. Д.; Нагорна, А. В.; Shtovba, S. D.; Nagorna, A. V. (Черкаський державний технологічний університет, 2013-05)Основні переваги ієрархічних нечітких баз знань полягають в можливості здолати ―прокляття розмірності‖ за рахунок того, що малим числом коротких нечітких правил можна описати складні багатофакторні залежності. При цьому ... -
Логічне виведення по нечіткій базі знань з різнорідними правилами
Штовба, С. Д.; Нагорна, А. В.; Shtovba, S. D.; Nagorna, A. V. (Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, 2013-09)Inference algorithms on fuzzy knowledge base with different types of rules (Sugemo, Mamdani, Larsen etc) are proposed. -
Методи оптимізації в середовищі MatLab. Лабораторний практикум.
Штовба, С. Д.; Shtovba, S. D. (ВНТУ, 2001)В навчальному посібнику розглядаються питання, пов’язані з використанням методів розв’язання нелінійних безумовних та умовних задач оптимізації та задач лінійного програмування. Студентам пропонується провести порівняння ... -
Моделювання залежностей за допомогою нечіткої бази знань з нечіткими регресійними рівняннями
Штовба, С. Д.; Shtovba, S. D. (ВНТУ, 2011)Запропоновано нову структуру нечіткої бази знань, в якій антецеденти задаються нечіткими термами, а консеквенти — лінійними залежностями «входи—вихід» з нечіткими коефіцієнтами. Запропоновано алгоритм логічного виведення ... -
Моделювання кількісних показників надійності операторської діяльності нечіткими базами знань
Штовба, С. Д.; Shtovba, S. D. (Інститут прикладного системного аналізу НАН України, 2008)Досліджується використання нечітких баз знань різних форматів для моделювання багатофакторних залежностей кількісних показників надійності операторської діяльності. Введено систему обмежень, завдяки якій прозорість нечітких ... -
Моделювання та оптимізація надійності багатовимірних алгоритмічних процесів
Ротштейн, О. П.; Штовба, С. Д.; Козачко, О. М; Shtovba, S. D.; Kozachko, O. M.; Rotshtein, A. P. (ВНТУ, 2007)В монографії досліджується моделювання та оптимізація надійності багатовимірних алгоритмічних процесів, при виконанні яких вносяться, виявляються та усуваються помилки різних типів. Пропонуються постановки та методи ... -
Навчання нечіткого класифікатора з урахуванням лише головних конкурентів
Штовба, С. Д.; Галущак, А. В.; Shtovba, S. D.; Galushchak, A. V.; Штовба, С. Д.; Галущак, А. В. (ВНТУ, 2016)В нечітких класифікаторах зв’язок «входи—вихід» описується лінгвістичними правилами "Якщо—тоді", антецеденти яких містять нечіткі терми «низький», «середній», «високий» тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий ... -
Нечіткі технології в брендинзі
Штовба, С. Д.; Штовба, О. В.; Shtovba, S. D.; Shtovba, O. V. (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2013)Процеси створення, виведення на ринок та експлуатації брендів характеризуються невизначеністю різної природи, що обумовлено труднощами прогнозування реакції великої групи людей. Одним із найбільш ефективних інструментів ...