Інституційний репозитарій Вінницького національного технічного університету

Ласкаво просимо в інституційний репозитарій Вінницького національного технічного університету, який накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та надійний доступ до наукових робіт професорсько-викладацького складу, співробітників, студентів, аспірантів і докторантів ВНТУ.

ISSN 2413-6360

Авторам

Фонди

Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.

Нові надходження

Визначення темпоральної спрямованості в текстах: нейромережевий підхід для хронологічного впорядкування на основі аналізу пар слів
Biletskyi, B.
;
Mokin, V.
(Вінницький національний технічний університет, 2024)
The article presents a neural network approach for determining the temporal orientation in texts, which allows reconstructing the chronology of events even in the absence of explicit time markers. This approach determines the probabilistic order of words in texts, taking into account their statistical and linguistic relationships. In contrast to traditional approaches that rely on explicit temporal expressions or publication dates, the proposed approach allows to estimate the order of events based on the identified relationships between pairs of words in documents, describing events. To analyze the temporal orientation, neural networks are used to model the relationships between words by comparing their occurrence in texts in pairs. Formulas have been developed to calculate temporal orientation indicators based on the frequency of occurrence of words in dated texts. The obtained indicators are normalized, this provides a better interpretation of the results. Based on these indicators, a set of features was formed to train machine learning models according to various criteria. To test the effectiveness, we created a Ukrainian-language corpus of 127,000 social media news and applied several models: Gradient Boosting Classifier, Random Forest Classifier, Decision Tree, and Logistic Regression. As an example, 48 features that characterize the news, were ed. The experiments revealed that the Gradient Boosting Classifier model showed the best result with an accuracy of 89.76 % on the validation dataset, which exceeded the accuracy of other models such as Random Forest (74.81%) and Decision Tree (68.97 %). The proposed approach proved to be effective in modeling the chronological relationships between events, which is important for text automation tasks. The approach can be used to analyze news, chronologically organize historical events, and work with text data in large arrays.
Першопринципні розрахунки електронної будови і атомної архітектури ванадатних апатитів кальцію та кадмію
Сорока, А. П.
;
Касіяненко, В. Х.
;
Сухенко, І. В.
;
Карбівська, Л. І.
;
Карбівський, В. Л.
;
Соболєв, О. І.
;
Soroka, A. P.
;
Kasianenko, V. H.
;
Suhenko, I. V.
;
Karbivska, L. I.
;
Karbivskii, V. L.
;
Sobolev, O. I.
(Вінницький національний технічний університет, 2024)
З перших принципів у рамках теорії функціоналу електронної густини методом повнопотенційного повноелектронного ППВ з набором базисних функцій ППВ + ло (APW + lo) розрахована електронна структура апатитного ряду Me10(VO4)6X2, де Ме = Са та Cd, а X = F, Cl, OH. Для обмінно-кореляційної частини потенціалу використовувався метод узагальненого градієнтного наближення (GGA) PBE (Perdew, Burke, Ernzerhof) як найпоширенішого GGA-функціоналу. Проведено дослідження збіжності результатів розрахунків щодо k-сіток для структурної релаксації і підсумовано, що необхідно використовувати 2–2–3 Монкхорст-Пек k-сітку з центром у точці Γ. Релаксація атомних позицій сполук Ме10(VO4)6X2 (Ме = Са і Cd, X = F, Cl, OH) виконувалася в рамках просторової групи P63/m, а сполук Ca10(VO4)6(OH)2 та Cd10(VO4)6(OH)2 у рамках групи P63. Таке зниження симетрії гідроксіапатитів у порівнянні з хлор-, фторапатитами викликане наявністю двох додаткових атомів водню на осі С. Це викликає порушення симетрії щодо дзеркальних площин, перпендикулярних до осі, що проходить через точки (0, 0, 0,25) і (0, 0, 0,75). Для з’ясування характеру хімічного зв’язку проведено аналіз Бадера. Встановлено ефекти еволюції електронної енергетичної структури валентних зон та заборонених зон для апатитів зазначеного ряду. Розраховано параметри елементарних комірок апатитів зазначеного ряду. Встановлено, що «приферміївська» область повних щільностей станів формується електронними станами кисню 2р, а також Сd 4d станами (для кадмієвих апатитів), а зона субвалентних станів — 2s станами кисню. Невеликий внесок у «приферміївську» область роблять електронні 3d стани ванадію. Встановлено, що дно зони провідності формується Ca 3d та V 3d станами. Встановлено, що V―O зв’язок визначається головним чином сильною O 2p―V 3d взаємодією. Встановлено, що зі зменшенням електронегативності аніону X = (F, Cl, OH) ширина енергетичної щілини зменшується в межах кількох десятих електронвольт. З іншого боку, у разі заміщення кальцію на кадмій ширина енергетичної щілини зменшується в межах 0,6 еВ. Теорія функціоналу електронної густини з гарною наближенністю дає можливість розрахувати параметри ґратки для кальцієвих апатитів і кадмієвих апатитів, а також ширини енергетичних щілин для кальцієвих апатитів. Проте суттєве зменшення ширини енергетичної щілини при заміщенні всіх атомів кальцію на атоми кадмію ще потребує експериментального підтвердження. Отже, метою роботи є дослідження фізико-хімічних властивостей гідроксіапатитів для розробки технологій створення нативної кістки.
Доступність транспортних засобів для осіб з інвалідністю: актуальні проблеми та шляхи вирішення
Тарабан, С. М.
;
Брегіда, Ф. М.
;
Гонтар, Ю. В.
;
Тіторенко, В. А.
;
Шило, А. О.
;
Taraban, S. M.
;
Bregida, F. M.
;
Gontar, Yu. V
;
Titorenko, V. A.
;
Shylo, A. O.
(Вінницький національний технічний університет, 2024)
Проаналізовано поточний стан сфери виробництва та переобладнання транспортних засобів в Україні в контексті питання забезпечення доступності транспортних засобів для осіб з інвалідністю. Встановлено, що в Україні, у сегменті виробництва автомобілів, на сьогодні поодиноко присутнє, головним чином, крупновузлове складання, орієнтоване на внутрішній ринок. Розглянуто та проаналізовано відповідні нормативно-правові акти та нормативні документи, основні вимоги до виробництва і торгівлі транспортними засобами та їхніми складовими частинами, що мають ідентифікаційні номери, а також допуск транспортних засобів до участі у дорожньому русі та їхньої державної реєстрації, визначені у статтях 29, 30 та 34 Закону України «Про дорожній рух»; вимоги до переобладнання транспортних засобів, визначені частиною першої та другої статті 32 Закону України «Про дорожній рух». Визначено пріоритети в питанні забезпечення доступності транспортних засобів для осіб з інвалідністю. Основними з них є: посилення контролю за наявністю транспортних засобів, оформлених відповідно до вимог чинного законодавства, реєстраційних документів транспортних засобів, на яких встановлено ручне керування; запровадження номерних знаків окремої серії, що надають змогу ідентифікувати такі транспортні засоби в потоці під час дорожнього руху; механізми ручного керування повинні відповідати обов’язковим вимогам правил та нормативів у частині забезпечення безпечності конструкції; стимулювання українського виробництва транспортних засобів, обладнаних механізмами ручного керування; запровадження ефективної (дієвої) та прозорої системи контролю за технічним станом транспортних засобів, зокрема таких, на яких встановлено механізми ручного керування.
Покращений метод аналізу акустичних сигналів водного середовища на основі згорткової нейромережі SOP
Олексій, А. О.
;
Верлань, А. А.
;
Oleksii, А. О.
;
Verlan, A. A.
(Вінницький національний технічний університет, 2024)
Аналіз акустичних сигналів у морському середовищі супроводжується численними викликами, такими як великий обсяг даних і швидка зміна умов навколишнього середовища. Під час пасивного прийому сигналів часто спостерігається низьке співвідношення сигнал/шум, що ускладнює їхню обробку. Для розв’язання цих задач потрібен ефективний і універсальний підхід, який можна забезпечити за допомогою нейронних мереж. Серед різних моделей нейромереж для аналізу акустичних сигналів одним із найефективніших є згорткові нейронні мережі. Тому є сенс у пошуку ефективного методу, основаного на CNN, який можна модифікувати для підвищення якості аналізу акустичних сигналів у водному середовищі. Поліпшено метод, що базується на застосуванні нейромережі CNN SOP. Як вхідні характеристики для класифікації використано характеристики CQT. Оригінальні два шари згортки замінено багатомасштабною згорткою з різними розмірами ядер, що дозволило вилучити як загальні, так і локальні характеристики цільового об’єкта. У вилучених характеристиках відбувається зменшення розмірності шляхом обробки середнього пулінгу. Результат подається на вхід до шару пулінгу другого порядку (SOP), що дозволяє ефективно знаходити та зберегти інформацію про кореляції часових даних у формі узагальненого представлення. Виходом шару SOP є вектори, які нормалізуються поелементно квадратним коренем та l2-нормалізацією. Нормалізовані дані подаються на повнозв’язний шар з пакетною нормалізацією та функцією активації ReLU. Після цього дані передаються на повнозв’язний шар з функцією активації Softmax, яка виконує класифікацію. Для перевірки роботи нейромережі вибрано три датасети — два датасети реальних об’єктів водного середовища та один штучний датасет. Кожний датасет додатково зашумлено фоновими шумами таким чином, щоб підсумкові семпли мали низьке співвідношення сигнал/шум (SNR). У всіх випадках запропонований покращений метод показав вищу точність класифікації у порівнянні з оригінальним методом.
Підвищення точності прогнозу виробництва електроенергії фотоелектричними станціями на основі методу Random Fores
Kulyk, V. V.
;
Zathey, M. V.
(Вінницький національний технічний університет, 2024)
The work examines the methods used to forecast energy production by Photovoltaic Power Station (PPS), as well as ways to improve the accuracy of the forecast to optimize the structure of the electricity balance in the power system. The research is aimed at identifying effective forecasting approaches and algorithms, assessing their accuracy and reliability. Based on the results of the study, a combination of regression analysis and machine learning methods is proposed, which provides acceptable forecast accuracy for planning power reserves in the power system. The Random Forest method was used as a basis, as it ensures adaptability to the specifics of energy generation by PPS in different regions of Ukraine and in different periods of the year. To increase the efficiency of machine learning, an algorithm for pre-filtering datasets using autoregression and moving average methods was proposed. This allows better preparation of input data for further use in forecasting, ensuring smoothing of time series and elimination of random fluctuations that can negatively affect forecast accuracy. The use of pre-filtering methods allows to identify the main regularities in the data, which, in turn, increases the accuracy of machine learning models. The Random Forest method was not chosen by chance: it is well suited for forecasting tasks many different factors need to be taken into account, which may affect the results differently depending on time and region. This is especially important in the case of forecasting the energy generation of solar power plants, production is significantly affected by variables such as cloud cover, temperature, seasonality, etc. Using Random Forest allows you to take into account non-linear dependencies and interactions between factors, which helps to increase the accuracy of forecasts. The use of Random Forest as the main machine learning algorithm is due to its flexibility and ability to adapt to different conditions, which allows you to effectively take into account the features of energy generation in different regions and during different seasons.