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

Комплексний аналіз та порівняння архітектури реалізації api-провайдерів фінансових даних для фундаментального аналізу
Коцюбинський, В. Ю.
;
Моргун, Ю. О.
;
Мотельчук, А. Г.
;
Хоменко, В. М.
;
Kotsiubynskyi, V. Yu.
(Вінницький національний технічний університет, 2026)
Досліджено системне порівняння провідних API-провайдерів фінансових даних у контексті їх використання для побудови автоматизованих систем підтримки інвестиційних рішень, алгоритмічного трейдингу та бектестингу торгових стратегій. Робота акцентує увагу на критичній залежності якості кінцевих моделей від достовірності, повноти та структурованості вхідних даних, наголошуючи, що навіть найскладніші алгоритми машинного навчання не здатні компенсувати систематичні помилки у часових рядах, пропущені корпоративні події або неузгодженість звітних періодів. У роботі комплексно розглянуто проблеми якості даних, зокрема ризики використання безоплатних або вебскрейпінгових джерел, фрагментацію інформаційних потоків, неузгодженість ідентифікаторів інструментів і часових зон, а також небезпеку систематичного упередження виживання (survivorship bias) під час історичного моделювання. Проведено порівняльний аналіз архітектурних протоколів REST API та WebSocket з визначенням їхньої оптимальної сфери застосування: REST — для історичних завантажень, фундаментальних звітів і періодичного оновлення; WebSocket — для потокового отримання ринкових подій, угод і котирувань у реальному часі. Детальному порівнянню піддано шість провайдерів — Financial Modeling Prep, EOD Historical Data, Polygon.io / Massive.com, Finnhub, Alpha Vantage та Tiingo — за ключовими критеріями: затримка доставлення даних, глибина історичних рядів, наявність скоригованих цін закриття (adjusted close) та інформації про корпоративні дії, стандартизація фундаментальних показників, доступність альтернативних даних (ESG, інсайдерські угоди, лобістська активність, патенти, новинний сентимент), тарифна політика та масштабованість. Окрему увагу приділено проблемі нормалізації фінансової звітності на прикладі розрахунку історичного P/E для компанії Microsoft із зіставленням трьох підходів, що демонструє необхідність додаткового шару очищення навіть для офіційних SEC-даних. Обґрунтовано, що універсального провайдера, який одночасно забезпечує мінімальну затримку, найглибші фундаментальні показники, найширше глобальне охоплення та найнижчу ціну, на ринку не існує. Вибір визначається горизонтом стратегії, класом активів, вимогами до швидкості, бюджетом системи та необхідністю альтернативних сигналів. На основі аналізу сформульовано архітектурні рекомендації щодо побудови багаторівневої системи генерації інвестиційних сигналів з незалежним шаром нормалізації даних, що забезпечує гнучкість заміни або інтеграції додаткових джерел без порушення логіки роботи моделі. Результати дослідження мають практичну цінність для розробників фінансових платформ, інвестиційних аналітиків та дослідників у галузі алгоритмічного трейдингу.
Підвищення ефективності застосування нечітких нейронних мереж шляхом оптимізації функцій належності
Іванчук, Я. В.
;
Хмелівський, Ю. С.
;
Ivanchuk, Yа.
;
Khmelivskyi, Yu.
(Вінницький національний технічний університет, 2026)
Розглянуто розв’язання актуальної науково-практичної задачі підвищення точності та стабільності моделювання інтелектуальних систем на основі гібридних нечітких нейронних мереж. Необхідність оптимізації параметрів фазифікації зумовлена високою чутливістю нечітких моделей до геометричної форми та локалізації функцій належності. У роботі проведено детальний порівняльний аналіз впливу типів функцій належності (гаусова, дзвоноподібна, трикутна та трапецієвидна), стандартних методів навчання (гібридний алгоритм, метод зворотного поширення помилки) та сучасних популяційних алгоритмів глобальної оптимізації (генетичного алгоритму та методу ройового інтелекту) на апроксимаційні та прогнозувальні властивості нечіткої мережі класу ANFIS та модифікованої п’ятишарової структури FNN. Оцінювання ефективності досліджуваних конфігурацій здійснювалося за допомогою статистичних метрик середньоквадратичної помилки та коефіцієнта детермінації, а також показників обчислювальної складності та оцінки стабільності результатів. Експериментальне тестування виконано на двох різнотипних задачах: прогнозуванні складного хаотичного часового ряду Маккея–Гласса та регресійному аналізі реального багатовимірного набору даних Auto MPG з репозиторію UCI Machine Learning Repository. Отримані результати довели, що для гладких процесів без суттєвого шуму оптимальною є конфігурація з гаусовою функцією належності та гібридним методом навчання. Водночас для реальних датасетів класичний гібридний метод виявляється неефективним через потрапляння у локальні мінімуми, тоді як застосування генетичного алгоритму та ройового інтелекту у комбінації з оптимізатором Adam дозволяє досягти стабільної точності, швидкої та стійкої збіжності та суттєво підвищити надійність функціонування нечітких нейронних мереж.
Модель винагороди в навчанні з підкріпленням для задачі тестування безпеки вебзастосунків
Притула, А. В.
;
Куперштейн, Л. М.
;
Prytula, А. О.
;
Kupershtein, L. M.
(Вінницький національний технічний університет, 2026)
Досліджено задачу формування функції винагороди для навчання з підкріпленням в аналізі сценаріїв кібератак, у якій традиційні підходи в межах марковських процесів прийняття рішень, орієнтовані переважно на досягнення кінцевого стану, недостатньо відображають часову динаміку компрометації та неоднакову важливість проміжних цілей. Запропоновано модель винагороди, яка поєднує часову складову — час до компрометації (time-to-compromise, TTC) і семантичні ваги проміжних цілей, зокрема дій, пов’язаних із підвищенням привілеїв і доступом до критичних ресурсів. На відміну від традиційних схем винагороди, такий підхід формує локально інформативний сигнал підкріплення, що спрямовує навчання не лише на досягнення компрометації, а й на побудову часово ефективних і структурно змістовних траєкторій атаки. Експериментальне дослідження виконано на 12 стохастично згенерованих MAL-сценаріях (7200 запусків на метод), сформованих на основі відкритих моделей атак. Отримані результати показали, що запропонована модель забезпечує суттєво менше середнє значення TTC порівняно з трьома базовими підходами (перевага від 5 % до 21 %) з високим рівнем статистичної значущості, одночасно підвищуючи частоту успішного досягнення цільового стану і зменшуючи кількість недопустимих дій. Водночас побудовані політики стають інтерпретованішими: частка цільових дій у побудованих траєкторіях зростає, а допоміжні кроки витісняються на користь стратегічно значущих дій підвищення привілеїв. Аналіз чутливості підтвердив стійкість результатів до вибору параметрів моделі. Практичне значення роботи полягає у можливості використання запропонованого підходу для виявлення, ранжування та пріоритезації найнебезпечніших сценаріїв компрометації вебзастосунків з урахуванням їх часової та структурної критичності.
Сингулярно збурені марківські моделі процесів відновлення людино-машинно-середовищних систем із підсистемою захисту
Яловега, І. Г.
;
Федосєєнко, А. О.
;
Yaloveha, I. H.
;
Fedosieienko, А. О.
(Вінницький національний технічний університет, 2026)
Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності математичного моделювання процесів відновлення складних людино-машинно-середовищних систем, що функціонують у післяаварійних режимах та характеризуються наявністю швидкодійних підсистем захисту і різних часових масштабів перебігу деградаційних та відновлювальних процесів. Традиційні марківські моделі безперервного часу не завжди дозволяють адекватно враховувати багатомасштабну структуру динаміки таких систем, що зумовлює необхідність застосування сингулярно збурених стохастичних моделей. Метою статті є розроблення сингулярно збуреної марківської моделі процесів відновлення людино-машинно-середовищної системи з підсистемою захисту та дослідження її асимптотичних властивостей з урахуванням різних часових масштабів функціонування підсистем. Методологічною основою дослідження є апарат марківських процесів безперервного часу, методи асимптотичного аналізу сингулярно збурених систем, рівняння Колмогорова та підходи до агрегування станів багатомасштабних стохастичних моделей. У роботі запропоновано подання матриці інтенсивностей переходів у вигляді суми швидкої та повільної складових з введенням малого параметра, що характеризує співвідношення часових масштабів функціонування підсистем захисту та технічної системи. Розроблено узагальнену сингулярно збурену марківську модель процесів післяаварійного відновлення людино-машинно-середовищної системи, яка дозволяє врахувати взаємодію технічної підсистеми, оператора та підсистеми захисту в єдиному стохастичному просторі станів. Отримано агреговану матрицю переходів редукованої моделі та показано можливість визначення стаціонарних характеристик функціонування системи, зокрема коефіцієнта готовності, середнього часу відновлення та імовірності перебування системи у критичному стані. Наукова новизна отриманих результатів полягає у побудові сингулярно збуреної марківської моделі процесів відновлення людино-машинно-середовищних систем із підсистемою захисту, що дозволяє врахувати багатомасштабну структуру процесів функціонування та виконати редукцію простору станів без втрати точності опису післяаварійної динаміки системи. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості застосування запропонованої моделі для оцінювання показників надійності та готовності складних технічних систем критичної інфраструктури, а також для аналізу ефективності функціонування підсистем захисту в умовах аварійних режимів.
Метод та засіб аналізу ефективності роботи великих мовних моделей для виконання задач комплексного характеру
Крижановський, Є. М.
;
Штельмах, І. М.
;
Швець, М. В.
;
Войцеховська, О. О.
;
Kryzhanovskyi, Ye.
(Вінницький національний технічний університет, 2026)
Проаналізовано сучасні підходи до оцінки ефективності великих мовних моделей для виконання комплексних задач, які включають одночасний аналіз нормативно-правових документів та числових даних. Розглянуто проблеми інтеграції різнорідної інформації, забезпечення логічної узгодженості результатів та порівняння моделей за різними критеріями: коректністю, стабільністю, часом обробки та дотриманням інструкцій. Актуальність дослідження зумовлена швидким розвитком великих мовних моделей та необхідністю вибору оптимальних рішень для задач прикладного характеру, де помилки можуть мати суттєві наслідки. Основу методу становить багатокритеріальний підхід, який передбачає одночасний аналіз результатів моделей на комплексному запиті: обробка нормативних документів та CSV-даних із середньодобовими концентраціями забруднювачів повітря. Для оцінки результатів використано показники коректності, стабільності, часу виконання, вартості, використання токенів та дотримання інструкцій. Запропоновано математичну модель агрегування результатів, що включає усереднення показників по множині тестових задач, виділення множини Парето-оптимальних моделей, побудову скаляризованої функції корисності для визначення оптимальної конфігурації моделі залежно від заданих вагових коефіцієнтів. Апробація методу на прикладі міста Вінниця показала, що різні моделі мають суттєві відмінності у здатності формувати узгоджені висновки. На основі аналізу моделями нормативних порогів визначено оптимальну кількість пунктів спостереження для різних забруднювачів, що забезпечує репрезентативний моніторинг якості повітря. Запропонований підхід дозволяє враховувати специфіку комплексних прикладних задач, інтегрувати різнорідні дані та підвищує обґрунтованість вибору моделей для практичного застосування. Встановлено, що моделі класу GPT-4o та GPT-5.1 забезпечують кращий баланс між коректністю та стабільністю з прийнятним рівнем ресурсних витрат. На прикладному рівні отримано обґрунтовані рекомендації щодо кількості пунктів спостереження атмосферного повітря для міста Вінниця, що підтверджує здатність моделей інтегрувати нормативні вимоги та числові дані. Показано, що коректність таких рішень істотно залежить не лише від якості моделі, але й від її стабільності та здатності дотримуватись інструкцій.