РОЗРОБКА НЕЙРОНЕЧІТКОЇ МОДЕЛІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУ КІЛЬКОСТІ ВИПАДКІВ ЗАХВОРЮВАНОСТІ НА COVID-19

Розроблено нейронечітку модель прогнозування кількості випадків захворюваності на Covid-19. Перевагою побудованої моделі є можливість короткострокового прогнозу в умовах нечіткої як кількісної, так і якісної інформації за відносно малими експериментальними вибірками.

АНАЛІЗ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА НАЯВНІСТЬ ВНЕСЕНИХ ЗМІН

Розглянуто задачу виявлення змін цифрового зображення та методи її розв’язання на основі аналізу картини шумів, артефактів стиснення та пошуку дубльованих фрагментів. Запропонована модифікація методу знаходження повторюваних елементів на основі порівняння блоків пікселів. Представлена програмна система виявлення змін зображення різного характеру з комплексним використанням групи методів.

МЕТАЭВРИСТИКИ ДЛЯ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНЫХ КЛАССИФИКАЦИЙ

Исследуется проблема поиска оптимальных классификаций на конечном множестве. Показано, что задача поиска оптимальной классификации, порождаемой отношением толерантности на конечном множестве, сводится к задаче оптимизации на множестве перестановок. Предложены метаэвристики для поиска субоптимальных решений задачи классификации.

МОДЕЛЮВАННЯ ПОШУКУ НЕВІДОМИХ ЛОКАЛЬНО-ПОВТОРЮВАНИХ ПАТЕРНІВ НА ЗОБРАЖЕННЯХ

В роботі розглядається алгоритм контекстного моделювання обмеженого порядку для знаходження невідомих локально-повторюваних патернів на зображенні. Виконана програмна реалізація алгоритму, та на тестових прикладах проведена оцінка роботи програми.

ЩОДО ОПТИМАЛЬНОГО ВИБОРУ ІМПЛАНТАТУ КУЛЬШОВОГО СУГЛОБА

У роботі запропоновано алгоритм вибору майже оптимального імплантату кульшового суглоба за кількісними характеристиками.

МОДЕЛЮВАННЯ ГАЛУЗЕВИХ НАУК І НАВЧАЛЬНИХ ДИСЦИПЛІН ЯК СИНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМ

Стаття присвячена вивченню проблеми моделювання фундаментальних і технічних наук як синергетичних систем з використання моделей наукових і навчальних дисциплін на прикладі курсу «Вища математика», що дає наукове обґрунтування інноваційності запропонованої модернізації науково-методичного забезпечення процесу навчання.

ZERO-KNOWLEDGE PROOF OF KNOWLEDGE OF MULTIVARIATE POLYNOMIAL’S ZERO

The problem of constructing a NIZK proof of knowledge of a multivariate polynomial’s zero is considered. A previously developed method for SNARK construction based on Quadratic Arithmetic Programs and Pinocchio protocol is adapted to solve the stated problem efficiently.

ЗАСТОСУВАННЯ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДО ЗАДАЧ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ

Роботу присвячено вибору архітектури згорткової нейронної мережі для розв’язання задач класифікації зображень. Побудовано математичну модель нейронної мережі. Для запобігання проблемі перенавчання застосовано регуляризацію Тихонова. Проведено серію обчислювальних експериментів, за якими створено рекомендації щодо проектування архітектури мережі.

МЕТОД ПРЫГАЮЩИХ ЛЯГУШЕК ДЛЯ ЗАДАЧИ О МАКСИМАЛЬНОЙ КЛИКЕ ГРАФА

В статье предложена фрагментарная модель для классической экстремальной задачи на графах – задаче о максимальной клике. Показана достижимость оптимального решения этой задачи в рамках фрагментарной модели. Предложен вариант метода перемешанных прыгающих лягушек для этой задачи.

ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МЕТОДІВ ПОШУКУ СХОЖИХ ЗА КОНТЕНТОМ ЗОБРАЖЕНЬ

У роботі проведено дослідження нейромережевих методів пошуку схожих за контентом зображень у поєднанні з сучасними підходами оптимізації процесу навчання моделей згорткових нейронних мереж для виявлення особливостей і факторів, що впливають на якість результатів.