Computer systems and information technologies
ISSN 2710-0766 ISSN 2710-0774 (online) Публікується з 2020 року. Видавництво: Хмельницький національний університет (Україна) Періодичність: 4 рази на рік Мови рукопису: англійська Редактори: Т.О. Говорущенко (Україна, Хмельницький), Свідоцтво про державну реєстрацію друкованого ЗМІ: Зареєстровано Національною радою України з питань телебачення і радіомовлення Ідентифікатор медіа : R30-03986 Рішення Національної ради від 25.04.2024 №1373 Реєстрація: категорія Б Умови ліцензії: автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації разом з твором, який одночасно ліцензується за ліцензією Creative Commons Attribution International CC-BY, що дозволяє іншим ділитися роботою з підтвердженням авторства роботи та первинної публікації в цьому журналі. Заява про відкритий доступ: журнал "Computer systems and information technologies" забезпечує негайний відкритий доступ до свого змісту за принципом, що надання вільного доступу до досліджень для громадськості підтримує більший глобальний обмін знаннями. Повнотекстовий доступ до наукових статей журналу представлений на офіційному веб-сайті в розділі Архіви. Адреса: Міжнародний науковий журнал “Computer systems and information technologies”, Хмельницький національний університет, вул. 11, м. Хмельницький, 29016, Україна. Тел .: +380951122544. Електронна адреса: csit.khnu@gmail.com. Веб-сайт: http://csitjournal.khmnu.edu.ua.
МЕТОД УДОСКОНАЛЕННЯ FMECA (XMECA)-ПРОЦЕДУР ОЦІНЮВАННЯ БЕЗПЕКИ З ВРАХУВАННЯМ КРИТИЧНОСТІ ПРИПУЩЕНЬ І ПОМИЛОК АНАЛІЗУ
Зростання складності, гетерогенності та ієрархічної організації критичних систем керування й контролю істотно ускладнює процеси оцінювання їхньої надійності та безпеки. У таких умовах широкого застосування набули напівформальні методи аналізу, серед яких одним із найбільш поширених є аналіз видів, наслідків і критичності відмов FMECA (Failure Modes, Effects and Criticality Analysis) та його численні модифікації XMECA. Попри практичну цінність і гнучкість, зазначені методи мають низку суттєвих обмежень, зокрема високу залежність результатів оцінювання від експертного досвіду, наявність застарілих або неявних припущень у процедурах аналізу, а також імовірність виникнення помилок під час формування та інтерпретації FMECA-таблиць. У статті запропоновано метод удосконалення FMECA (XMECA)-процедур оцінювання безпеки, що базується на явному врахуванні критичності припущень і помилок аналізу. Метод передбачає формалізацію структури FMECA-таблиці у вигляді множин компонентів, видів відмов, наслідків та показників критичності, а також введення множин припущень і потенційних помилок, які впливають на результати оцінювання. Для аналізу впливу таких факторів використовується ризик-орієнтований підхід із застосуванням нечіткої шкали оцінювання та багаторівневої експертної процедури, що враховує типи запитань і профілі практичного та теоретичного досвіду експертів. Запропонований підхід дозволяє обґрунтовано визначати необхідність модифікації як структури FMECA-таблиць, так і послідовності виконання процедур аналізу залежно від критичності виявлених припущень і помилок. Наведений приклад застосування методу демонструє його ефективність для зменшення ризиків переоцінювання або недооцінювання безпеки. Отримані результати свідчать про доцільність використання методу в задачах оцінювання надійності та безпеки критичних систем у різних галузях промисловості.
Авторське право (c) 2026 Євген БАБЕШКО, Вячеслав ХАРЧЕНКО, Костянтин ЛЕОНТІЄВ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ПЛАНУВАННІ РЕСУРСІВ ПРОЄКТІВ НА ОСНОВІ МЕТОДУ RANDOM FOREST
У роботі розроблено та обґрунтовано структуру системи підтримки прийняття рішень (СППР), призначеної для автоматизації процесів планування ресурсів проєктів на основі методу Random Forest. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю переходу від суб’єктивних оцінок до використання аналітичних інструментів при прогнозуванні витрат і тривалості проєктів. Запропонована архітектура системи охоплює повний цикл обробки даних: від автоматизованого збору вхідної інформації з корпоративних баз даних (таких як Jira або MS Project) до формування візуальних звітів для менеджменту. Застосування алгоритму Random Forest у межах СППР дозволяє здійснювати ідентифікацію критичних параметрів проєкту, зокрема технічної складності та зовнішніх ризиків, безпосередньо на етапах його ініціації та планування. Особливу увагу в дослідженні приділено розробці та реалізації механізму візуалізації важливості ознак (Feature Importance), що трансформує модель прогнозування на прозорий аналітичний інструмент. Це дозволяє менеджеру не просто отримувати прогнозовані значення, а й бачити структуру чинників, що на них впливають. Встановлено, що ієрархія ознак, де провідну роль відіграє показник технічної складності (0,793), дозволяє керівнику проєкту зосередити увагу на найбільш критичних елементах плану. Такий підхід суттєво підвищує рівень прозорості прийняття рішень та сприяє зростанню довіри до рекомендацій системи з боку стейкхолдерів.Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості впровадження методів випереджального управління. Система дозволяє ідентифікувати потенційні «вузькі місця» проєкту ще до появи реальних труднощів, надаючи менеджеру базу для вчасного перегляду складу команди, коригування бюджетних лімітів або графіків виконання робіт. Таким чином, запропонована СППР стає ефективним інструментом активного управління, який забезпечує підтримку прийняття рішень для запобігання перевищенню витрат і зриву термінів реалізації проєктів у динамічних умовах.
Авторське право (c) 2026 Єлизавета ГНАТЧУК, Марія ЛЕБЕДОВСЬКА https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
МЕТОДИ ПРИХОВУВАННЯ ДАНИХ У КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ: ВІД КЛАСИКИ ДО IoT ТА ШІ
У статті здійснено комплексний аналіз сучасних методів приховування даних у комп’ютерних мережах, що формують окремий напрям інформаційної безпеки — мережеву стеганографію. Розглянуто еволюцію підходів до прихованої передачі інформації: від класичних методів модифікації полів мережевих пакетів до сучасних гібридних рішень, орієнтованих на середовища Інтернету речей (IoT), мобільні та високонавантажені мережі, а також нові транспортні протоколи. Запропоновано узагальнену класифікацію методів мережевої стеганографії залежно від змінюваних характеристик трафіку, зокрема модифікації вмісту пакетів, параметрів передачі та комбінованих підходів. Особливу увагу приділено аналізу відомих представників мережевої стеганографії, таких як LACK, RSTEG, PadSteg, TranSteg, HICCUPS та методи, що використовують особливості сучасних протоколів, зокрема QUIC. Наведено порівняльну характеристику цих методів за показниками пропускної здатності, складності реалізації, вартості впровадження та стійкості до виявлення. Показано, що жоден із методів не є універсальним, а ефективність прихованого каналу визначається компромісом між обсягом переданих даних і рівнем його маскування. Окремо розглянуто сучасні підходи до виявлення прихованих каналів, включаючи статистичний аналіз трафіку, методи машинного навчання, глибокий аналіз пакетів і часові методи стеганоаналізу. Обґрунтовано необхідність формалізації загроз, пов’язаних із використанням прихованих каналів, та оцінювання їх впливу на конфіденційність, цілісність і доступність інформації. Визначено перспективні напрями подальших досліджень, пов’язані з інтеграцією штучного інтелекту, розвитком IoT-інфраструктур і формуванням адаптивних систем протидії мережевій стеганографії.
Авторське право (c) 2026 Mariia Kapustian https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
LLM-КЕРОВАНА ГЕНЕРАЦІЯ ЗАПИТІВ ДЛЯ ГРАФОВОЇ БІЗНЕС-АНАЛІТИКИ: СТВОРЕННЯ ІНСТРУМЕНТУ СПІЛЬНОГО ОТРИМАННЯ ЗНАНЬ
У цій роботі досліджується використання великих мовних моделей (LLMs) для підтримки колаборативної бізнес-аналітики у сфері туризму через два ключові завдання: вилучення тегів, пов’язаних із подорожами, із запитів користувачів, та генерація Cypher-запитів для доступу до бази графів знань. Ми зосереджуємося на оцінці продуктивності компактних та ефективних LLM, прагнучи збалансувати точність та обчислювальні витрати. Для оцінки вилучення тегів ми протестували Phi-3 Mini, LLaMA 3.2 та Gemma3 за допомогою фреймворку DeepEval із оцінюваннямG-Eval. Phi-3 Mini показала найкращий баланс між точністю та ефективністю, тоді як Gemma 3 досягла найвищих результатів, але з більшими витратами ресурсів. Для генерації Cypher-запитів ми протестували більш потужні моделі: Mistral Small 3.1, Phi-4, Gemma 3 та ChatGPT-4o. ChatGPT-4o досягла найвищої правильності, тоді як Mistral Small продемонструвала найкращий компроміс серед менших моделей. Наші результати свідчать, що легкі LLM підходять для базових задач обробки природної мови, проте генерація структурованих запитів залишається складною і потребує потужніших моделей. Подальші дослідження необхідні для підвищення надійності згенерованих запитів та розробки надійних механізмів валідації.
Авторське право (c) 2026 Олександр СУТЯГІН, Ольга ЧЕРЕДНІЧЕНКО https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ШІ-БАЗОВАНА АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ЛОГІКИ РІШЕНЬ: ПОДОЛАННЯ РОЗРИВУ У ВАЛІДАЦІЇ АВТОМАТИЗОВАНОГО МОДЕЛЮВАННЯ РІШЕНЬ
Дослідження спрямоване на вирішення "вузького місця моделювання" в управлінні бізнес-процесами шляхом розробки автоматизованого методу забезпечення коректності таблиць Decision Model and Notation (DMN), згенерованих великими мовними моделями (LLM). Основна мета – визначити, чи може зміна ролі ШІ з чистого генератора на валідатор у системі із замкненим циклом подолати структурні обмеження, властиві стохастичним моделям. У дослідженні використовується порівняльний експериментальний дизайн із застосуванням підходу "Мутаційне тестування". Ми аналізуємо два окремі робочі процеси: (1) Статична генерація, де тестові випадки є фіксованими, та (2) Динамічна парна генерація, де LLM одночасно регенерує як логіку рішення (DMN XML), так і критерії валідації (Test Cases JSON) у разі невдачі. Методологія інтегрує концепції "Struc-Bench" для структурного аналізу та використовує детермінований DMN-рушій (Camunda) для верифікації на основі виконання. Експерименти демонструють, що "з коробки" генерація LLM є помилковою приблизно у 4,5% випадків через семантичний зсув та структурні галюцинації при валідації відносно статичних еталонів. Однак запропонований робочий процес "Динамічна парна генерація" досяг 100% рівня конвергенції протягом 200 циклів. Система успішно ідентифікувала та виправила як синтаксичні помилки (порушення схеми XML), так і логічні помилки (порушення політики Hit Policy) без втручання людини. Дослідження впроваджує концепцію "Динамічної парної генерації" для нейро-символьних систем. На відміну від традиційного промптингу "Ланцюг думок", цей підхід використовує взаємну узгодженість між двома незалежними структурними представленнями (Логіка та Приклади) для фільтрації галюцинацій, доводячи, що динамічна валідація перевершує статичний промптинг для завдань зі структурованими даними. Запропонована структура надає план для систем управління рішеннями, що "Самостійно Відновлюються". Вона дозволяє нетехнічним бізнес-аналітикам перетворювати політики природної мови на виконувані, безпомилкові моделі DMN, значно скорочуючи час та витрати на відповідність нормативним вимогам та автоматизацію процесів.
Авторське право (c) 2026 Владислав МАЛЯРЕНКО https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
АНАЛІТИЧНИЙ ВЕБСЕРВІС ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПІДОЗРІЛИХ ТРАНЗАКЦІЙ ЦИФРОВИХ АКТИВІВ З ПІДВИЩЕНИМ РИЗИКОМ
Стрімке зростання операцій із цифровими активами ускладнює їхні аналіз і контроль. Хоча блокчейн забезпечує прозорість транзакцій, але високий рівень псевдонімності учасників створює значні труднощі у визначенні характеру взаємодій та виявленні потенційно небажаної активності. Це викликає потребу в сучасних інструментах, здатних автоматично обробляти великі обсяги даних, об’єднувати адреси у кластери та оцінювати їхню поведінку на основі узагальнених транзакційних характеристик. Пропонується розробка вебсервісу для аналітики транзакцій цифрових активів, який автоматично формує кластери адрес і виконує їхню класифікацію за допомогою моделей машинного навчання. Система забезпечує інформативне, інтерпретоване подання даних і надає користувачеві можливість оцінювати природу активності певної адреси. Методика побудована на застосуванні евристик для кластеризації блокчейн-адрес у мережах з UTXO-моделлю, а також на обчисленні структурних і поведінкових характеристик сформованих кластерів. Для класифікації було використано моделі Random Forest, Extra Trees та XGBoost, навчання яких проводилося на маркованій підмножині наукового датасету. Технічна реалізація вебсервісу здійснена на основі фреймворку Symfony для серверної частини, бібліотеки React для клієнтської частини, СУБД MySQL і PostgreSQL для роботи з даними, мови програмування Python для машинного навчання, а також інструментів Docker і Nginx для розгортання та забезпечення стабільності роботи. Результати дослідження показали, що моделі машинного навчання здатні ефективно класифікувати кластери адрес цифрових активів за їхніми поведінковими ознаками, а інтеграція алгоритмів у вебсервіс забезпечує автоматичне формування аналітичних звітів. Наукова новизна полягає у поєднанні евристичних підходів до кластеризації адрес із моделями машинного навчання, що дозволяє оцінювати поведінку кластерів та визначати їхню потенційну ризиковість. Практична значимість розробленого вебсервісу визначається можливістю його застосування для оперативної перевірки криптовалютних адрес, виявлення зв’язків між ними та оцінювання потенційних ризиків взаємодії, що є корисним як для організацій, так і для звичайних користувачів.
Авторське право (c) 2026 Віталій КОЧУРА, Тамара ЛОКТІКОВА, Надія КУШНІР https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
МЕТОД СИНТЕЗУ МАСШТАБОВАНОЇ АРХІТЕКТУРИ РОЗПОДІЛЕНИХ КОМП₴ЮТЕРНИХ СИСТЕМ, СТІЙКИХ ДО АТАК СОЦІАЛЬНОЇ ІНЖЕНЕРІЇ
Соціальна інженерія залишається одним із найнебезпечніших класів загроз для сучасних розподілених комп’ютерних систем, у яких оброблення подій, доступ до ресурсів та механізми захисту виконуються на великій кількості гетерогенних вузлів. Зростання масштабів архітектур, поява багатоканальних сценаріїв взаємодії, віддалених користувачів і високий рівень динамічності створюють додаткові виклики для синтезу систем, здатних підтримувати стійкість до атак соціальної інженерії. У дослідженні запропоновано методи та засоби синтезу розподілених систем, орієнтованих на забезпечення структурної, поведінкової та функціональної стійкості до таких атак. Основою підходу є використання популяційної багатоагентної моделі середнього поля, яка дає змогу розглядати велику кількість вузлів як узгоджену систему локальних детекторів, що взаємодіють через агрегований простір станів. Це дозволяє описувати вплив атак не на окремі компоненти, а на всю розподілену систему загалом, а також оцінювати її реакцію через інтегральні індикатори ризику та резильєнтності. У роботі формуються узагальнена модель розподіленої системи, визначаються ролі різних типів вузлів, засобів захисту та каналів взаємодії, а також описується методологія синтезу архітектури, що охоплює класифікацію локальних дій, механізми координації та критерії оцінювання. Особливу увагу приділено інтеграції захисних механізмів компонентів обману, багатофакторної автентифікації, механізмів фільтрації та сегментації у структуру розподіленої системи. Запропоновано методи оптимізації розподілу цих засобів на різних рівнях архітектури відповідно до динаміки середнього поля та цільових вимог до стійкості. Розроблено ітеративний підхід до синтезу архітектури, який поєднує адаптацію локальних стратегій вузлів із налаштуванням глобальних параметрів системи. Отримані результати демонструють, що використання концепції середнього поля забезпечує масштабованість рішень, узгодженість поведінки вузлів, а також підвищує здатність розподіленої системи протидіяти атакам соціальної інженерії в умовах невизначеності та високої варіативності сценаріїв. Запропонований метод може бути використаний для проектування, модернізації та інженерного синтезу реальних розподілених комп’ютерних систем, що функціонують у критичних середовищах.
Авторське право (c) 2026 Олександр БОХОНЬКО, Ольга АТАМАНЮК https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ПІДХІД ДО ДЕЦЕНТРАЛІЗОВАНОЇ ЛІКАР-ОРІЄНТОВАНОЇ АРХІТЕКТУРИ EHR ІЗ КРИПТОГРАФІЧНИМ ЗАХИСТОМ
В сучасних системах для збереження медичних записів (Electronic Health Records, EHR) електронні записи відіграють основну роль для збереження даних обстежень, проте класичні централізовані системи збереження медичних записів стикаються з проблемами забезпеченням безпеки, приватності та доступності даних. Централізовані бази даних вразливі до кібератак, витоків інформації та проблем з обміном інформацією з іншими системами, що загрожує конфіденційності пацієнтів і ефективності та прозорості роботи медичних установ. У даному конкретному випадку архітектури розподіленої мережі, де сервери можуть працювати автономно без постійного інтернет-з'єднання, потрібні децентралізовані рішення, що поєднують криптографічний захист з простотою використання для медичного персоналу. Лікар-орієнтовані системи, орієнтовані на постачальників послуг, дозволяють оптимізувати процеси в установах, де лікарі співпрацюють у довіреному середовищі, але з урахуванням етичних норм прозорості для пацієнтів. Метою є створення гнучкої, автономної платформи, що забезпечує криптографічний захист даних через envelope encryption з комбінованими ключами (Data Encryption Key, DEK), ротацію серверних ключів і хеш-ланцюги для виявлення модифікацій. Система підтримує міграцію профілів між вузлами, обмін підписаними даними між лікарями та оптимізацію ресурсів шляхом скидання неактуальних записів у ноду реєстратури. Основний фокус тут робиться на прозорість для пацієнта: при розшифруванні даних ким завгодно пацієнт повинен бути сповіщений про доступ до даних через діючу систему сповіщення - якщо система сповіщення недоступна то розшифровки не відбудеться. Відповідно розшифровка даних для користувача логується (ким було розшифровано) для подальшої інформативності. Процес роботи системи починається зі створення профілю пацієнта на локальній ноді лікаря, де дані шифруються комбінованим DEK (статичний користувацький ключ + добовий ключ ноди). Хеш-ланцюги забезпечують цілісність файлів, унеможливлюючи непомітні зміни, а дві по-різному шифровані копії ключа дозволяють відновлення доступу адміністратором. Це робить систему стійкою до збоїв, з мінімальними вимогами до користувачів, але з балансом між ефективністю для медичного персоналу та правами пацієнтів на інформацію про доступ та доступ до власних даних і можливістю міграції даних.
прозорість поводження з даними пацієнтів
Авторське право (c) 2026 Володимир КИСІЛЬ, Тетяна КИСІЛЬ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ЕНТРОПІЙНО-КРИПТОГРАФІЧНИЙ ПІДХІД ПЕРЕДАЧІ СУПУТНИКОВИХ ДАНИХ В ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖАХ
З огляду на швидке зростання систем супутникового моніторингу та підвищення ризиків під час передачі багатоспектральних супутникових даних, питання створення сучасних криптографічних засобів захисту супутникових знімків стає надзвичайно важливим. У статті представлено новий підхід до захисту супутникових даних, який базується на використанні ентропії та нелінійних методів. Запропонований в роботі підхід поєднує генерацію ключів з високою ентропією, складні динамічні перетворення та адаптивне багаторівневе шифрування, доповнене етапом AES-256. Це дозволяє забезпечити надійний захист, конфіденційність і цілісність супутникових зображень під час передачі через телекомунікаційні мережі, а також стійкість до сучасних криптоаналітичних атак. Ефективність методу підтверджена експериментами з різними типами зображень: було проведено оцінку ентропії зашифрованих даних, аналіз кореляції між сусідніми пікселями, перевірку стійкості до статистичних і частотних атак, а також тестування продуктивності на багатопотокових системах. Результати показали, що зашифровані зображення мають ентропію, близьку до максимальної, і майже нульову кореляцію між сусідніми пікселями, що свідчить про високу однорідність і надійність захисту. Дослідження часу виконання операцій шифрування виявило, що оптимальне прискорення досягається при використанні до чотирьох потоків, а для великих обсягів даних продуктивність залишається стабільною. Загалом, запропонований підхід забезпечує надійний захист супутникових знімків незалежно від їх розміру чи спектральних характеристик, що робить його перспективним для впровадження у сучасні телекомунікаційні системи.
Авторське право (c) 2026 Віта КАШТАН, Володимир ГНАТУШЕНКО https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ ГРАДАЦІЙНОЇ КОРЕКЦІЇ ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ РЕЗУЛЬТАТІВ КОМП’ЮТЕРНОЇ ТОМОГРАФІЇ
Метою даної роботи є підвищення якості візуалізації результатів комп’ютерної томографії шляхом удосконалення методів цифрової обробки зображень, зокрема за рахунок використання методу градаційної корекції (МГК). Методика дослідження полягає у застосуванні алгоритмів автоматичного визначення оптимального діапазону яскравостей пікселів на зображенні томограми, що дозволяє зменшити вплив крайніх значень яскравості та підвищити контрастність структур, важливих для діагностики. Використання градаційної корекції здійснюється не у стандартному діапазоні 0–255, а із врахуванням статистичного розподілу яскравості та відсіканням неінформативних хвостових областей гістограми. Результати дослідження свідчать, що запропонований підхід забезпечує покращення візуальної чіткості меж органів і патологічних утворень без втрати діагностичної інформації, а також може бути інтегрований у системи автоматизованого аналізу медичних зображень. Наукова новизна роботи полягає в удосконаленні використання методу градаційної корекції для задач комп’ютерної томографії шляхом автоматизації вибору діапазону яскравостей. Практична значимість дослідження полягає у можливості підвищення ефективності візуального аналізу та комп’ютерної діагностики на етапах попередньої обробки медичних зображень, що сприяє покращенню точності виявлення патологій і зменшенню часу оцінки результатів.
Авторське право (c) 2026 Євген ВАКУЛІК, Кирило СМЕЛЯКОВ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ЛАЗЕРНО-ІНФОРМАЦІЙНО СИСТЕМА ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ВИПАРУВАННЯ КЛЕЮ ПІД ЧАС ВИСИХАННЯ
У контексті розвитку технологій у поліграфії, обробці матеріалів та хімічному виробництві зростає потреба у високоточному моніторингу летких викидів, що утворюються під час процесів сушіння. Традиційні методи контролю часто не забезпечують необхідної швидкості, чутливості або вибірковості для оперативного аналізу продуктів випаровування клею, особливо в динамічних умовах, таких як сушарки книжкових блоків. У роботі обґрунтовано створення лазерних резонансних фотометричних систем для оцінки концентрації випаруваних хімічних компонентів з клейових сумішей. Запропоновано методологічну основу для реалізації двоканальної лазерної фотометрії, що забезпечує безконтактну, експресну та просторово локалізовану оцінку вмісту летких речовин. Представлено структуру та принцип дії лабораторного концентратоміра, який включає напівпровідникові лазери, фотоприймачі, блоки обробки сигналів та інтелектуальні керуючі агенти. Особливу увагу приділено фізичній та квантово-хімічній взаємодії лазерного променя з водним середовищем, а також динаміці розчинності клейових компонентів під тепловим впливом. Запропоновано двоступеневий підхід до селективної фотоіонізації для підсилення сигналу через резонансні ефекти, що дозволяє здійснювати більш точну кількісну оцінку викидів. Запропоновані методи можуть бути застосовані не лише у поліграфічному виробництві, але й у ширшому контексті екологічного моніторингу, зокрема для лазерної діагностики забруднень у повітряному та рідинному середовищі. Ці технології сприяють розвитку сенсорних систем нового покоління, здатних підтримувати екологічну безпеку та оптимізацію технологічних процесів.
Авторське право (c) 2025 Ольга ФЕДЕВИЧ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
УДОСКОНАЛЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ NLP, ЯК ФАКТОР ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ФОРМУВАННЯ МАРКЕТИНГОВОЇ СТРАТЕГІЇ
Поряд з бурхливим зростанням Internet of Things та граничних обчислень, спільне навчання моделей машинного навчання на периферійних пристроях з обмеженими ресурсами, при одночасному забезпеченні конфіденційності даних користувачів, стало ключовою та складною дослідницькою проблемою. Представлена стаття має на меті заповнити цю дослідницьку прогалину шляхом розроблення, реалізації та оцінювання синергетичної та оптимізованої інфраструктури федеративного навчання з диференційною приватністю під назвою PriFed-IoT, спеціально розробленої для сценаріїв граничних обчислень Internet of Things. Новизна цієї роботи полягає у створенні системи з кількох модулів, що працюють спільно, а не в простому поєднанні технік. Головна ідея полягає у використанні адаптивної диференційної приватності для створення середовища з вищим співвідношенням сигнал/шум для алгоритму кластеризації на пізніх етапах навчання, що дозволяє точніше розділяти клієнтів. З метою перевірки ефективності інфраструктури PriFed-IoT було розроблено та проведено серію комплексних симуляційних експериментів на стандартному наборі даних CIFAR-10, моделюючи різні ступені неоднорідності даних. Проведене дослідження успішно пропонує комплексне рішення, експериментальні результати переконливо доводять переваги інфраструктури PriFed-IoT у збалансуванні захисту приватності, корисності моделі та ефективності системи, надаючи цінну теоретичну основу та технічну реалізацію для створення безпечних, ефективних та надійних інтелектуальних застосунків на периферії Internet of Things.
автоматизація аналізу зворотного зв'язку користувачами
Авторське право (c) 2026 Юрій СКОРІН https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
МОДЕЛЬ УРОЖАЙНОСТІ СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ КУЛЬТУР НА ОСНОВІ МАКСИМАЛЬНИХ ЗНАЧЕНЬ КУМУЛЯТИВНИХ ВЕГЕТАЦІЙНИХ ІНДЕКСІВ
Це дослідження розробляє прецизійний підхід до моделювання для оцінки врожайності зернових культур з використанням даних дистанційного зондування в рамках архітектури захищеної інформаційної системи. Запропоновано дворівневу модель, де перший рівень здійснює моделювання динаміки вегетаційних індексів (NDVI, MTCI) через адаптивну модифіковану модель Моно на основі сучасних систем диференціальних рівнянь, тоді як другий рівень виконує прогнозування врожайності через лінійну регресію та методи машинного навчання для врахування нелінійних взаємозалежностей. Розроблено ефективний алгоритм параметричної ідентифікації моделей з урахуванням їх характеристик нелінійності та застосуванням градієнтного методу Левенберга-Марквардта для уточненої оптимізації параметрів. Запропоновано багаторівневу інформаційну архітектуру з інтеграцією блокчейн-технологій як децентралізованого шару для забезпечення цілісності та автентичності даних з метою протидії кіберзагрозам, включаючи атаки отруєння даних та промислове шпигунство. Реалізовано адаптивний алгоритм прогнозування на основі методології вікон спостереження, який використовує ансамбль раніше спостережених траєкторій для максимізації точності прогнозування. Практична застосовність підтверджена через чисельні експерименти на емпіричних даних вегетаційних індексів від вирощування рису. Синтезовані результати демонструють потенціал запропонованої методології для вирішення сучасних викликів точного землеробства, систематичного моніторингу продовольчої безпеки та процесів стратегічного прийняття рішень у сільськогосподарському секторі.
Авторське право (c) 2025 Роман ПАСІЧНИК, Михайло МАЧУЛЯК https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
АНАЛІЗ СПОЖИВАННЯ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ КОМПОНЕНТНОГО МЕТОДУ ПЕРІОДИЧНО КОРЕЛЯЦІЙНИХ ВИПАДКОВИХ ПРОЦЕСІВ
Сучасні енергетичні системи, враховуючи різноманітні виклики, які виникають в енергетичній інфраструктурі, потребують удосконалених аналітичних методологій з метою прогнозування електроспоживання. Традиційні статистичні підходи є недостатніми для моделювання динамічних багатомасштабних часових структур сигналів електроспоживання з метою прогнозування електронавантаження приватного господарства. Дослідження представляє комплексний підхід до аналізу електроспоживання з використанням математичного апарату періодично корельованих випадкових процесів (ПКВП), зокрема компонентного методу. Математична основа методології полягає у представленні сигналів електроспоживання як моделі у вигляді ПКВП з розкладом на складові елементи: детерміністичні трендові компоненти, періодичні компоненти циклічних варіацій та стохастичні компоненти випадкових відхилень. Компонентний аналіз забезпечує виявлення прихованих патернів споживання через розкладання періодичних характеристик. Тому запропонований метод дозволяє усунути обмеження традиційних стаціонарних моделей. Емпірична валідація проведена на базі комплексного набору даних електроспоживання приватного господарства за період з липня по серпень 2025 року. Експериментальні дані продемонстрували виражені повторювані характеристики з систематичною добовою періодичністю, підтверджуючи теоретичну передумову щодо домінування добової компоненти. Тривимірна візуалізація результатів продемонструвала складну динаміку взаємодії між різними частотними компонентами сигналів електричного навантаження. Спектральний аналіз показав характерний розподіл з максимумами для низькочастотних компонент, що відповідають добовим гармонікам. Отримані результати можуть бути використані при прогнозуванні електричного навантаження приватного господарства і дозволить здійснити як короткострокові, так і середньострокові прогнози енергоспоживання. Це є важливим не лише для прогнозування електронавантажень приватних господарств, але і для оптимізації електроенергетичних ресурсів, а також для управління інтелектуальними мережами.
періодично корельовані випадкові процеси
Авторське право (c) 2025 Андрій ВОЛОЩУК, Галина ОСУХІВСЬКА, Микола ХВОСТІВСЬКИЙ, Андрій СВЕРСТЮК https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ІМПЛЕМЕНТАЦІЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОТЕНЦІЙНИХ ЗІТКНЕНЬ АВТОМОБІЛІВ
Ціль дослідження – розробка інформаційної технології, здатної надсилати сповіщення про потенційні дорожньо-транспортні пригоди до IoT пристроїв, встановлених у транспортних засобах, в режимі реального часу. Враховуючи мобільність об’єктів та часту зміну їхнього просторового положення, необхідно підтримувати стабільне та своєчасне надання повідомлень про можливі ДТП. Для цього запропоновано використання хмарних технологій, які забезпечують масштабованість, низьку затримку та високу доступність передавання даних у реальному часі. Основна мета полягає в розробці та впровадженні архітектури, яка дозволяє ефективно здійснювати обмін повідомленнями між хмарними сервісами та рухомими IoT-пристроями. Систему протестовано в різних змодельованих дорожніх ситуаціях з метою оцінки її продуктивності та надійності. Використана методологія — вимірювання інтервалу часу між моментом надсилання повідомлення та його отриманням IoT-пристроєм, а також аналіз, чи мав водій достатньо часу для своєчасної реакції. Експериментальне середовище базується на тестових сценаріях, створених за допомогою Python, симулятора BeamNG.tech і хмарних сервісів AWS IoT. Результати підтверджують, що запропонована інформаційна технологія здатна працювати в умовах реального часу. Як висновок, дослідження засвідчує перспективність використання цієї розробки в реальних умовах для підвищення безпеки руху автомобілів
обмін повідомленнями в режимі реального часу
Авторське право (c) 2025 Олександр БИЗКРОВНИЙ, Кирило СМЕЛЯКОВ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ПРАВОВІ ТА ЕТИЧНІ ЗАСАДИ ПОБУДОВИ РЕПРЕЗЕНТАТИВНИХ ДАТАСЕТІВ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ПРОЯВІВ КІБЕРБУЛІНГУ У ТЕКСТОВОМУ КОНТЕНТІ
Статтю присвячено розробці метод формування репрезентативних датасетів текстових даних для виявлення проявів кібербулінгу у текстовому контенті з урахуванням етичних і правових засад. Основна увага зосереджена на забезпеченні справедливого та рівного представництва різних демографічних груп у текстових вибірках, що є критично важливим для створення недискримінаційних та соціально відповідальних моделей штучного інтелекту. Акцент зроблено на дотриманні ключових принципів етики – недопущенні шкоди, уникненні упередженості та забезпеченні репрезентативності – а також положень міжнародного законодавства, зокрема Загального регламенту про захист даних. Запропоновано метод формування репрезентативних датасетів текстових даних для виявлення проявів кібербулінгу у текстовому контенті з урахуванням етичних засад, що передбачає такі етапи як попередня обробка текстових даних, аналіз розподілів за етичними аспектами (вік, гендер, релігія) та репрезентативне коригування шляхом багатокритеріальної оптимізації. Для класифікації текстових зразків за етичними ознаками використано навчання моделей машинного навчання на підготовлених збалансованих вибірках із використанням відповідних еталонних датасетів. Порівняння здійснюється на основі офіційних демографічних даних України, що забезпечує достовірність оцінки відхилень. У результаті застосування розробленого методу сформовано репрезентативну вибірку з відхиленням пропорцій етичних груп від цільових значень у межах 0,00–0,04%. Отримані статистичні метрики підтвердили ефективність обраних моделей і продемонстрували високу відповідність результатів вимогам етичної відповідальності. Аналіз показав, що вихідні датасети містили дисбаланси, які успішно усунуто шляхом застосування багатокритеріальної оптимізації та аугментації даних. Розроблений підхід може бути інтегрований у процеси підготовки навчальних вибірок для етично орієнтованих систем штучного інтелекту, які здійснюють автоматизоване виявлення проявів кібербулінгу у текстовому контенті, знижуючи ризики відтворення соціальних упереджень і підвищуючи довіру до алгоритмічних рішень.
Авторське право (c) 2025 Олена СОБКО, Арчіл ЧОЧІА https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОЇ ЕКСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ, НАВЧЕНОЇ АСОЦІАТИВНИМ ПРАВИЛАМ
У статті запропоновано розв’язання актуальної науково-прикладної задачі створення системи підтримки прийняття маркетингових рішень на основі нечіткої експертної системи, навченої асоціативним правилам. Розроблена система поєднує прозорість нечіткого логічного виводу з можливістю самонавчання на основі закономірностей даних. Ідентифікація параметрів функцій належності здійснюється за допомогою адаптивного мультиагентного метаевристичного методу – адаптивної системи вібруючих частинок (AVPS). Запропонована система адаптує поведінку частинок, залежно від номера ітерації, що забезпечує ефективний загальний пошук на початкових етапах та цільове вдосконалення рішень на фінальних стадіях. Для навчання асоціативним правилам у дослідженні були викристані відомі алгоритми Apriori та FP-Growth, а програмна реалізація здійснена з використанням бібліотек TensorFlow, Keras, Pandas, mlxtend та Scikit-Fuzzy. Експериментальне дослідження, що здійснено на основі масиву даних про споживчу поведінку та клієнтські переваги, підтвердило високу точність запропонованої системи (0.98), що перевищує результати традиційної вібраційної оптимізації (0.93), навчання зі зворотним поширенням помилки (0.90) та оцінки, надані експертом (0.80). Запропонована у статті система стійка до неповноти даних і шумів, а також узагальнює закономірності за такими ознаками, як вік, стать і категорія товару. Наукова новизна дослідження полягає в інтеграції адаптивної метаевристики AVPS у процес навчання нечітких експертних систем. Запропоноване рішення є масштабованим і придатним для застосування в інтелектуальних рекомендаційних системах, персоналізованому маркетингу та прийнятті споживчих рішень.
підтримка прийняття маркетингових рішень
Авторське право (c) 2025 Євген ФЕДОРОВ, Марина ЛЕЩЕНКО, Тетяна САХНО, Владислав ПАСЕНКО, Олена КРАВЧЕНКО https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ПЕРСПЕКТИВНІ МЕТОДИ ЗАСТОСУВАННЯ КОДОВИХ СИСТЕМ ПРИ ПРОЄКТУВАННІ ЦИФРОВИХ КОМПОНЕНТІВ КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМ
Метою дослідження є розробка високоефективних цифрових компонентів для кіберфізичних систем, здатних до самовідновлення, швидкої обробки даних та надійного функціонування в умовах реального часу. У роботі запропоновано нові підходи до кодування інформації, зокрема кольорових зображень у форматі RGB, та моделювання нейроподібних структур з використанням теоретико-числових базисів Крестенсона, Радемахера та Хаара. Методика ґрунтується на математичних засадах системи залишкових класів (СЗК), модульної арифметики та структурному аналізі цифрових компонентів. Запропоновано використання гібридних моделей формальних нейронів, перцептронів із затримками та вейвлет-нейронів для реалізації задач класифікації сигналів. Розроблено модель самовідновлення сигналів у нейронному пучку з урахуванням відмов окремих елементів та ефектів гальмування. У результаті реалізовано механізм відмовостійкого передавання інформації в біонейронних структурах, сформовано алгоритми кодування пікселів у теоретико-числових базисах Радемахера-Крестенсона та Хаара-Крестенсона з однозначним декодуванням, що дає змогу адаптувати кодування до умов втрати або пошкодження даних. Наукова новизна полягає у поєднанні принципів біологічної відмовостійкості з методами цифрового кодування на основі СЗК, що забезпечує адаптивне відновлення сигналів без потреби в повному декодуванні. Практична значимість дослідження полягає в можливості впровадження результатів у пристрої цифрового зору, сенсорні платформи, елементи вбудованих систем та високопродуктивні процесори для інтелектуальних обчислень у кіберфізичному середовищі.
Авторське право (c) 2025 Наталія ВОЗНА, Володимир ГРИГА, Леся МИЧУДА , Лідія ШТАЄР https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ФОРМУВАННЯ ПАКЕТІВ СЕРВІСІВ ДЛЯ ПРОВАЙДЕРІВ ІНФОКОМУНІКАЦІЙ
Стаття присвячена створенню інформаційної системи формування пакетів сервісів для провайдерів інфокомунікацій. Зростання вимог до узгодженості пакетів сервісів із потребами користувачів і ресурсними обмеженнями сучасної ІТ-інфраструктури, а також складність міжсервісних залежностей зумовлюють необхідність розробки нових моделей і відповідних методів розв’язання. Проведений аналіз існуючих підходів до формування пакетів сервісів дозволив сформулювати математичну постановку задачу з урахуванням сучасних бізнес-концепцій та обґрунтувати необхідність розроблення нових ефективних методів, які враховують особливості взаємодії ІТ-компаній, провайдерів і їхніх клієнтів, специфіку сервісів та середовища їх надання. Формальна постановка задачі належить до класу нелінійних багатокритеріальних задач оптимізації. Обґрунтовано вибір методів, що покладені в основу реалізації системи формування пакетів сервісів.. У статті запропоновано комбінований метод формування пакетів сервісів, який поєднує декомпозицію задачі на підзадачі, метаевристичні підходи до їх розв’язання та евристичні процедури інтеграції часткових розв’язків. Наведено результати експериментального дослідження ефективності запропонованого методу. Описано системні рішення, які покладено в основу проєктування та реалізації інформаційної системи формування пакетів сервісів.
Авторське право (c) 2025 Максим БУКАСОВ, Олена ЖДАНОВА, Святослав ЦИМБАЛ, Вячеслав ЧИМШИР, Ростислав ОМЕЛЬЧЕНКО https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ІНФОРМАЦІЙНО-ЛАЗЕРНА СИСТЕМА ДЛЯ ОЦІНКИ ШКІДЛИВИХ ТЕХНОГЕННИХ ВИКИДІВ
На сучасному етапі розвитку електроенергетики, хімічної, машинобудівної та поліграфічної галузей спостерігається широке використання ресурсів, що мають підвищену екологічну небезпеку — таких як вугілля, нафта, природний газ, лакофарбові речовини та полімерні матеріали. Висока інтенсивність виробничих процесів, зумовлена ринковими вимогами, призводить до значного зростання споживання енергетичних і матеріальних ресурсів. Це, своєю чергою, викликає збільшення концентрації пилу, токсичних газів і шкідливих рідин у повітрі та водному середовищі, що призводить до зростання рівня забруднення довкілля. Через складність оперативного збору екологічних даних із використанням традиційних засобів моніторингу, оцінити реальний стан навколишнього середовища стає дедалі складніше. У цьому контексті обґрунтовано підходи до створення сенсорних пристроїв, призначених для вимірювання рівнів забруднення повітря і — зокрема, концентрацій пилу та токсичних речовин. Розробки ґрунтуються на застосуванні нових фізичних принципів, що дозволило сконструювати лазерні концентратори забруднень, сенсори на основі оптогальванічного ефекту, а також системи, що поєднують іоноселективні сенсори типу OCM 5M з вимірювальними комплексами. Такі рішення сприяють підвищенню ефективності екологічного моніторингу та безпеки. Комплексне вирішення цієї проблеми передбачає створення глобальних систем екологічного моніторингу з використанням інформаційно-інтелектуальних технологій і впровадження новітніх сенсорних рішень. Питання екологічної безпеки залишається актуальним понад століття, оскільки технічний прогрес — від залізниць і текстильної промисловості до теплової енергетики та нафтохімії — супроводжується масштабним техногенним навантаженням. Особливо суттєво зросло забруднення довкілля внаслідок розвитку атомної енергетики, реактивної авіації, а також через наслідки Першої і Другої світових воєн. Останнім часом ситуацію ще більше ускладнила війна в Україні, яка спричинила додаткові екологічні загрози внаслідок вибухів, руйнування енергетичних об’єктів і знищення нафтотерміналів.
Авторське право (c) 2025 Любомир СІКОРА, Наталія ЛИСА, Ольга ФЕДЕВИЧ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
МЕТОД ОЦІНКИ ЯКОСТІ ПОРІВНЯННЯ ДАКТИЛОСКОПІЧНИХ ЗРАЗКІВ НА ОСНОВІ ЗГОРТКИ БУЛЕВИХ МЕТРИК
Пропонований підхід призначений визначення ступеня подібності між відбитками пальців. У його основі лежить зіставлення ключових особливостей папілярних візерунків. Цей метод може застосовуватися для порівняння як кількох відбитків, так і одного відбитка з групою інших. В рамках цього підходу використовуються базові метрики, що відображають відповідність між порівнюваними відбитками. За підсумками цих метрик обчислюються такі показники: відсоток збігаються ознак і середньозважена оцінка, враховує значимість кожного збіги. Ці параметри служать для встановлення належності друку до певної групи. Для контролю результатів використовуються порогові значення, що встановлюються на основі класифікатора Байєса і леми Неймана-Пірсона, беручи до уваги відмінності в розподілі оцінок. Тестування, проведене з використанням бази даних FVC2000 показало, що точність порівняння окремих відбитків становить 93.81%. Реалізація методу виконана мовою Python із застосуванням бібліотек Pandas та NumPy. Це дозволяє інтегрувати їх у автоматизовані системи ідентифікації відбитків пальців (AFIS). Стійкість до помірних спотворень та інтерпретованість параметрів свідчать про його практичну застосовність, зокрема, в галузі криміналістики. Одним із обмежень методу є його сприйнятливість до сильних спотворень відбитків. У планах подальшого розвитку – впровадження адаптивних порогових значень та інтеграція з методами глибокого навчання для покращення процесу виділення ознак на відбитках. Ця розробка спрямована на підвищення точності та надійності біометричної ідентифікації, що вкрай важливо для зниження ймовірності помилок, особливо у контексті криміналістичних завдань.
Авторське право (c) 2025 Юрій ПОГУЛЯЄВ, Кирило СМЕЛЯКОВ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
МЕТАМОДЕЛЬ ДЛЯ СПРОЩЕНОЇ КОНФІГУРАЦІЇ ТА РОЗГОРТАННЯ СИСТЕМ ПОШУКУ ЗОБРАЖЕНЬ ЗА ВМІСТОМ
Об’єктом дослідження є системи пошуку зображень за вмістом (CBIR) з можливістю конфігурування архітектури, а предметом – метамодель для конфігурування та розгортання CBIR-систем з мінімальним написання програмного коду. Метою роботи є розробка та експериментальна перевірка метамоделі, яка забезпечує побудову CBIR-систем шляхом вибору та поєднання компонентів, які можна налаштовувати, із попередньо визначеного каталогу з подальшою автоматичною генерацією артефактів розгортання. Запропонована метамодель формалізує компоненти CBIR: сховище зображень, екстрактор ознак, базу дескрипторів (логічний та фізичний рівні), міру схожості, агрегатор результатів та рівень взаємодії з користувачем; та розширює їх двома метарівневими компонентами: менеджером конфігурації та рушієм розгортання. Архітектура реалізована з використанням Docker для контейнеризації, Spring Boot стартерів для модульності та веб-інтерфейсу для графічної конфігурації. Прототип перевірено експериментально на наборі зі 100 000 зображень із систематичною зміною комбінацій компонентів. Експерименти підтвердили, що метамодель дозволяє швидко вносити зміни до налаштування та розгортати CBIR-системи для оцінки ефективності різних конфігурацій. Досліджена різниця між найкращою та найгіршою перевіреними конфігураціями демонструє значний вплив вибору компонентів на продуктивність системи. Наукова новизна полягає у запропонуванні формалізованої метамоделі, яка інтегрує принципи мінімальним написання програмного коду у проєктування CBIR, поєднуючи модульну архітектуру, розгортання контейнерів та графічну конфігурацію в єдиному середовищі. Практична значимість рішення полягає у спрощенні проведення експериментів із CBIR для дослідників та практиків без глибоких знань програмування, що дає змогу швидко створювати прототипи, тестувати та розгортати CBIR-системи, адаптовані під конкретні потреби.
Авторське право (c) 2025 Станіслав ДАНИЛЕНКО, Сергій СМЕЛЯКОВ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА АДАПТИВНОГО ПЛАНУВАННЯ ПЕРЕВЕЗЕНЬ З УРАХУВАННЯМ ЗМІН ДОРОЖНЬОГО ТРАФІКУ
У роботі представлено інформаційну систему адаптивного планування перевезень, яка поєднує класичну транспортну задачу лінійного програмування з часозалежною моделлю витрат, апроксимованою комбінацією нормальних функцій розподілу. Запропонована математична модель передбачає дискретизацію добового інтервалу на рівні часові кроки, що дає змогу коректно враховувати коливання дорожніх умов упродовж доби за умови збереження високої обчислювальної ефективності. Розроблено єдиний алгоритм функціонування системи на основі класичного симплекс-методу та реалізовано ключові методи формування початкового опорного плану транспортної задачі для проведення порівняльного аналізу продуктивності та точності в динамічних умовах. Результатом роботи стала розробка інтуїтивного веб-інтерфейсу на базі React із використанням компонентів react-vis для побудови графіків, Leaflet для інтерактивних карт та OSRM для маршрутизації, а також серверного модуля на Go з бібліотекою gonum/lp для розв’язання задач лінійного програмування. Запропонована архітектура забезпечує швидку взаємодію між клієнтською та серверною частинами, високу масштабованість і простоту розгортання на різних платформах. Експериментальне тестування підтвердило коректність моделювання як у разі використання сталих коефіцієнтів витрат, так і в умовах динамічної транспортної задачі з часовою залежністю. Зокрема, система дозволяє автоматично проводити часовий аналіз розв’язків та визначати оптимальні години доби для виконання перевезень. У міжміському сценарії динамічна оптимізація забезпечила до 7,2 % економії порівняно з найгіршим статичним графіком перевезень, а в міському – до 47,8 % за вечірнього відправлення проти звичайного ранкового піка, що відповідає реальним даним міського трафіку. Порівняльний аналіз із провідними комерційними системами керування транспортом продемонстрував, що запропонована система, попри спрощену архітектуру, забезпечує необхідний рівень гнучкості та адаптивності, водночас знижуючи витрати на впровадження та технічне обслуговування. Вона є доступним і наочним інструментом для навчальних закладів, наукових досліджень і локальних логістичних проєктів малого та середнього бізнесу.
Авторське право (c) 2025 Гліб ІЩЕНКО , Олександр ШЕВЧУК https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ПОБУДОВА ФОРМАЛЬНОЇ МОДЕЛІ ПРОЦЕСУ ВИБОРУ ЕКСКУРСІЇ ДЛЯ УЧНІВ НА ПРИКЛАДІ ШКОЛИ «PUSH У ХАРКОВІ» У ВИГЛЯДІ ЛОГІЧНОЇ АСП-МЕРЕЖІ
Статтю присвячено дослідженню інструментарію алгебри скінченних предикатів для побудови мережевої моделі для формалізації процесу вибору освітніх екскурсій учнями загальноосвітніх навчальних закладів, зокрема школи «Push у Харкові». Метою роботи є аналіз предметної області та побудова відповідної математичної моделі у вигляді логічної АСП-мережі. Організація екскурсій є важливою складовою освітнього процесу, адже дозволяє поєднувати навчання, розваги, соціальну інтеграцію та профорієнтацію учнів. У контексті сучасних викликів, таких як забезпечення безпеки, відповідність освітнім цілям та оптимізація витрат, постає необхідність у розробці ефективних методів планування та вибору екскурсій, що обумовлює практичну значимість поставленої задачі.Застосування алгебри предикатів у цій сфері дозволило формалізувати процес вибору екскурсій із урахуванням великої кількості параметрів, зокрема вартості, тривалості, рівня безпеки, категорії учнів, інтересів, освітніх цілей, умов проживання тощо. Методика побудови логічних мереж забезпечує системний аналіз предметної області і побудову математичної моделі у вигляді складного багатомісцевого відношення через композицію відповідних бінарних відношень, отриманих внаслідок проведеного аналізу предметної області, що дозволяє оптимізувати обробку вхідних знань. Математична модель процесу вибору екскурсій представлено багатомісцевим предикатом, що залежить від множини змінних, де кожній змінній відповідає певна область визначення. Обробка знань відбувається у вузлах мережі через операції кон’юнкції та диз’юнкції, знання подаються у вигляді предикатів, що відповідають підмножинам областей визначення. Кожен із бінарних предикатів описано у вигляді дводольних графів та відповідних формул. Кон’юнкція всіх побудованих бінарних предикатів утворює логічну мережу, яка дозволяє ітераційно обробляти інформацію до досягнення сталого результату. Науковою новизною є розроблена модель, робота якої сприяє автоматизації процесу вибору екскурсій та врахуванню індивідуальних особливостей учнів і шкільних ресурсів. Результати роботи є ефективним інструментом для оптимізації освітніх програм.
Авторське право (c) 2025 Ірина ВЕЧІРСЬКА, Аліна CОКОЛОВА, Наталія ВАЛЕНДА https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ АПАРАТНИХ ПЛАТФОРМ ДЛЯ СИСТЕМ ПРОСТОРОВОЇ ОРІЄНТАЦІЇ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ УНІФІКОВАНОЇ МОДЕЛІ ЕНЕРГОСПОЖИВАННЯ
У даній роботі розглянуто проблему оцінки ефективності апаратних платформ для систем просторової орієнтації, з особливим акцентом на мобільні асистивні технології для користувачів із порушеннями зору. Основною метою є проведення систематичного порівняння двох класів компактних обчислювальних пристроїв – одноплатних комп’ютерів та смартфонів – із використанням уніфікованої моделі та методу прогнозування енергоспоживання в розподілених обчислювальних системах, розроблених і перевірених у наших попередніх дослідженнях. Методологія поєднує симуляцію та експериментальні вимірювання для отримання достовірної оцінки обчислювальної продуктивності, енергоефективності та внеску підсистем в умовах, наближених до реальних навантажень комп’ютерного зору. Експериментальне завдання ґрунтувалося на виявленні об’єктів із використанням нейронної мережі SSD MobileNetV1, застосованої до обробки. Енергоспоживання було розділене на підсистеми простою, обчислень і камери, а вимірювання виконувалися за допомогою контрольованого живлення протягом тривалих періодів для усунення короткочасних відхилень. Результати показали, що смартфони Apple стабільно перевершують одноплатні комп’ютери як за обчислювальною потужністю, так і за енергоефективністю: процесори забезпечують значно вищу продуктивність і нижче загальне енергоспоживання під час роботи в режимі реального часу, тоді як прискорення GPU через CoreML ще більше підсилює цю перевагу. Смартфони також продемонстрували кращу термостабільність і нижче споживання в режимі простою, хоча їхні вдосконалені підсистеми камер мають додаткові енергетичні витрати в порівнянні з простішими USB-камерами. Загальний висновок підкреслює, що для задач комп’ютерного зору в системах просторової орієнтації навіть смартфони попередніх поколінь є більш ефективною та практичною апаратною основою, ніж найсучасніші одноплатні комп’ютери, пропонуючи не лише вищу продуктивність на одиницю енергії, але й ширший набір інтегрованих сенсорів та засобів підключення. Ці результати підкреслюють стратегічну важливість смартфонів як оптимальної апаратної основи для асистивних технологій наступного покоління та вказують на перспективні напрями подальших досліджень, що охоплюють Android-платформи та розширення периферій для одноплатних пристроїв.
Авторське право (c) 2025 Олександр МАМЧИЧ, Олеся БАРКОВСЬКА , Андрій КОВАЛЕНКО, Антон ГАВРАШЕНКО https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
АНАЛІЗ ВПЛИВУ ОПТИМІЗАТОРІВ І ГІПЕРПАРАМЕТРІВ НА ПРОДУКТИВНІСТЬ YOLO У ЗАДАЧІ ВИЯВЛЕННЯ МІН НА ТЕПЛОВИХ ЗОБРАЖЕННЯХ
У цій роботі досліджується вплив вибору оптимізатора та налаштування гіперпараметрів на продуктивність моделі глибокого навчання YOLO для виявлення мін на теплових зображеннях. Метою роботи є вивчення впливу різних оптимізаторів і конфігурацій параметрів на точність моделі та стабільність навчання. Об’єктом дослідження є процес виявлення мін на теплових зображеннях за допомогою глибоких нейронних мереж. Для навчання використано набір даних тепловізійних зображень мін, анотований у форматі YOLO. Експерименти проводилися на архітектурі YOLOv11n із попередньо навченими вагами. Варіювалися оптимізатори SGD або Adam, швидкість навчання та розмір пакету. Моделі навчалися протягом 50 епох, а якість оцінювалася за метриками mAP, precision та recall. Робота надає порівняльний аналіз впливу оптимізаторів Adam та SGD на точність і стабільність роботи YOLO в умовах обмеженого набору тепловізійних даних мін. Показано, що при належному налаштуванні SGD може забезпечувати перспективні результати, незважаючи на популярність адаптивних методів. Також в роботі підтверджуються можливість високоточного виявлення мін навіть за обмеженого обсягу даних. Усі конфігурації досягли високих значень mAP. Оптимізатор Adam забезпечив швидше початкове зниження функції втрат, тоді як SGD продемонстрував більш плавну та стабільну динаміку навчання. Найвищий precision і recall показав експеримент із використанням SGD, швидкістю навчання 0.01 та розміром пакету 64, що робить цю конфігурацію перспективною для подальших досліджень. Отримані результати щодо вибору оптимізатора та гіперпараметрів можуть бути використані для підвищення ефективності автоматизованих систем аналізу тепловізійних зображень з безпілотних літальних апаратів, сприяючи безпечнішому та швидшому виявленню вибухонебезпечних предметів.
Авторське право (c) 2025 Наталія МЕЛЬНИКОВА, Анна ВЕЧІРСЬКА https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗУВАННЯ ФІНАНСОВИХ РЯДІВ В УМОВАХ РИНКОВОЇ ТУРБУЛЕНТНОСТІ
В роботі представлено порівняльний аналіз ефективності моделей прогнозування фінансових часових рядів в умовах ринкової турбулентності. Дослідження зосереджено на оцінці адаптивності статистичної моделі ARIMA та рекурентної нейронної мережі LSTM на різних горизонтах прогнозування під час періодів високої ринкової турбулентності. Проаналізовано щоденні дані формату OHLC п'яти провідних технологічних компаній (Google, Apple, Amazon, Meta, Oracle) за період 2020-2025 років з особливим акцентом на турбулентному періоді квітня-червня 2025 року. Реалізовано три архітектури моделей: ARIMA(2,1,0), LSTM Bidirectional Autoencoder (100 units) та простий LSTM (20 units). Тестування проводилось на горизонтах прогнозування 5, 15 та 30 днів з використанням метрик MAPE, RMSE та MAE. Додатково застосовано аналіз залишків через дослідження функції автокореляції для валідації якості моделей. Результати продемонстрували, що ARIMA перевершує у короткострокових прогнозах (5 днів) з MAPE ≤ 0.06, проте її ефективність знижується на середньострокових горизонтах через неспроможність адаптуватись до ринкової турбулентності. Простий LSTM (20 одиниць) досяг оптимального балансу між точністю та стабільністю, випереджаючи ARIMA на 30.75% на середньо- та довгострокових прогнозах. Складний LSTM Autoencoder виявився найменш ефективним через перенавчання на ринковому шумі. Наукова новизна полягає у доведенні того, що простіші LSTM архітектури перевершують складні в умовах екстремальної ринкової турбулентності, ставлячи під сумнів припущення про те, що складність моделі покращує продуктивність. Аналіз залишків було використано як додатковий метод валідації для підтвердження цих висновків. Практична значимість включає оптимізацію алгоритмічних торгових стратегій та систем управління ризиками в періоди ринкової нестабільності, що має особливе значення для фінансових інститутів та інвестиційних фондів.
Авторське право (c) 2025 Олег ПАСТУХ, Юрій ПЕТРОВ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
РЕЗУЛЬТАТИ ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ОПРАЦЮВАННЯ ТА АНАЛІЗУ ЕЛЕКТРОКАРДІОСИГНАЛІВ З ВРАХУВАННЯМ ЇХ МОРФОЛОГІЧНИХ ТА РИТМІЧНИХ ОЗНАК
У роботі представлено інформаційну технологію (ІТ) комплексного опрацювання та аналізу електрокардіографічних сигналів з урахуванням їх морфологічних та ритмічних характеристик на основі математичної моделі циклічного випадкового процесу для покращення виявлення серцевих патологій. Запропонована інформаційна технологія використовує модель циклічного випадкового процесу (ЦВП), яка природно враховує квазіперіодичну структуру ЕКГ-сигналів (ЕКС) зі змінним ритмом. Система реалізує послідовне та паралельне опрацювання через взаємопов’язані функціональні блоки: попередня обробка (усунення дрейфу базової лінії, фільтрація шумів), автоматична сегментація для визначення меж циклів, формування функції ритму з використанням кубічної сплайн-інтерполяції, перетворення циклічного сигналу із забезпеченням однакової кількості відліків на цикл та роздільна статистична обробка морфологічних і ритмічних ознак. Експериментальну верифікацію проведено на реальних ЕКС пацієнтів з діагностованою фібриляцією та тріпотінням передсердь. Технологія успішно сегментувала ЕКС та кількісно оцінила амплітудну й часову варіабельність. Для фібриляції передсердь функція ритму продемонструвала значну варіабельність (діапазон 400-800 мс) з різкими переходами між сусідніми значеннями. Для тріпотіння передсердь функція ритму показала більшу стабільність (діапазон 150-230 мс) з плавнішими коливаннями. Статистичний аналіз виявив чіткі патерни морфологічної варіабельності зі значеннями дисперсії до 0,004 мВ² для фібриляції передсердь та 0,025 мВ² для тріпотіння передсердь. Ключова інновація полягає в одночасному, але роздільному аналізі морфологічних та ритмічних характеристик через врахування функції ритму, що забезпечує комплексну оцінку амплітудної варіабельності та динаміки від циклу до циклу в рамках єдиної моделі ЦВП. Розроблена технологія дозволяє автоматично диференціювати різні серцеві патології через незалежну класифікацію ритмічних та морфологічних аномалій, підтримуючи клінічне прийняття рішень у кардіодіагностиці та застосуваннях моніторингу в реальному часі.
соціальна мережа, згорткова нейронна мережа, сіамська нейронна мережа, відстань Левенштейна, модель Noisy Channel, нечіткий пошук
Авторське право (c) 2025 Андрій СВЕРСТЮК, Любомир МОСІЙ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
АНАЛІЗ МЕТРИК ФРЕШЕ ТА ХАУСДОРФА Ї ЇХ МОДИФІКАЦІЙ ДЛЯ ПОРІВНЯННЯ ЗОБРАЖЕНЬ
У статті здійснено комплексний аналіз класичних і сучасних метричних підходів, що застосовуються для кількісної оцінки подібності зображень, зокрема метрик Фреше, Хаусдорфа, а також їх модифікацій — відстаней Громова-Фреше та Громова-Хаусдорфа. Показано, що актуальність цих досліджень визначається широким використанням методів порівняння зображень у системах комп’ютерного зору, де вони є основою для сегментації, класифікації та виявлення об’єктів у різних прикладних галузях, включаючи медицину. У роботі запропоновано розглядати зображення у вигляді полігонів, що уніфікує алгоритми обчислення та спрощує формальний опис процедур вимірювання відстаней. Здійснено порівняння властивостей метрик та проведено обчислювальні експерименти, які продемонстрували, що відстань Фреше ефективно відображає подібність контурів полігонів, тоді як метрика Хаусдорфа є доцільною для порівняння внутрішніх областей. Модифікації на основі підходів Громова забезпечують знаходження мінімальних відстаней і надають більш гнучкі результати при роботі зі складними структурами. Для кожної метрики наведено алгоритмічні рішення, охарактеризовано їхню обчислювальну складність і можливості практичного застосування. Окрему увагу приділено методам ізометричних перетворень, які зменшують похибку при зіставленні об’єктів. Результати підтверджені експериментами із застосуванням Java та бібліотеки OpenCV, що демонструють адекватність і продуктивність запропонованих підходів. Практична цінність дослідження полягає у можливості впровадження отриманих результатів у системи автоматизованого медичного діагностування для аналізу гістологічних, цитологічних та імуногістохімічних зображень. Запропоновані алгоритми можуть слугувати основою для створення ефективних методів сегментації та класифікації біомедичних даних..
Авторське право (c) 2025 Микола БЕРЕЗЬКИЙ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
СИНТЕЗ РЕКУРСИВНИХ ПРИСТРОЇВ ВЕРТИКАЛЬНО-ГРУПОВОГО ОБЧИСЛЕННЯ БАЗОВИХ БАГАТООПЕРАНДНИХ НЕЙРООПЕРАЦІЙ
Виділено операційний базис штучних нейронних мереж, який складається із груп таких нейрооперацій: попередньої обробки, процесорних та обчислення передатних функцій. Вибрано для апаратної реалізації базові багатооперандні нейрооперації: пошуку максимальних і мінімальних значень у одновимірному масиві даних, обчислення суми квадратів різниць та обчислення скалярного добутку. Вдосконалено методи вертикально-групового обчислення базових багатооперандних нейрооперацій (пошуку максимальних і мінімальних значень у одновимірному масиві даних, обчислення суми квадратів різниць, обчислення скалярного добутку), які шляхом вибору кількості розрядів у зрізі операндів для опрацювання в одному такті забезпечують узгодження часу надходження даних з часом обчислення та високу ефективність використання обладнання при їх апаратній реалізації. Запропоновано розробку рекурсивних пристроїв вертикально-групового обчислення базових багатооперандних нейрооперацій виконувати на основі інтегрованого підходу, який ґрунтується на можливостях сучасної елементної бази, охоплює вертикальні методи, алгоритми та рекурсивні структури пристроїв для реалізації базових нейрооперацій і враховує вимоги конкретних застосувань. Вибрано принципи розробки рекурсивних пристроїв вертикально-групового обчислення базових багатооперандних нейрооперацій, основними з яких є: використання базису елементарних арифметичних операцій та багатооперандного підходу; модульності; конвеєризації та просторового паралелізму; однорідності та регулярності структури; узгодження часу надходження даних з часом обчислення нейрооперації; спеціалізації та адаптації структури пристрою до вимог конкретного застосування. Розроблено перетворювач форматів, який перетворює потік послівних вхідних даних одновимірного масиву у паралельно-послідовну видачу даних групами розрядів. Розроблено базові структури, які апаратно відображають алгоритми обчислень і є основою для синтезу рекурсивних пристроїв вертикально-групового обчислення базових багатооперандних нейрооперацій із заданими параметрами. Вдосконалено метод синтезу рекурсивних пристроїв обчислення базових багатооперандних нейрооперацій з вертикально-груповою обробкою даних, який за рахунок використання механізмів узгодження часу обчислення з часом надходження даних забезпечує вибір структури, що виконує обробку даних у реальному часі та має високу ефективність використання обладнання. Показано, що використання вдосконалених вертикально-групових методів, розроблених базових структур пристроїв пошуку максимальних і мінімальних чисел у одновимірних масивах, обчислення сум квадратів різниць і скалярного добутку та вдосконаленого методу синтезу дає змогу забезпечити режим реального часу та реалізацію пристроїв обчислення базових багатооперандних нейрооперацій з вертикально-груповою обробкою даних з високою ефективністю використання обладнання.
Авторське право (c) 2025 Іван ЦМОЦЬ, Олег БЕРЕЗЬКИЙ, Тарас МАМЧУР https://creativecommons.org/licenses/by/4.0