EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Гарантированное управление движением манипуляционного робота
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2014) Гурко, А. Г.; Янчевский, И. В.; Гурко, О. Г.; Янчевський, І. В.; Gurko, A. G.; Yanchevskiy, I. V.
RU: Рассматривается задача управления движением манипуляционного робота при наличии в его модели параметрической неопределенности и действии неконтролируемых возмущений. Предложен робастный регулятор, основанный на методе вычисляемого момента, в котором для вычисления дополнительного управления, обеспечивающего компенсацию действия неопределенных факторов, используется гарантированный подход, согласно которому значения этих факторов известны лишь с точностью до принадлежности некоторым множествам. Для оптимизации управления использован квадратичный критерий качества. Эффективность предложенного решения подтверждено результатами численного моделирования.
UK: Розглядається задача управління рухом маніпуляційного робота при наявності в його моделі параметричної невизначеності та дії неконтрольованих збурень. Запропоновано робастний регулятор, що заснований на методі обчислюваного моменту, в якому для обчислення додаткового управління, що забезпечує компенсацію дії невизначених факторів, використовується гарантований підхід, згідно якого значення цих факторів відомі лише з точністю до приналежності деяким множинам. Для оптимізації управління використаний квадратичний критерій якості. Ефективність запропонованого рішення підтверджено результатами чисельного моделювання.
EN: The problem of a robot-manipulator movement under parametric uncertainties and uncontrolled disturbances has been considered. The robust controller based on the computed torque control using to calculate additional control that enables compensation of uncertain factors action a guaranteed approach, according to which values of these factors are known only to the limits of a certain set membership, has been proposed. The quadratic performance criterion for control optimization has been used. The efficiency of the proposed solution is confirmed with numerical simulation.
Робастное подавление возмущений при управлении насосными станциями в системе централизованного водоснабжения
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2014) Дорофеев, Ю. И.; Любчик, Л. М.; Дорофєєв, Ю. І.; Любчик, Л. М.; Dorofieiev, Yu. I.; Lyubchyk, L. M.
RU: Предложен подход к решению задачи синтеза стабилизирующего робастного управления запасами воды в системе подачи и распределения воды крупного города. Математическая модель системы подачи и распределения воды представлена в виде нелинейной дискретной модели в пространстве состояний с запаздыванием. Предложена методика факторизации матриц модели, описывающих влияние нелинейных термов, которая позволила представить заданные структурные ограничения в виде линейных матричных неравенств. Для подавления влияния возмущений, моделирующих изменения неизвестного, но ограниченного внешнего спроса, одновременно с обеспечением устойчивости замкнутой системы, применена методика инвариантных эллипсоидов, которая позволила сформулировать задачу в терминах линейных матричных неравенств, а синтез управления свести к последовательности задач одномерной выпуклой оптимизации и полуопределенного программирования. В качестве примера рассмотрен фрагмент системы подачи и распределения воды города Харьков.
UK: Запропоновано підхід до вирішення задачі побудови стабілізуючого робастного управління запасами води в системі подачі і розподілу води великого міста. Математична модель системи подачі і розподілу води подана у вигляді нелінійної дискретної моделі в просторі станів із запізненням. Запропоновано методику факторизації матриць моделі, що описують вплив нелінійних термів, яка дозволила подати задані структурні обмеження у вигляді лінійних матричних нерівностей. Для придушення впливу збурень, що моделюють зміни невідомого, але обмеженого зовнішнього попиту, одночасно із забезпеченням стійкості замкнутої системи, застосована методика інваріантних еліпсоїдів, яка дозволила сформулювати задачу в термінах лінійних матричних нерівностей, а синтез управління звести до послідовності задач одновимірної опуклою оптимізації та напіввизначеного програмування. Як приклад розглянуто фрагмент системи водопостачання міста Харків.
EN: An approach to solving the problem of stabilizing robust water inventory control synthesis for drinking water distribution system of a large city is proposed. The mathematical model of drinking water distribution system is presented in the form of a nonlinear discrete state-space model with time-delay. The technique of model matrix factorization describing the influence of nonlinear terms, which allowed to introduce structural constraints in the form of linear matrix inequalities, is proposed. To suppress the disturbances influence simulating unknown but bounded external demand, while ensuring robust stability of the closed-loop system, is used the invariant ellipsoids technique, which allowed to formulate the control problem in terms of linear matrix inequalities. As a result the control synthesis problem is reduced to a sequence of one-dimensional convex optimization problems and semi-definite programming. As an example, a fragment of the Kharkiv drinking water distribution system is consider.
Інформаційно-екстремальний алгоритм навчання системи діагностування емоційно-психічного стану людини
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2014) Довбиш, А. С.; Шелехов, І. В.; Прилепа, Д. В.; Dovbysh, A. S.; Shelehov, І. V.; Prylepa, D. V.
UK: Розглядається метод розпізнавання емоційно-психічного стану людини за зображеннями її обличчя. При цьому запропоновано для одержання додаткової інформації використовувати такі фрагменти зображення обличчя людини, які включають зони очей і носу. Формування вхідного математичного опису системи розпізнавання здійснюється шляхом аналізу лівопівкульних та правопівкульних зображень обличчя людини. При цьому попередньо для стабільного емоційно-психічного стану особи формується навчальна матриця яскравості зображення, як всього обличчя, так і його відповідних фрагментів. Машинне навчання здійснюється в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, що грунтується на максимізації інформаційної спроможності системи розпізнавання. Як критерій функціональної ефективності машинного навчання використано модифіковану інформаційну міру Кульбака, яка розглядається як функціонал від точнісних характеристик двохальтернативних рішень. За побудованою категорійною моделлю у вигляді відображення множин, задіяних в процесі навчання, розроблено інформаційно-екстремальний алгоритм оптимізації геометричних параметрів гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання, що відновлюються в процесі навчання в радіальному базисі простору ознак. За результатами фізичного моделювання доведено, що фрагменти обличчя є достатньо інформативними при розпізнаванні емоційно-психічного стану людини.
EN: A method of the emotional and mental person’s state recognition using facial image is considered. The fragments with eye and nose areas of the image are prompted for additional information obtaining. A forming of the input mathematical description of pattern recognition system by analyzing the left hemisphere and right hemisphere images of the human face is proposed. The preliminary process of forming training matrix by image brightness for a stable emotional and mental person’s state uses the whole images as well as corresponding fragments. Machine learning in the framework of information-extreme intellectual technologies is based on maximizing the information capacity of the recognition system. A criterion for the functional efficiency of machine learning uses a modified information measure Kullback as a functional of the accuracy characteristics of the two alternative solutions. An information-extreme algorithm for optimization geometrical parameters of recovering in radial basis of the feature space during the learning process hyperspherical containers of recognition classes is developed by the categorical model of mapping involved in the learning process sets. Physical modeling results proved that the fragments of facial image are quite informative for the emotional and mental person’s state recognition.
Проектування та впровадження систем електронної контент-комерції
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2014) Берко, А. Ю.; Висоцька, В. А.; Чирун, Л. В.; Berko, A. Y.; Vysotska, V. A.; Chyrun, L.V.
UK: Запропоновано метод опрацювання комерційного контенту як етап життєвого циклу контенту в системах електронної комерції. Метод опрацювання комерційного контенту описує процеси формування інформаційних ресурсів в системах електронної контент-комерції та спрощує технологію управління комерційним контентом. У цій роботі проаналізовано основні проблеми електронної контент-комерції та функціональних сервісів опрацювання комерційного контенту. Запропонований метод дає можливість створити засоби опрацювання інформаційних ресурсів в системах електронної контент-комерції та реалізувати підсистеми формування, управління та супроводу комерційного контенту.
EN: The method of commercial content processing as the content life cycle stage in electronic commerce systems is proposed. The method of commercial content processing describes the information resources forming in electronic content commerce systems and automation technology that simplifies the commercial content management. The main problems of electronic content commerce and functional services of commercial content processing are analyzed. The proposed method gives an opportunity to create an instrument of information resources processing in electronic commerce systems and to implement the subsystem of commercial content formation, management and support.
Оптимизация процесса предобработки информации в системах кластеризации высокоразмерных данных
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2014) Бабичев, С. А.; Бабічев, С. А.; Babichev, S. A.
RU: Представлена методика выбора оптимального метода нормализации при построении кластерной структуры объектов, отличительной особенностью которых является высокая размерность признакового пространства. В качестве основного критерия оценки качества предобработки данных использовался критерий энтропия Шеннона и относительное изменение энтропии в процессе трансформации данных. Понижение размерности признакового пространства исследуемых объектов производилось при помощи компонентного анализа. Построена модель системы кластеризации с использованием алгоритма нечеткой кластеризации fuzzy C-means, при помощи которой произведена оценка качества кластеризации при использовании различных методов предобработки данных. Показано, что для исследуемых данных наилучшим методом нормализации является метод десятичного масштабирования, при котором энтропия обработанного сигнала принимает наименьшее значение, при этом в процессе трансформации данных компонентным анализом относительное изменение энтропии не превышает допустимых норм.
UK: Представлено методику вибору оптимального методу нормалізації при побудові кластерної структури об’єктів, відмінною особливістю яких є висока розмірність простору ознак. Як основний критерій оцінки якості передобробки даних використовувався критерій ентропія Шеннона і відносна зміна ентропії у процесі трансформації даних. Зниження розмірності простору ознак досліджуваних об’єктів здійснювалося за допомогою компонентного аналізу. Побудовано модель системи кластеризації з використанням алгоритму нечіткої кластеризації fuzzy C-means, за допомогою якої зроблено оцінку якості кластеризації при використанні різних методів передобробки даних. Показано, що для досліджуваних даних найкращим методом нормалізації є метод десяткового масштабування, при якому ентропія обробленого сигналу приймає найменше значення, при цьому в процесі трансформації даних компонентним аналізом відносна зміна ентропії не перевищує допустимих норм.
EN: The methodic of choice of optimal normalization method for object cluster structure of creation, with high dimension of feature space, is shown. The Shannon entropy criterion and entropy relative change were used as main criterions of estimating the data preprocessing quality during the data transformation. Decreasing of feature space dimension of tested objects was realized by component analysis. Model of system clustering with the use of fuzzy C-means algorithm was constructed, which the help of whith the estimate of clustering quality was established by the use of different data preprocessing methods. It’s shown that the best normalization method for tested data is decimal-scaling method, by which the entropy of processed signal gets minimal significance, and relative change of entropy doesn’t exceed permissible norms during the process of data transformation by component analysis.