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
Силабус навчальної дисципліни «Безпека життєдіяльності фахівця з основами охорони праці»
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2026) Шмирко, Віра Іванівна; Shmyrko, Vera
UK: Наведені мета та завдання курсу, теми лекцій і лабораторних занять, тематика для самостійної роботи, критерії оцінювання якості навчання, методичне забезпечення, рекомендована література та інформаційні ресурси для навчальної дисципліни «Безпека життєдіяльності фахівця з основами охорони праці»
EN: The course goals and objectives, lecture and laboratory topics, and topics for independent work are given, criteria for assessing the quality of training, methodological support, recommended literature and information resources for the academic discipline «Safety of a specialist's life with the basics of labor protection»
The frequency method for optimal identification of close-loop system elements
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Osadchyi, S. І.; Zozulya, V. A.; Kalich, V. M.; Timoshenko, A. S.; Осадчий, С. І.; Зозуля, В. А.; Каліч, В. М.; Тимошенко, Г. С.
EN: Context. The article is devoted to overcoming the contradictions between the assumptions adopted in known methods of closed-loop control system identification and the design and conditions of its operation. The article presents a new method of identifying the transfer functions matrix of a two-level closed-loop control system element, which functions under the conditions of multidimensional stationary centered random influences.
Objective. The purpose of the study, the results of which are presented in this paper, is to extend the indirect identification method to the case of estimating one of the two-level closed-loop control system elements’ dynamics model based on passive experiment data.
Method. To solve the optimal identification problem, a variational method for minimizing the quality functional on the class of fractional-rational transfer function matrices was used.
Results. As a result of the research, the identification problem formulation was formalized, the rules for obtaining experimental information about the input and output signals were determined, the rules for identifying the transfer functions matrix of a two-level closed-loop control system element, which minimizes the sum of the variances of identification errors in the frequency domain, and the verification of these rules was carried out.
Conclusions. Justified rules allow to correctly determine transfer functions matrices of the closed-loop systems selected element when fulfilling the defined list of conditions. The closed-loop systems control paths signals analysis proves the possibility of the effect of changing these signals statistical means, even under conditions of only centered stationary input influences actions on the system. Based on this, the further development of research can be aimed at overcoming such effects.
UK: Актуальність. Стаття присвячена подоланню протиріч між припущеннями, прийнятими при формулюванні методу ідентифікації, та конструкцією і умовами функціонування замкненої системи керування. У статті здійснено приведення архітектури дворівневої замкненої систем керування до структурної схеми, яка має дві частини. Перша частина поєднує у собі головний контролер та систему зв’язку з головними сенсорами. Друга частина складається з локальної систему керування, кінематичної ланки та головних сенсорів.
Мета роботи. Метою дослідження, результати якого представлені у цій статті, є поширення дії непрямого методу ідентифікації на випадок оцінювання моделі динаміки головного контролера дворівневої замкненої системи керування за даними пасивного експерименту.
Метод. У статті використано метод ідентифікації в частотній області багатовимірних стохастичних систем стабілізації рухомих об’єктів з довільною динамікою. Початкова інформація про зміни сигналів «вхід-вихід» отримана за даними пасивного експерименту під час натурних випробувань, яка спотворена недосконалістю вимірювальних приладів та системи реєстрації.
Результати. Визначено новий метод ідентифікації елементів дворівневої замкненої системи керування, яка функціонує в умовах дії багатовимірних стаціонарних центрованих випадкових впливів.
Висновки. Обґрунтовані правила дозволяють коректно визначати матриці передатних функцій обраного елемента замкненої системи при виконанні визначеного переліку умов. Проведений аналіз сигналів контурів керування замкнутими системами доводить можливість існування ефекту зміни цих сигналів статистичними засобами навіть за умов дії на систему лише зосереджених стаціонарних вхідних впливів. Виходячи з цього, подальший розвиток досліджень може бути спрямований на подолання таких ефектів.
Development of applied ontology for the analysis of digital criminal crime
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Vlasenko, L. O.; Lutska, N. M.; Zaiets, N. A.; Savchenko, T. V.; Rudenskiy, A. A.; Власенко, Л. О.; Луцька, Н. М.; Заєць, Н. А.; Савченко, Т. В.; Руденський, А. А.
EN: Context. A feature of the modern digital world is that crime is often committed thanks to the latest computer technologies, and the work of law enforcement agencies faces a number of complex challenges in the digital environment. The development of information technology and Internet communications creates new opportunities for criminals who use digital traces and evidence to commit crimes, which complicates the process of identifying and tracking them.
Objective. Development of an applied ontology for a system for analyzing a digital criminal offense, which will effectively analyze, process and interpret a large amount of digital data. It will help to cope with the complex task of processing digital data, and will also help automate the process of discovering new knowledge.
Methods. To build an ontological model as a means of reflecting knowledge about digital crime, information was collected on existing international and domestic classifications. The needs and requirements that must be satisfied by the developed ontology were also analyzed. The creation of an ontological model that reflects the basic concepts, relationships in the field of digital criminal offense was carried out in accordance with a recognized ontological analysis of a specialized subject area.
Results. An applied ontology contains the definition of entities, properties, classes, subclasses, etc., as well as the creation of semantic relationships between them. At the center of the semantics is the Digital Crime class, the problem area of which is complemented by the interrelated classes Intruder, Digital evidence, Types of Crime, and Criminal liability. Such characteristics as motive, type of crime, method of commission, classification signs of digital traces and types of crime, as well as other individual information were assigned to the attributes of the corresponding classes. An ontological model was implemented in OWL using the Protégé software tool. A feature of the implementation of the applied ontology was the creation of SWRL rules for automatically filling in additional links between a class instance. Manual and automatic verification of the ontology showed the integrity, consistency, a high degree of correctness and adequacy of the model. The bugs found were usually related to technical aspects and semantic inconsistencies, which were corrected during further development iterations.
Conclusions. The research confirmed the effectiveness of the developed applied ontology for the analysis of digital criminality, providing more accurate and faster results compared to traditional approaches.
UK: Актуальність. Особливістю сучасного цифрового світу є те, що злочинність вже нерідко вчиняється завдяки новітнім комп’ютерним технологіям, а робота правоохоронних органів стикається з низкою складних викликів у цифровому середовищі.. Розвиток інформаційних технологій та інтернет-комунікацій створює нові можливості для злочинців, які використовують цифрові сліди та докази для здійснення злочинів, що ускладнює процес їх виявлення та відслідковування.
Мета. Розробка прикладної онтології для системи аналізу цифрового кримінального злочину, яка дозволить ефективно аналізувати, обробляти та інтерпретувати велику кількість цифрових даних. Вона допоможе впоратися зі складним завданням обробки цифрових даних, а також сприятиме автоматизації процесу виявлення нових знань.
Метод. Для побудови онтологічної моделі як засобу відображення знань про цифровий злочин було зібрано інформацію про існуючі міжнародну та вітчизняну класифікації, а також проаналізовані потреби та вимоги, які мають бути задоволені розробленою онтологією. Створення онтологічної моделі, яка відображає основні поняття, взаємозв’язки у сфері цифрового кримінального злочину, було здійснено відповідно з визнаним онтологічним аналізом спеціалізованої предметної області.
Результати. Прикладна онтологія містить означення сутностей, властивостей, класів, підкласів тощо, а також створення семантичних відношень між ними. В центрі семантики знаходиться клас цифровий злочин (Digital Crime), проблемну область якого доповнюють взаємозв’язані класи злочинець (Intruder), цифровий слід (Digital evidence), тип злочину (Types of Crime) та кримінальна відповідальність (Criminal liability). Такі характеристики, як мотив, вид злочину, метод скоєння, класифікаційні ознаки цифрових слідів та типів злочину, а також інша індивідуальна інформація були віднесені до атрибутів відповідних класів. Реалізована онтологічна модель на мові OWL програмним засобом Protégé. Особливістю реалізації прикладної онтології було створення SWRL-правил для автоматичного заповнення додаткових зв’язків між екземплярами класу. Ручна та автоматична перевірка онтології показала цілісність, узгодженість, високу ступінь коректності та адекватності моделі. Виявлені помилки були, як правило, пов’язані з технічними аспектами та семантичними неузгодженостями, які були виправлені під час подальших ітерацій розробки.
Висновки. Дослідження підтвердило ефективність розробленої прикладної онтології для аналізу цифрового кримінального злочину, забезпечуючи більш точні та швидкі результати порівняно з традиційними підходами.
Detection of a seismic signal by a three-component seismic station and determination of the seismic event center
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Vakaliuk, T. A.; Pilkevych, I. A.; Hordiienko, Y. O.; Loboda, V. V.; Saliy, A. O.; Вакалюк, Т. А.; Пількевич, І. А.; Гордієнко, Ю. О.; Лобода, В. В.; Салій, А. О.
EN: Context. The work is devoted on the development of theoretical foundations aimed at automating process of determining location at the seismic event center.
Objective. The purpose of the work is to develop a method for determining the center of a seismic event based on the use of the features of the angular characteristics of the constituent volume waves of a seismic signal obtained with the help of a three-component seismic station. The proposed method will reduce the time it takes to provide users with preliminary information about the fact of a seismic event and its parameters.
Method. The method of automatic detection focal point is based on features of orthogonality in the angular characteristics volume waves registered sample of three-component seismic recordings from a certain direction. Implementation of the proposed approaches makes it possible to reduce the processing time of the seismic record with appropriate reliability compared to processing in manual mode.An example application of the proposed method (algorithm) for processing a seismic signal in the Vrancea zone on 27.10.2004 with magnitude M=5.7 is considered.
Results. The proposed approach to processing the measured data of a separate seismic three-component seismic station using a polarization analysis device allows detecting the arrival of a seismic signal, identifying the main components of a seismic signal, and estimating the location of the epicenter of a seismic event.Experimental research on the use of the proposed algorithm for determining the location of the epicenter of a seismic event showed that the time of establishing an emergency event within the borders of Ukraine was reduced five times (from 15 to 3 minutes), and the detection error was 37 km.
Conclusions. The formed basis and proposed approach to detecting a seismic signal, identifying its components and determining a seismic event focal point based on results of processing a three-component seismic record are effective. Proposed method (algorithm) should be used to automate process of seismic signal detection by a three-component seismic station and to determine the seismic event center.
UK: Актуальність. Робота присвячена розвитку теоретичних засад, спрямованих на автоматизацію процесу визначення місцезнаходження осередку сейсмічної події.
Мета роботи – розробка методу визначення осередку сейсмічної події на основі використання особливостей кутових характеристик складових об’ємних хвиль сейсмічного сигналу, отриманого за допомогою трикомпонентної сейсмічної станції. Запропонований метод призведе до зменшення часу надання попередньої інформації користувачам про факт сейсмічної події та її параметри.
Метод. В основу методу автоматичного визначення осередку сейсмічної події покладено особливості ортогональності кутових характеристик об’ємних хвиль зареєстрованої вибірки трикомпонентного сейсмічного запису з певного напрямку. Реалізація запропонованих підходів дозволяє з відповідною достовірністю зменшити час обробки сейсмічного запису у порівнянні з обробкою у ручному режимі. В роботі розглянутий приклад застосування запропонованого методу (алгоритму) для обробки сейсмічного сигналу у зоні Вранча 27.10.2004 р. з магнітудою М=5,7.
Результати. Запропонований підхід щодо обробки вимірюваних даних окремої сейсмічної трикомпонентної сейсмічної станції з використанням апарату поляризаційного аналізу, дозволяє здійснювати виявлення вступу сейсмічного сигналу, проводити ідентифікацію основних складових сейсмічного сигналу та проводити оцінку місцеположення осередку сейсмічної події. Експериментальні дослідження по використанню запропонованого алгоритму визначення місцезнаходження осередку сейсмічної події показав, що час встановлення надзвичайної події в межах України скорочено в п’ять разів (з 15 до 3 хвилин), а помилка визначення становить 37 км.
Висновки. Сформовані основи та запропонований підхід щодо виявлення сейсмічного сигналу, ідентифікацію його складових та визначення осередку сейсмічної події за результатами обробки трикомпонентного сейсмічного запису є ефективними. Запропонований метод (алгоритм) доцільно застосовувати при автоматизації процесу виявлення сейсмічного сигналу трикомпонентною сейсмічною станцією та визначення осередку сейсмічної події.
Технологія породження продовження пісень на основі стратегій генерації тесту, textmining і мовної моделі Т5
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Медяков, О. О.; Висоцька, В. А.; Mediakov, O.; Vysotska, V.
UK: Актуальність. Наперед навчені великі мовні моделі, на сьогодні – це локомотив розвитку не лише NLP, а й систем глибинного навчання загалом. Моделі трансформери здатні розв’язувати фактично усі задачі, що наразі існують, за умови виконання певних вимог та практик їх навчання. В свою чергу, слова, речення та тексти є базовим і найважливішим способом комунікації між інтелектуально розвиненими істотами. Звичайно, мовлення і тексти використовуються для донесення певних емоції, подій тощо. Один з основних напрямків використання мови для опису пережитих емоцій – це пісні з текстами. Проте, часто через необхідність збереження рими та римування, розмірності віршових рядків, структури пісні тощо, артистам приходиться використовувати повторення рядків у текстах. Крім того, процес написання текстів може бути тривалим.
Метою дослідження є розробка інформаційної технології генерації продовження текстів пісень на основі моделі машинного навчання T5 з (SA, specific author) та без (NSA, non-specific author) врахування стилю автора.
Метод. Для процесу генерації важливим є питання вибору стратегії декодування. Проте, заміть того, щоб надати перевагу конкретній стратегії, у системи буде підтримка множини стратегій. Зокрема такі 8 стратегій: Contrastive search, Top-p sampling, Top-k sampling, Multinomial sampling, Beam search, Diverse beam search, Greedy search, та Beam-search multinomial sampling.
Результати. Розроблено модель машинного навчання для генерації продовження текстів пісень з допомогою великих мовних моделей, зокрема моделі T5, для прискорення, доповнення та підвищення гнучкості процесу написання текстів до пісень.
Висновки. Створена модель показує відмінні результати генерації продовження текстів пісень на тестових даних. Аналіз вихідних даних показав, що модель NSA має менш деградаційні результати, а для моделі SA необхідно збалансовувати кількість тексту для кожного автора. Обраховано кілька текстових метрик як BLEU, RougeL та RougeN для кількісного порівняння результатів моделей та стратегій генерування. Значення метрики BLEU є найрізноманітнішим, і його значення значно змінюється, залежно від стратегії. При цьому Rouge метрики мають меншу варіативність, менший розмах значень. Для порівняння використано 8 різних методик декодування для генерації тексту, що підтримуються бібліотеку transformers. З усіх результатів порівняння текстів видно, що метрично найкращим методом генерації текстів пісень є beam пошук та його варіації, зокрема променевий семплінг. Contrastive search зазвичай перевершував звичайний жадібний підхід. Методи top-p та top-k не мають однозначної переваги один на одним, і в різних ситуаціях давали різні результати.
EN: Context. Pre-trained large language models are currently the driving force behind the development of not only NLP, but also deep learning systems in general. Model transformers are able to solve virtually all problems that currently exist, provided that certain requirements and training practices are met. In turn, words, sentences and texts are the basic and most important way of communication between intellectually developed beings. Of course, speech and texts are used to convey certain emotions, events, etc. One of the main ways of using language to describe experienced emotions is songs with lyrics. However, often due to the need to preserve rhyme and rhyming, the dimensions of verse lines, song structure, etc., artists have to use repetition of lines in the lyrics. In addition, the process of writing texts can be long.
Objective of the study is to develop information technology for generating the continuation of song texts based on the T5 machine learning model with (SA, specific author) and without (NSA, non-specific author) consideration of the author's style.
Method. Choosing a decoding strategy is important for the generation process. However, instead of favoring a particular strategy, the system will support multiple strategies. In particular, the following 8 strategies: Contrastive search, Top-p sampling, Top-k sampling, Multinomial sampling, Beam search, Diverse beam search, Greedy search, and Beam-search multinomial sampling.
Results. A machine learning model was developed to generate the continuation of song lyrics using large language models, in particular the T5 model, to accelerate, complement and increase the flexibility of the songwriting process.
Conclusions. The created model shows excellent results of generating the continuation of song texts on test data. Analysis of the raw data showed that the NSA model has less degrading results, while the SA model needs to balance the amount of text for each author. Several text metrics such as BLEU, RougeL and RougeN are calculated to quantitatively compare the results of the models and generation strategies. The value of the BLEU metric is the most variable, and its value varies significantly depending on the strategy. At the same time, Rouge metrics have less variability, a smaller range of values. For comparison, 8 different decoding methods for text generation, supported by the transformers library, were used. From all the results of the text comparison, it is clear that the metrically best method of song text generation is beam search and its variations, in particular beam sampling. Contrastive search usually outperformed the conventional greedy approach. The top-p and top-k methods are not clearly superior to each other, and in different situations gave different results.