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
The reliability improving of computer system elements with using modular encoding
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2022) Freyman, V. I.; Фрейман, В. І.
EN: Context. Computing systems are implemented in many industries and economies of the modern world. The quality indicators of the systems in which they are used depend on the reliability of their work. The reliability of a computing system consists of the reliability of the construction and functioning of its elements. It is not always possible to ensure reliability in the design by choosing a high-quality element base, structural redundancy, or other well-known methods. Therefore, important and critical elements of computing systems are protected by built-in control schemes. They allow you to detect errors that occur when performing basic data operations. An effective way of constructing such circuits is to use actions on the remainder of the division of the operands by a selected module or by several modules (modular coding). Especially the task of choosing the most accurate and least redundant means of control is relevant for a wide range of basic elements of modern computing systems.
Objective. The aim of the work is research and development of recommendations on the use of modular coding to improve the reliability of the functioning of elements of modern computing systems in various hardware and software basis.
Methods. A method for numerical control of the correctness of performing basic arithmetic and logical operations by computing devices is selected and analyzed. On its basis, a schematic model of a computing system was built and verified in the MatLab Simulink environment, which uses modular coding as a means of ensuring the reliability of the functioning of elements. The analysis of the probabilistic characteristics of decision-making is carried out, estimates of the probability of an erroneous decision-making are given. A software implementation of the simulation algorithm in the Visual Basic for Applications environment has been created, which made it possible to plot the dependence of reliability indicators on coding parameters.
Results. A schematic model of a computing system has been developed. It allows study various combinations of faults in the functioning of elements and errors in their operations. An algorithm for simulating all kinds of malfunctions and errors in the functioning of elements of computing systems when they perform basic operations is implemented in software. The qualitative dependences of the probabilistic characteristics of reliability on the coding parameters are determined. Based on the analysis of the characteristics obtained, conclusions are drawn and practical recommendations are given on the use of modular coding in the elements of computing systems in order to achieve the specified reliability indicators.
Conclusions. To improve the reliability of the functioning of the elements of computing systems, it is effective to use built-in control schemes using modular coding. Taking into account the recommendations for choosing the parameters of the codes will ensure the required reliability with minimal redundancy of circuits and the computational complexity of the calculation algorithms.
UK: Актуальність. Обчислювальні системи запроваджено у багато галузей промисловості та економіки сучасного світу. Від надійності їхньої роботи залежать якісні показники тих систем, у яких вони використовуються. Надійність обчислювальної системи складається з надійності побудови та функціонування її елементів. Не завжди можна забезпечити надійність під час проектування вибором якісної елементної бази, структурною надмірністю або іншими відомими способами. Тому важливі та відповідальні елементи обчислювальних систем захищають схемами вбудованого контролю. Вони дозволяють виявляти помилки, які відбуваються під час виконання основних операцій із даними. Ефективним способом побудови таких схем є застосування дій над залишками від розподілу операндів за вибраним модулем або за декількома модулями (модулярне кодування). Особливо завдання вибору найточнішого та найменш надлишкового засобу контролю актуальне для широкого спектру базисних елементів сучасних обчислювальних систем.
Мета роботи. Метою роботи є проведення досліджень та розробка рекомендацій щодо застосування модулярного кодування для підвищення надійності функціонування елементів сучасних обчислювальних систем у різному апаратурно- програмному базисі.
Методи. Вибрано та проаналізовано спосіб числового контролю правильності виконання основних арифметичних та логічних операцій обчислювальними пристроями. На його основі було побудовано та верифіковано схемотехнічну модель обчислювальної системи в середовищі MatLab Simulink, що використовує модулярне кодування як засіб забезпечення надійності функціонування елементів. Проведено аналіз імовірнісних характеристик ухвалення рішення, дано оцінки ймовірності помилкового ухвалення рішення. Створено програмну реалізацію алгоритму імітаційного моделювання у середовищі Visual Basic for Applications, яка дозволила побудувати залежності показників надійності від параметрів кодування.
Результати. Розроблено схемотехнічну модель обчислювальної системи, яка дозволяє досліджувати різні поєднання несправностей функціонування елементів та помилок у виконанні ними операцій. Програмно реалізований алгоритм імітаційного моделювання різноманітних несправностей та помилок функціонування елементів обчислювальних систем під час виконання ними базисних операцій. Визначено якісні залежності ймовірнісних характеристик надійності від параметрів кодування. На підставі аналізу отриманих характеристик зроблено висновки та надано практичні рекомендації щодо застосування модулярного кодування в елементах обчислювальних систем з метою досягнення ними заданих показників надійності.
Висновки. Для підвищення надійності функціонування елементів обчислювальних систем є ефективним застосування схем вбудованого контролю з використанням модулярного кодування. Облік рекомендацій щодо вибору параметрів кодів дозволить забезпечити необхідну надійність за мінімальної надмірності схем та обчислювальної складності алгоритмів розрахунку.
Моделювання Ігрової задачі призначення персоналу для виконання ІТ-проектів на основі онтологій
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2022) Кравець, П. О.; Литвин, В. В.; Висоцька, В. А.; Kravets, P.; Lytvyn, V.; Vysotska, V.
UK: Актуальність. У цій статті описано розв’язування ігрової задачі призначення персоналу для роботи над проектами на основі онтологічного підходу. Суть задачі полягає у такому. Існує потреба у створенні команд для виконання декількох проектів. Кожен проект задається набором необхідних онтологічних знань. Для виконання проектів менеджери залучають кваліфікованих спеціалістів (агентів), здібності яких також задаються наборами онтологій. Склад команд повинен бути таким, щоб об’єднані онтології їх агентів покривали множини онтологій відповідних проектів. Кожен агент з певними імовірностями може прийняти послідовну участь у виконанні декількох проектів. Одночасна робота агента над різними проектами не допускається. Необхідно визначити порядок виконання проектів і відповідний йому порядок призначення персоналу.
Метою дослідження є розроблення математичної моделі стохастичної гри, рекурентних марковських методів для її розв’язування, алгоритмічного та програмного забезпечення, проведення комп’ютерного експерименту, аналіз результатів та виробленням рекомендацій щодо їх практичного застосування.
Метод. Для планування виконання проектів використано стохастичний ігровий алгоритм розфарбовування неорієнтованого випадкового графа. Для цього кількість вершин графа прийнята рівною кількості проектів. Ребрами з’єднано ті вершини графа проектів, для виконання яких залучено одного і того ж агента. З урахуванням відновлювальних відмов агентів зв’язки між вершинами графа динамічно змінюються. Необхідно досягнути правильного розфарбування випадкового графа. Тоді проекти з однаково зафарбованими вершинами графа можуть бути виконані паралельно, а проекти з різними кольорами вершин – послідовно.
Результати. У статті побудовано математичну модель стохастичної гри та самонавчальний марковський метод для її розв’язування. Кожна вершина графа контролюється гравцем. Чистими стратегіями гравця є елементи палітри кольорів. Після вибору кольору власної вершини кожен гравець обчислює поточний програш як відносну кількість однакових кольорів у локальній множині сусідніх гравців. Мета гравців полягає у мінімізації функцій середніх програшів. Марковський рекурентний метод забезпечує адаптивний вибір кольорів вершин випадкового графа на основі динамічних векторів змішаних стратегій, значення яких залежать від поточних програшів гравців. Результатом стохастичної гри є асимптотично правильно розфарбований випадковий граф, коли кожному ребру початкового детермінованого графа будуть відповідати у середньому різні кольори вершин.
Висновки. Проведено комп’ютерний експеримент, який підтвердив збіжність стохастичної гри для задачі розфарбовування випадкового графа. Це дало можливість визначити порядок призначення персоналу для виконання проектів.
EN: Context. This article describes how to solve the game problem of assigning staff to work on projects based on an ontological approach. The essence of the problem is this. There is a need to create teams to carry out several projects. Each project is defined by a set of necessary ontological knowledge. To implement projects, managers invite qualified specialists (agents), whose abilities are also defined by sets of ontologies. The composition of the teams should be such that the combined ontologies of their agents cover the set of ontologies of the respective projects. Each agent with a certain probability can take part in the implementation of several projects. Simultaneous work of the agent on different projects is not allowed. It is necessary to determine the order of project implementation and the corresponding order of personnel appointment.
Objective of the study is to develop a mathematical model of stochastic game, recurrent Markov methods for its solution, algorithmic and software, computer experiment, analysis of results and development of recommendations for their practical application.
Method. A stochastic game algorithm for coloring an undirected random graph was used to plan project execution. To do this, the number of vertices of the graph is taken equal to the number of projects. The edges of the project graph for which the same agent is invited are connected by edges. Due to the recovery failures of agents, the connections between the vertices of the graph change dynamically. It is necessary to achieve the correct coloring of the random graph. Then projects with the same colored vertices of the graph can be executed in parallel, and projects with different colors of vertices – in series.
Results. The article builds a mathematical model of a stochastic game and a self-learning Markov method for its solution. Each vertex of the graph is controlled by the player. The player’s pure strategies are the elements of the color palette. After selecting the color of their own top, each player calculates the current loss as a relative number of identical colors in the local set of neighboring players. The goal of the players is to minimize the functions of average losses. The Markov recurrent method provides an adaptive choice of colors for the vertices of a random graph based on dynamic vectors of mixed strategies, the values of which depend on the current losses of players. The result of a stochastic game is an asymptotically correctly colored random graph, when each edge of the initial deterministic graph will correspond on average to different colors of vertices.
Conclusions. A computer experiment was performed, which confirmed the convergence of the stochastic game for the problem of coloring a random graph. This made it possible to determine the procedure for appointing staff to implement projects.
Neuromodeling of operational processes
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2022) Subbotin, S. A.; Pukhalska, H. V.; Leoshchenko, S. D.; Oliinyk, A. O.; Gofman, Ye. O.; Субботін, Сергій Олександрович; Пухальська, Гульнара Вікторівна; Леощенко, Сергій Дмитрович; Олійник, Андрій Олександрович; Гофман, Євген Олександрович
EN: Context. The problem of synthesis a neural network model of operational processes with the determination of the optimal topology, which is characterized by a high level of logical transparency and acceptable accuracy, is considered. The object of the study is the process of neural network modeling of operational processes using an indicator system to simplify the selection of the topology of neuromodels.
Objective of the work is to synthesis a neural network model of operational processes with a high level of logical transparency and acceptable accuracy based on the use of an indicator system.
Method. It is proposed to use a system of indicators to determine the topological features of ANN, which is the basis for modeling operational processes. The assessment of the level of complexity of the task obtained on the basis of information about the input data and the values of the criteria for assessing the specificity of the task allows to categorize the task to one of the types of complexity in order to determine the approach to the synthesis of a neuromodel. Complexity category OS allows, based on analytical data about the selection of input data, to obtain the exact number of neurons in the hidden layer for the synthesis of a neuromodel with a high level of logical transparency, which significantly expands their practical use and reduces the cost of subsequent operational processes.
Results. The obtained neuromodels of operational processes based on historical data. The use of the indicator system made it possible to significantly increase the level of logical transparency of the models, while maintaining high accuracy. Synthesized neuromodels reduce the resource intensity of operational processes by increasing the level of previous modeling.
Conclusions. The conducted experiments confirmed the operability of the proposed mathematical software and allow to recommend it for use in practice when modeling operational processes. The prospects for further research may consist in the use of more complex methods of feature selection to fix the group relationships of information features for the construction of more complex models.
UK: Актуальність. Розглянуто завдання побудови нейромережевої моделі експлуатаційних процесів з визначенням оптимальної топології, яка відрізняється високим рівнем логічної прозорості та прийнятною точністю. Об’єктом дослідження є процес нейромережевого моделювання експлуатаційних процесів із застосуванням індикаторної системи для спрощення вибору топології нейромоделей.
Мета роботи полягає в побудові нейромережевої моделі експлуатаційних процесів з високим рівнем логічної прозорості і прийнятною точністю на основі використання індикаторної системи.
Метод. Запропоновано використовувати систему індикаторів для визначення топологічних особливостей штучних нейронних мереж, які є базисом для моделювання експлуатаційних процесів. Оцінка рівня складності задачі отримана на основі інформації про вхідні дані та значень критеріїв оцінки специфічності задачі дозволяє категоризувати задачу до одного з видів складності, щоб визначити підхід до синтезу нейромоделі. Категорія складності організована простота дозволяє на основі аналітичних даних про вибірку вхідних даних отримати точну кількість нейронів в прихованому шарі для синтезу нейромоделі з високим рівнем логічної прозорості, що значно розширює їх практичне використання і знижує вартість наступних експлуатаційних процесів.
Результати. Отримані нейромоделі експлуатаційних процесів на основі історичних даних. Використання системи індикаторів дозволило в значній мірі збільшити рівень логічної прозорості моделей, зберігаючи високу точність. Синтезовані нейромоделі знижують ресурсоємність промислових процесів за рахунок збільшення рівня попереднього моделювання.
Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого математичного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при моделюванні експлуатаційних процесів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати у використанні більш складних методів відбору ознак для фіксації групових взаємозв’язків інформаційних ознак для побудови більш складних моделей.
Developing a fuzzy risk assessment model for ERP-systems
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2022) Kozhukhivskyi, A. D.; Kozhukhivska, O. A.; Кожухівський, А. Д.; Кожухівська, О. А.
EN: Context. Because assessing information security risks is a complex and complete uncertainty process, and uncer-tainties are a major factor influencing valuation performance, it is advisable to use fuzzy methods and models that are adaptive to non-calculated data. The formation of vague assessments of risk factors is subjective, and risk assessment depends on the practical results obtained in the process of processing the risks of threats that have already arisen during the functioning of the organization and experience of information security professionals. Therefore, it will be advisable to use models that can adequately assess fuzzy factors and have the ability to adjust their impact on risk assessment. The greatest performance indicators for solving such problems are neuro-fuzzy models that combine methods of fuzzy logic and artificial neural networks and systems, i.e. “human-like” style of considerations of fuzzy systems with training and simulation of mental phenomena of neural networks. To build a model for calculating the risk assessment of information security, it is proposed to use a fuzzy product model. Fuzzy product models (Rule-Based Fuzzy Mo-dels/Systems) this is a common type of fuzzy models used to describe, analyze and simulate complex systems and processes that are poorly formalized.
Objective. Development of the structure of a fuzzy model of quality of information security risk assessment and protection of ERP systems through the use of fuzzy neural models.
Method. To build a model for calculating the risk assessment of information security, it is proposed to use a fuzzy product model. Fuzzy product models are a common kind of fuzzy models used to describe, analyze and model complex systems and processes that are poorly formalized.
Results. Identified factors influencing risk assessment suggest the use of linguistic variables to describe them and use fuzzy variables to assess their qualities, as well as a system of qualitative assessments. The choice of parameters is substantiated and the structure of the fuzzy product model of risk assessment and the basis of the rules of fuzzy logical conclusion is developed. The use of fuzzy models for solving problems of information security risk assessment, as well as the concept and construction of ERP systems and analyzed problems of their security and vulnerabilities are considered.
Conclusions. A fuzzy model has been developed risk assessment of the ERP system. Selected a list of factors affecting the risk of information security. Methods of risk assessment of information resources and ERP-systems in general, assessment of financial losses from the implementation of threats, determination of the type of risk according to its assessment for the formation of recommendations on their processing in order to maintain the level of protection of the ERP-system are proposed. The list of linguistic variables of the model is defined. The structure of the database of fuzzy product rules – MISO-structure is chosen. The structure of the fuzzy model was built. Fuzzy variable models have been identified.
UK: Актуальність. Оскільки оцінка ризиків інформаційної безпеки є складним і повним процесом невизначеності, а невизначеність є основним фактором, що впливає на ефективність оцінки, доцільно використовувати нечіткі методи та моделі, які є адаптивними до необчислюваних даних. Формування розпливчастих оцінок факторів ризику є суб’єктивним, а оцінка ризиків залежить від практичних результатів, отриманих у процесі обробки ризиків загроз, які вже виникли під час функціонування організації та досвіду фахівців з інформаційної безпеки. Тому доцільним буде використання моделей, що здатні адекватно оцінювати нечіткі фактори та мають можливість корегування їх впливу на оцінку ризику. Найбільші показники ефективності для вирішення таких задач мають нейро-нечіткі моделі, що комбінують методи нечіткої логіки та штучних нейронних мереж і систем, тобто «людиноподібного» стилю міркувань нечітких систем з навчанням та моделюванням розумових явищ нейронних мереж. Для побудови моделі розрахунку оцінки ризику інформаційної безпеки пропонується використовувати нечітку продукційну модель. Нечіткі продукційні моделі (нечіткі моделі/системи на основі правил) це поширений тип нечітких моделей, які використовуються для опису, аналізу та моделювання складних систем і процесів, що слабо формалізуються.
Мета роботи – розробка структури нечіткої моделі оцінки ризиків інформаційної безпеки та захисту систем ERP шляхом використання нечітких нейронних моделей.
Метод. Для побудови структури моделі розрахунку оцінки ризику інформаційної безпеки пропонується використовувати нечітку продукційну модель. Нечіткі продукційні моделі це загальний вид нечітких моделей, які використовуються для опису, аналізу та моделювання складних систем і процесів, що слабо формалізуються.
Результати. Визначено фактори, що впливають на оцінку ризиків, запропоновано використання лінгвістичних змінних для їх опису та використання нечітких змінних для оцінки їх якостей, а також системи якісних оцінок. Обґрунтовано вибір параметрів та розроблено структуру нечіткої продукційної моделі оцінювання ризиків та бази правил нечіткого логічного висновку. Розглянуто використання нечітких моделей для вирішення задач оцінки ризиків інформаційної безпеки, а також концепцію та побудову ERP-систем та проаналізовано проблеми їх безпеки та вразливості.
Висновки. Розроблено нечітку модель оцінки ризиків ERP-системи. Обрано перелік факторів, що впливають на ризик інформаційної безпеки. Запропоновано методи оцінки ризику інформаційних ресурсів та ERP-систем взагалі, оцінки фінансових збитків від реалізації загроз, визначення типу ризику за його оцінкою для формування рекомендацій відносно їх обробки з метою підтримки рівня захищеності ERP-системи. Визначено перелік лінгвістичних змінних моделі. Обрано структуру бази нечітких продукційних правил – MISO-структуру. Побудовано структуру нечіткої моделі. Визначено нечіткі змінні моделі.
Development of mathematical models of group decision synthesis for structuring the rough data and expert knowledge
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2022) Kovalenko, I. I.; Shved, A. V.; Davydenko, Ye. O.; Коваленко, І. І.; Швед, А. В.; Давиденко, Є. О.
EN: Context. The problem of aggregating the decision table attributes values formed out of group expert assessments as the classification problem was solved in the context of structurally rough set notation. The object of study is the process of the mathematical models synthesis for structuring and managing the expert knowledge that are formed and processed under incompleteness and inaccuracy (roughness).
Objective. The goal of the work is to develop a set of mathematical models for group expert assessments structuring for classification inaccuracy problem solving.
Method. A set of mathematical models for structuring the group expert assessments based on the methods of the theory of evidence has been proposed. This techniques allow to correctly manipulate the initial data formed under vagueness, imperfection, and inconsistency (conflict). The problems of synthesis of group decisions has been examined for two cases: taking into account decision table existing data, only, and involving additional information, i.e. subjective expert assessments, in the process of the aggregation of the experts’ judgments.
Results. The outcomes gained can become a foundation for the methodology allowing to classify the groups of expert assessments with using the rough sets theory. This make it possible to form the structures modeling the relationship between the classification attributes of the evaluated objects, the values of which are formed out of the individual expert assessments and their belonging to the certain classes.
Conclusions. Models and methods of the synthesis of group decisions in context of structuring decision table data have been further developed. Three main tasks of structuring decision table data gained through the expert survey has been considered: the aggregation of expert judgments of the values of the decision attributes in the context of modeling of the relationship between the universe element and certain class; the aggregation of expert judgments of the values of the condition attributes; the synthesis of a group decision regarding the belonging of an object to a certain class, provided that the values of the condition attributes are also formed through the expert survey. The proposed techniques of structuring group expert assessments are the theoretical foundation for the synthesis of information technologies for the solution of the problems of the statistical and intellectual (classification, clustering, ranking and aggregation) data analysis in order to prepare the information and make the reasonable and effective decisions under incompleteness, uncertainty, inconsistency, inaccuracy and their possible combinations.
UK: Актуальність. Розглянуті питання агрегування значень атрибутів таблиці рішень, сформованих на основі групових експертних оцінок при вирішенні задачі неточної класифікації в рамках нотації теорії грубих множин. Об’єктом дослідження є процеси синтезу математичних моделей структуризації та управління експертними знаннями, які формуються та оброблюються в умовах неточності (грубості) та неповноти. Мета роботи – розробка математичних моделей структуризації групових експертних оцінок при вирішенні задачі «неточної класифікації».
Метод. Запропоновано комплекс математичних моделей структуризації групових експертних оцінок, в основу яких покладено методи теорії свідоцтв, які дозволяють коректно оперувати з вихідними даними, сформованими в умовах невизначеності, неповноти, неузгодженості (конфлікту). Розглянуті питання синтезу групових рішень для двох випадків: тільки на основі існуючих даних таблиці рішень, і з залученням додаткової інформації (суб’єктивних експертних оцінок) в процесі агрегування суджень експертів.
Результати. Отримані результати можуть бути покладені в основу методики, що дозволяє виконувати класифікацію групових експертних оцінок із застосуванням теорії грубих множин. Це дає можливість формувати структури, що моделюють залежність між класифікаційними атрибутами оцінюваних об’єктів, значення яких формуються на основі індивідуальних експертних оцінок, і їх приналежністю відповідним класам.
Висновки. Дістали подальшого розвитку моделі та методи синтезу групових рішень у контексті структурування даних таблиці рішень. Три основні задачі структурування даних таблиці рішень, одержаних у результаті експертного опитування, було розглянуто: агрегування експертних суджень щодо значень атрибутів рішень при моделюванні залежності «елемент універсуму – визначений клас»; агрегування експертних оцінок щодо значень атрибутів умов; синтез групового рішення щодо належності об'єкта до певного класу за умови, що значення атрибутів умов також формуються шляхом експертного опитування. Запропоновані техніки структуризації групових експертних оцінок становлять теоретичне підґрунтя для синтезу інформаційних технологій вирішення задач статистичного та інтелектуального (класифікація, кластеризація, ранжування, агрегування) аналізу даних з метою підготовки інформації для прийняття обґрунтованих та ефективних рішень в умовах неповноти, невизначеності, неузгодженості неточності та їх можливих комбінацій.