Радіоелектроніка, інформатика, управління - 2025, №2 (73)
Permanent URI for this collectionhttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/25166
Browse
Recent Submissions
Item Bearing fault detection by using autoencoder convolutional neural network(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Kysarin, M. K.; Кисарін, М. К.EN: Context. Bearings are an important part for the functioning of various means of transportation. They have the property of wear and failure, which requires high-quality and timely detection of faults. Failures are not always easy to detect, so the use of traditional detection methods may not be effective enough. The use of machine learning methods well-suited to the task can effectively solve the problem of detecting bearing faults. The object of study is the process of non-destructive diagnosis of bearings. The subject of study is methods of selecting hyperparameters and other optimization for building a diagnostic model based on a neural network according to observations. Objective. The goal of the work is to create a model based on a neural network for detecting bearing faults based on the ZSL. Method. A proposed filter smooths the data, preserving key characteristics such as peaks and slopes, and eliminates noise without significantly distorting the signal. A normalization method vibration data is proposed, which consists of centering the data and distributing the amplitude within optimal limits, contributing to the correct processing of this data by the model architecture. A model based on a neural network is proposed to detect bearing faults by data processing and subsequent binary classification of their vibrations. The proposed model works by compressing the vibration data into a latent representation and its subsequent recovery, calculating the error between the recovered and original data, and determining the difference between the errors of healthy and faulty bearing vibration data. The Zero-Shot Learning machine learning method involves training, validating the model only on healthy vibration data, and testing the model only on faulty vibration data. Due to the proposed machine learning method, the model based on a neural network is able to detect faulty bearings present in the investigated fault class and theoretically new fault classes, that is, the model can detect different classes of data that it did not see during training. The architecture of the model is built on the convolutional and max-pooling layers of the encoder, and the reverse convolutional layers for the decoder. The best hyperparameters of the model are selected using a special method. Results. Using the Pytorch library, a model capable of binary classification of healthy and faulty bearings was obtained through training, validation, and testing in the Kaggle software environment. Conclusions. Testing of the constructed model architecture confirmed the model's ability to classify healthy and fault bearings binaryly, allowing it to be recommended for use in practice to detect bearing faults. Prospects for further research may include testing the model through integration into predictive maintenance systems for timely fault detection. UK: Актуальність. Підшипники є важливою частиною для функціонування різних засобів пересування. Вони мають властивість зношуватися і виходити з ладу, що вимагає якісного і своєчасного виявлення несправностей. Збої не завжди легко виявити, тому використання традиційних методів виявлення може бути недостатньо ефективним. Використання методів машинного навчання, які добре підходять для завдання, може ефективно вирішити проблему виявлення несправностей підшипників. Об’єктом дослідження є процес неруйнівної діагностики підшипників. Предметом дослідження є методи підбору гіперпараметрів та іншої оптимізації для побудови діагностичної моделі на основі нейронної мережі за даними спостережень. Мета роботи – створення моделі на основі нейронної мережі для виявлення несправностей підшипників на основі ZSL. Метод. Запропонований фільтр згладжує дані, зберігаючи ключові характеристики, такі як піки та нахили, і усуває шум без істотного спотворення сигналу. Запропоновано метод нормалізації вібраційних даних, який полягає в центруванні даних і розподілі амплітуди в оптимальних межах, що сприяє коректній обробці цих даних архітектурою моделі. Запропоновано модель на основі нейронної мережі для виявлення несправностей підшипників шляхом обробки даних і подальшої двійкової класифікації їх коливань. Запропонована модель працює шляхом стиснення даних про вібрацію в приховане представлення та їх подальшого відновлення, обчислення похибки між відновленими та вихідними даними та визначення різниці між похибками даних про вібрацію справного та несправного підшипників. Метод машинного навчання Zero-Shot Learning передбачає навчання, перевірку моделі лише на справних даних про вібрацію та тестування моделі лише на несправних даних про вібрацію. Завдяки запропонованому методу машинного навчання модель на основі нейронної мережі здатна виявляти несправні підшипники, наявні в досліджуваному класі несправностей і теоретично нові класи несправностей, тобто модель може виявляти різні класи даних, які вона не бачила під час навчання. Архітектура моделі побудована на згорткових рівнях і рівнях максимального об’єднання кодера, а також на зворотних згорткових рівнях для декодера. Спеціальним методом вибираються найкращі гіперпараметри моделі. Результати. Використовуючи бібліотеку PyTorch, було отримано модель, здатну до бінарної класифікації справних і несправних підшипників, шляхом навчання, валідації та тестування в програмному середовищі Kaggle. Висновки. Тестування побудованої архітектури моделі підтвердило здатність моделі класифікувати справні та несправні підшипники двійково, що дозволяє рекомендувати її для використання на практиці для виявлення несправностей підшипників. Перспективи подальших досліджень можуть включати тестування моделі шляхом інтеграції в системи прогнозного обслуговування для своєчасного виявлення несправностей.Item A study on the use of normalized L2-metric in classification tasks(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Kondruk, N. E.; Кондрук, Н. Е.EN: Context. In machine learning, similarity measures, and distance metrics are pivotal in tasks like classification, clustering, and dimensionality reduction. The effectiveness of traditional metrics, such as Euclidean distance, can be limited when applied to complex datasets. The object of the study is the processes of data classification and dimensionality reduction in machine learning tasks, in particular, the use of metric methods to assess the similarity between objects. Objective. The study aims to evaluate the feasibility and performance of a normalized L2-metric (Normalized Euclidean Distance, NED) for improving the accuracy of machine learning algorithms, specifically in classification and dimensionality reduction. Method. We prove mathematically that the normalized L2-metric satisfies the properties of boundedness, scale invariance, and monotonicity. It is shown that NED can be interpreted as a measure of dissimilarity of feature vectors. Its integration into k-nearest neighbors and t-SNE algorithms is investigated using a high-dimensional Alzheimer’s disease dataset. The study implemented four models combining different approaches to classification and dimensionality reduction. Model M1 utilized the k-nearest neighbors method with Euclidean distance without dimensionality reduction, serving as a baseline; Model M2 employed the normalized L2-metric in kNN; Model M3 integrated t-SNE for dimensionality reduction followed by kNN based on Euclidean distance; and Model M4 combined t-SNE and the normalized L2-metric for both reduction and classification stages. A hyperparameter optimization prоcedure was implemented for all models, including the number of neighbors, voting type, and the perplexity parameter for t-SNE. Cross-validation was conducted on five folds to evaluate classification quality objectively. Additionally, the impact of data normalization on model accuracy was examined. Results. Models using NED consistently outperformed models based on Euclidean distance, with the highest classification accuracy of 91.4% achieved when it was used in t-SNE and the nearest neighbor method (Model M4). This emphasizes the adaptability of NED to complex data structures and its advantage in preserving key features in high and low-dimensional spaces. Conclusions. The normalized L2-metric shows potential as an effective measure of dissimilarity for machine learning tasks. It improves the performance of algorithms while maintaining scalability and robustness, which indicates its suitability for various applications in high-dimensional data contexts. UK: Актуальність. У машинному навчанні міри подібності та метрики відстані відіграють ключову роль у задачах класифікація, кластеризація та зменшення розмірності. Ефективність традиційних метрик, зокрема евклідової відстані, може бути обмеженою при застосуванні до складних наборів даних. Об’єктом дослідження є процеси класифікації та зменшення розмірності у задачах машинного навчання, зокрема використання метричних методів для визначення подібності між об’єктами. Мета роботи – оцінка доцільності та ефективності нормалізованої L2-метрики (нормалізованої евклідової метрики, NED) для підвищення точності алгоритмів машинного навчання, зокрема в задачах класифікації та зменшення розмірності. Метод. Математично доведено, що нормалізована L2-метрика задовольняє властивості обмеженості, масштабної інваріантності та монотонності. Показано, що NED можна інтерпретувати як міру несхожості векторів ознак. Її інтеграція в алгоритми k-найближчих сусідів і t-SNE досліджується на основі даних про хворобу Альцгеймера високої розмірності. У дослідженні реалізовано чотири моделі, що поєднують різні підходи до класифікації та зменшення розмірності. Модель M1 використовувала метод k-найближчих сусідів з евклідовою відстанню без зменшення розмірності, як базова; модель M2 використовувала нормалізовану L2-метрику в kNN; модель M3 інтегрувала t-SNE для зменшення розмірності, а потім kNN на основі евклідової відстані; модель M4 поєднувала t-SNE і нормалізовану L2-метрику як для зменшення розмірності, так і класифікації. Для всіх моделей було застосовано процедуру оптимізації гіперпараметрів, включаючи кількість сусідів, тип голосування та параметр перплексії в t-SNE. Для об’єктивної оцінки якості класифікації було проведено перехресну перевірку на п’яти фолдах. Крім того, було досліджено вплив нормалізації даних на точність моделі. Результати. Моделі, що використовували NED, стабільно перевершували моделі на основі евклідової відстані, причому найвища точність класифікації (91,4%) була досягнута при інтегруванні NED у t-SNE та методі найближчих сусідів (модель M4). Це підкреслює адаптивність NED до складних структур даних та її перевагу у збереженні ключових ознак як у високорозмірному, так і в низькорозмірному просторах. Висновки. Нормалізована метрика L2 демонструє потенціал як ефективна міра несхожості для задач машинного навчання. Вона покращує продуктивність алгоритмів, зберігаючи при цьому масштабованість і надійність, що вказує на її придатність для різних застосувань у контексті даних високої розмірності.Item Situation anticipation and planning framework for intelligent environments(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Burov, E. V.; Zhovnir, Y. I.; Zakhariya, O. V.; Kunanets, N. E.; Буров, Є. В.; Жовнір, Ю. І.; Захарія, О. В.; Кунанець, Н. Е.UK: Context. Situation anticipation, prediction and planning play an important role in intelligent environments, allowing to learn and predict the behavior of its users, anticipate maintenance and resource provision needs. The object of study is the process of modeling the situation anticipation and planning in the situation-aware systems. Objective. The goal of the work is to develop and analyze the ontology-based framework for modeling and predicting the situation changes for intelligent agents, allowing for proactive agent behavior. Method. This article proposes a framework for anticipation and planning based on GFO ontology. Each task or problem is considered a situoid, having a number of intermediate situations. Each task or problem is considered a situoid, having several intermediate situations. The framework is focused on the analysis of changes between situations, coming from anticipated actions or events. Contextually organized knowledge base of experiential knowledge is used to retrieve information about possible developments scenarios and is used for planning and evaluation. The framework allows to build and compare trajectories of configuration changes for specific objects, situations or situoids. The planning and anticipation process works in conditions of incomplete information and unpredicted external events, because the projections are constantly updated using feedback from sensor data and reconciliating this information with predicted model. Results. The framework for reasoning and planning situations based on GFO ontology, allowing to model spatial, temporal and structural data dependencies. Conclusions. The situation anticipation framework allows to represent, model and reason about situation dynamics in the intelligent environment, such as intelligent residential community. Prospects for further research include the elaboration of contextual knowledge storing and processing, reconciliation and learning procedures based on real-world feedback and the application of proposed framework in the real-world system, such as intelligent security systems. UK: Актуальність. Передбачення, прогнозування та планування ситуації відіграють важливу роль у інтелектуальних середовищах, дозволяючи вивчати та прогнозувати поведінку своїх користувачів, передбачати потреби в обслуговуванні та забезпеченні ресурсами. Об’єктом дослідження є процес моделювання ситуації, передбачення і планування в ситуаційно-обізнаних системах. Мета роботи. Метою роботи є розробка та аналіз онтологічного фреймворку для моделювання та прогнозування динаміки змін ситуації для інтелектуальних агентів, що дозволяє реалізувати проактивну поведінку агентів. Метод. У цій статті запропонована основа для передбачення та планування на основі онтології GFO. Кожна задача або задача розглядається як ситуоїд, що має ряд проміжних ситуацій. Фреймворк орієнтований на аналіз змін між ситуаціями, спричинених передбаченими діями або подіями. Контекстуально організована база знань використовується для отримання інформації про можливі сценарії розвитку подій і використовується для планування та оцінки. Фреймворк дозволяє будувати і порівнювати траєкторії зміни конфігурацій для конкретних об’єктів, ситуацій або сітуоїдів. Процес планування і передбачення працює в умовах неповної інформації і непередбачуваних зовнішніх подій, тому що прогнози постійно оновлюються за допомогою зворотного зв’язку від даних сенсорів і звірки цієї інформації з прогнозованою моделлю. Результати. Фреймворк для міркування та планування ситуацій на основі онтології GFO, що дозволяє моделювати просторові, часові та структурні залежності даних. Висновки. Фреймворк передбачення ситуації дозволяє подавати, моделювати та обґрунтовувати динаміку ситуації в інтелектуальному середовищі, наприклад, у розумному житловому будинку. Перспективи подальших досліджень включають розробку процедур зберігання та опрацювання контекстних знань, узгодження та навчання на основі зворотного зв’язку в реальних умовах та застосування запропонованого фреймворку реальних системах, таких як інтелектуальні системи безпеки.Item Two-layer graph invariant for pattern recognition(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Batsamut, V. M.; Batsamut, M. V.; Bashkatov, Y. H.; Tolstonosov, D. Yu.EN: Context. The relevance of the article is driven by the need for further development of object recognition (classification) algorithms, reducing computational complexity, and increasing the functional capabilities of such algorithms. The graph invariant proposed in the article can be applied in machine vision systems for recognizing physical objects, which is essential during rescue and monitoring operations in crisis areas of various origins, as well as in delivering firepower to the enemy using swarms of unmanned aerial vehicles. Objective is to develop a graph invariant with low computational complexity that enables the classification of physical objects with a certain level of confidence in the presence of external interference. Method. The physical object to be recognized (identified) is modeled by a connected undirected weighted graph. To identify the constant characteristics of different model graphs, the idea of selecting the minimum and maximum weighted spanning trees in the structure of these graphs is applied. For this purpose, the classical and modified Boruvka-Sollin’s method are used (modified – for constructing the maximum weighted spanning tree). Such a stratification of the structure of the initial graph into two layers provides a larger information base during image analysis regarding the belonging of a certain implementation to a certain class of objects. Next, for each of the resulting spanning trees, two numerical characteristics are calculated: the weight of the spanning tree and the Randić index. The first characteristic contains indirect information about the linear dimensions of the object, while the second conveys its structural features. These characteristics are independent of vertex labeling and the graphical representation of the graph, which is a necessary condition for graph isomorphism verification. From these four obtained characteristics, an invariant is formed, which describes the corresponding physical object present in a single scene. To fully describe one class or subclass of objects in four scenes (top view; front and rear hemispherical views; side view), the pattern recognition system must have four corresponding invariants. Results. 1) A two-layer invariant of a weighted undirected graph has been developed, enabling the recognition of physical objects with a certain level of confidence; 2) A method for recognizing physical objects has been formalized in graph theory terms, based on hashing the object structure using the weights of the minimum and maximum spanning trees of the model graph, as well as the Randić index of these trees; 3) The two-layer invariant of the weighted undirected graph has been verified on test tasks for graph isomorphism checking. Conclusions. The conducted theoretical studies and a series of experiments confirm the feasibility of using the proposed graph invariant for real-time pattern recognition and classification tasks. The estimates obtained using the developed method are probabilistic, allowing the system operator to flexibly approach the classification of physical objects within the machine vision system’s field of view, depending on the technological process requirements or the operational situation in the system’s deployment area. UK: Актуальність. Актуальність статті обумовлюється потребою у подальшому розвитку алгоритмів розпізнавання (класифікації) об’єктів, у зменшенні обчислювальної складності і збільшенні функціональних можливостей таких алгоритмів. Запропонований у статті інваріант графа може бути застосований у системах машинного зору для розпізнавання фізичних об’єктів, що є важливим у ході виконання рятувальних, моніторингових завдань у кризових районах різного характеру походження, а також у ході нанесення противнику вогневого ураження із застосуванням рою безпілотних апаратів. Мета роботи полягає в розробленні інваріанту графа з низькою обчислювальною складністю, який дозволятиме з певним рівнем довірчої ймовірності класифікувати фізичні об’єкти в умовах зовнішніх завад. Метод. Фізичний об’єкт, що підлягає розпізнаванню (ідентифікації) моделюється зв’язним неорієнтованим зваженим графом. Для виявлення сталих характеристик різних модельних графів застосовано ідею виділення в структурі цих графів мінімального і максимального за вагою каркасних дерев. З цією метою застосовується класичний і модифікований методи Борувки-Солліна (модифікований – для побудови максимального зваженого каркасного дерева). Таке розшарування структури початкового графа на два шари надає більшої інформаційної бази у ході аналізу зображення щодо приналежності певної реалізації до деякого класу об’єктів. Далі, для кожного з отриманих таким чином каркасних дерев, відшукуються значення двох числових характеристик: ваги каркасного дерева та індексу Рандіча. Перша характеристика несе в собі опосередковану інформацію про лінійні розміри об’єкту, а друга – про його структурні особливості. Ці характеристики не залежать від способу позначення вершин та графічного зображення графа, що є необхідною умовою для перевірки графів на ізоморфізм.З отриманих таким чином чотирьох характеристик складається інваріант, яким описується відповідний фізичний об’єкт, що перебуває в одній сцені. Для повного опису одного класу або підкласу об’єктів в чотирьох сценах (вид зверху; вид передньої та задньої полусфер; вид збоку) система розпізнавання образів повинна мати чотири відповідні інваріанти. Результати. 1) Розроблено двошаровий інваріант зваженого неорієнтованого графу, який дозволяє з певним рівнем довірчої ймовірності розпізнавати фізичні об’єкти; 2) В термінах теорії графів формалізовано метод розпізнавання фізичних об’єктів, що заснований на хешуванні структури об’єкту вагою мінімального і максимального каркасних дерев модельного графу, а також індексом Рандіча цих дерев; 3) Виконано верифікацію двошарового інваріанту зваженого неорієнтованого графу на тестових задачах з перевірки графів на ізоморфізм. Висновки. Проведені теоретичні дослідження та низка проведених експериментів підтверджують можливість використання пропонованого інваріанту графів в задачах розпізнавання та класифікації образів в масштабі реального часу. Оцінки, що виробляються із використанням розробленого методу, носять ймовірнісний характер, що дозволяє особі, яка налаштовує систему машинного зору, гнучко підходити до класифікації фізичних об’єктів в полі зору такої системи, виходячи з вимог до технологічного процесу або з умов оперативної обстановки в районі застосування системи.Item Mathematical foundations of methods for solving continuous problems of optimal multiplex partitioning of sets(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Koriashkina, L. S.; Lubenets, D. E.; Minieiev, O. S.; Sazonova, M. S.; Коряшкіна, Л. С.; Лубенець, Д. Є.; Мінєєв, О. С.; Сазонова, М. С.UK: Context. The research object is the process of placing service centers (e.g., social protection services, emergency supply storage) and allocating demand for services continuously distributed across a given area. Mathematical models and optimization methods for location-allocation problems are presented, considering the overlap of service zones to address cases when the nearest center cannot provide the required service. The relevance of the study stems from the need to solve problems related to territorial distribution of logistics system facilities, early planning of preventive measures in potential areas of technological disasters, organizing evacuation processes, or providing primary humanitarian assistance to populations in emergencies. Objective. The rational organization of a network of service centers to ensure the provision of guaranteed service in the shortest possible time by assigning clients to multiple nearest centers and developing the corresponding mathematical and software support. Method. The concept of a characteristic vector-function of a k-th order partition of a continuous set is introduced. Theoretical justification is provided for using the LP-relaxation procedure to solve the problem, formulated in terms of such characteristic functions. The mathematical framework is developed using elements of functional analysis, duality theory, and nonsmooth optimization. Results. A mathematical model of optimal territorial zoning with center placement, subject to capacity constraints, is presented and studied as a continuous problem of optimal multiplex partitioning of sets. Unlike existing models, this approach describes distribution processes in logistics systems by minimizing the distance to several nearest centers while considering their capacities. Several propositions and theorems regarding the properties of the functional and the set of admissible solutions are proven. Necessary and sufficient optimality conditions are derived, forming the basis for methods of optimal multiplex partitioning of sets. Conclusions. Theoretical findings and computational experiment results presented in the study confirm the validity of the developed mathematical framework, which can be readily applied to special cases of the problem. The proven propositions and theorems underpin computational methods for optimal territorial zoning with center placement. These methods are recommended for logistics systems to organize the distribution of material flows while assessing the capacity of centers and the fleet of transportation vehicles involved. UK: Актуальність. Об'єктом дослідження є процес розміщення сервісних центрів (служб соціального захисту, складів аварійного постачання та ін.) і розподілу між ними попиту на послугу у регіоні. Представлено математичні моделі і обґрунтовано методи розв’язання оптимізаційних задач розміщення-розподілу, в яких передбачено перекриття сервісних зон на той випадок, коли найближчий центр не зможе надати послугу. Актуальність дослідження обумовлена необхідністю вирішення завдань, пов’язаних, приміром, з територіальним розподілом об’єктів логістичних систем і завчасним плануванням запобіжних заходів в районах потенційних техногенних аварій, організації евакуаційних процесів або надання первинної гуманітарної допомоги населенню у разі надзвичайних ситуацій. Мета – забезпечення надання гарантованого сервісу у короткий термін шляхом прикріплення клієнта до декількох найближчих центрів, розроблення відповідного математичного та програмного забезпечення. Метод. Введено поняття характеристичної вектор-функції розбиття k-го порядку множини, теоретично аргументовано використання процедури ЛП-релаксації задачі, записаної у термінах таких характеристичних функцій. Математичне забезпечення розроблено з використанням елементів функціонального аналізу, теорії двоїстості, негладкої оптимізації. Результати. Представлено і досліджено математичну модель оптимального територіального зонування з розміщенням центрів, при наявності обмежень на їхні потужності у вигляді неперервної задачі оптимального мультиплексного розбиття множин (ОМРМ), яка описує розподільчі процеси в логістичних системах за критеріями мінімізації відстані до декількох найближчих центрів з урахуванням їх можливостей. Доведено ряд тверджень та теорем стосовно властивостей функціоналу і множини допустимих розв’язків задачі. Отримано необхідні та достатні умови оптимальності, на яких базуються розроблені методи і алгоритми оптимального мультиплексного розбиття множин. Висновки. Теоретичні положення і результати обчислювальних експериментів, наведені у роботі, свідчать про коректність розробленого математичного апарата і легко переносяться на окремі випадки розглянутої задачі. Доведені твердження та теореми лежать в основі обчислювальних методів оптимального зонування територій із розміщенням центрів, які варто використовувати при організації розподілу матеріальних потоків для оцінювання місткості центрів і парку задіяних транспортних засобів.Item Prediction the accuracy of image inpainting using texture descriptors(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Kolodochka, D. O.; Polyakova, M. V.; Rogachko, V. V.; Колодочка, Д. О.; Поляков,а М. В.; Рогачко, В. В.EN: Context. The problem of filling missing image areas with realistic assumptions often arises in the processing of real scenes in computer vision and computer graphics. To inpaint the missing areas in an image, various approaches are applied such as diffusion models, self-attention mechanism, and generative adversarial networks. To restore the real scene images convolutional neural networks are used. Although convolutional neural networks recently achieved significant success in image inpainting, high efficiency is not always provided. Objective. The paper aims to reduce the time consumption in computer vision and computer graphics systems by accuracy prediction of image inpainting with convolutional neural networks. Method. The prediction of image inpainting accuracy can be done by an analysis of image statistics without the execution of inpainting itself. Then the time and computer resources on the image inpainting will not be consumed. We have used a peak signal-to-noise ratio and a structural similarity index measure to evaluate an image inpainting accuracy. Results. It is shown that a prediction can perform well for a wide range of mask sizes and real-scene images collected in the Places2 database. As an example, we concentrated on a particular case of the LaMa network versions although the proposed method can be generalized to other convolutional neural networks as well. Conclusions. The results obtained by the proposed method show that this type of prediction can be performed with satisfactory accuracy if the dependencies of the SSIM or PSNR versus image homogeneity are used. It should be noted that the structural similarity of the original and inpainted images is better predicted than the error between the corresponding pixels in the original and inpainted images. To further reduce the prediction error, it is possible to apply the regression on several input parameters. UK: Актуальність. Проблема заповнення відсутніх областей зображення реалістичним контентом часто виникає при обробці реальних сцен у комп’ютерному зорі та комп’ютерній графіці. Щоб відновити відсутні області на зображенні, застосовуються різні підходи, такі як дифузійні моделі, механізм самоуважності, генеративні змагальні мережі. Для відновлення зображень реальних сцен використовуються згорткові нейронні мережі. Із застосуванням цих мереж останнім часом досягнуто значних успіхів у відновленні зображень. Але отримані відновлені зображення не завжди високої якості. Мета роботи полягає у зменшенні витрат часу в системах комп’ютерної графіки та комп’ютерного зору шляхом прогнозування якості відновлення зображень згортковими нейронними мережами. Метод. Прогноз точності відновлення зображення здійснено шляхом аналізу статистики зображення без виконання самої реконструкції і, отже, без витрачання зайвого часу та комп’ютерних ресурсів на відновлення зображення. Ми використали пікове відношення сигнал/шум і показник індексу структурної подібності для оцінки якості відновлення зображення. Результати. Показано, що передбачення ефективне для широкого діапазону розмірів масок і зображень реальних сцен з бази даних Places2. У якості прикладу було зосереджено на окремих випадках версій мережі LaMa, хоча запропонований метод також можна узагальнити на інші згорткові нейронні мережі. Висновки. Отримані результати показують, що прогноз якості відновлення зображень може бути виконаний із задовільною точністю, якщо використовувати залежності SSIM або PSNR від показника однорідності текстури зображень. Слід зазначити, що структурна подібність початкового та відновленого зображень краще передбачувана, ніж помилка між відповідними пікселями цих зображень. Щоб зменшити помилку прогнозування можна застосувати регресію за декількома вхідними змінними.Item The intellectual analysis method of color images(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Fedorov, E. E. ; Khramova-Baranova, O. L. ; Utkina, T. Y. ; Kozhushko, Ya. M. ; Nesen, I. O. ; Федоров, Є. Є. ; Храмова-Баранова, О. Л.; Уткіна, Т. Ю.; Кожушко, Р. Ю.; Несен, І. О.EN: Context. Automatic and automated image analysis methods used in computer graphic design, biometric identification, and military target search are now widespread. The object of the research is the process of color image analysis. Objective. The goal of the work is to create an intelligent method of image analysis based on quantization, binarization and clustering. Method. The proposed method for intelligent color image analysis consists of the following techniques. The technique of reducing the number of colors based on the conversion of a color image into a gray-scale image and quantization of the resulting gray-scale image improves the accuracy of image feature extraction by preventing the appearance of an excessive number of image clusters. The technique of creating a set of binary images based on binarization of a quantized gray-scale image allows increasing the speed of subsequent clustering by replacing sequential extraction of all elements of a quantized gray-scale image with parallel extraction of binary image elements, as well as separating clusters obtained during subsequent clustering by color due to image membership. The technique of determining the highest priority binary images based on the probability of occurrence of each color in the quantized gray-scale image improves the speed of image structure synthesis based on the analysis results by considering the most informative binary images. The technique of extracting binary image elements on the basis of its clustering allows to increase the accuracy of extracting binary image elements by improving the method of forming the neighborhoods of points (no radius of empirically determined neighborhood is needed), detecting random outliers and noise, extracting image elements of different shapes and sizes without specifying the number of extracted binary image elements, as well as increasing the speed of extracting binary image elements by forming the neighborhoods of white points only. The technique of determining the higher priority parts of the binary image based on the power of image clusters allows increasing the accuracy of image structure synthesis based on the analysis results by omitting noise and random outliers. Results. The proposed method for intelligent analysis of color images was programmatically implemented using Parallel Computing Toolbox of Matlab package and investigated for the task of image feature extraction on the corresponding database. The results obtained allowed to compare the traditional and proposed methods. Conclusions. The proposed method allows to expand the application area of color image analysis based on color-to-gray-scale image conversion, quantization, binarization, parallel clustering and contributes to the efficiency of computer systems for image classification and synthesis. Prospects for further research investigating the proposed method for a wide class of machine learning tasks. UK: Актуальність. В даний час широкого поширення набули методи автоматичного та автоматизованого аналізу зображень, які використовуються в комп’ютерному графічному дизайні, біометричній ідентифікації, пошуку військових цілей. Об’єктом дослідження є процес аналізу кольорових зображень. Метою роботи є створення інтелектуального методу аналізу зображення на основі квантування, бінаризації та кластеризації. Метод. Запропонований метод інтелектуального аналізу кольорових зображень складається з таких методик. Методика зменшення кількості кольорів на основі перетворення кольорового зображення в сіре та квантування отриманого сірого зображення дозволяє підвищити точність вилучення елементів зображення за рахунок запобігання появі надлишкової кількості кластерів зображення. Методика створення набору бінарних зображень на основі бінаризації квантованого сірого зображення дозволяє підвищити швидкість подальшої кластеризації за рахунок заміни послідовного вилучення всіх елементів квантованого сірого зображення паралельним вилученням елементів бінарних зображень, а також розбити кластери, отримані в ході подальшої кластеризації, за кольором за рахунок належності різним бінарним зображенням. Методика визначення найбільш пріоритетних бінарних зображень на основі ймовірності появи кожного кольору в квантованому сірому зображенні дозволяє підвищити швидкість синтезу структури зображення за результатами аналізу за рахунок розгляду найбільш інформативних бінарних зображень. Методика вилучення елементів бінарного зображення на основі його кластеризації дозволяє підвищити точність вилучення елементів бінарного зображення за рахунок поліпшення способу формування околиць точок (не потрібний радіус околиці, що емпірично визначається), виявлення випадкових викидів і шуму, видобування елементів зображення різної форми та розміру, не вказуючи кількість видобутих елементів бінарного зображення, а також підвищення швидкості вилучення елементів бінарного зображення за рахунок формування околиць тільки точок білого кольору. Методика визначення найбільш пріоритетних елементів бінарного зображення на основі потужності кластерів зображення дозволяє підвищити точність синтезу структури зображення за результатами аналізу за рахунок пропуску шуму і випадкових викидів. Результати. Запропонований метод інтелектуального аналізу кольорових зображень був програмно реалізований за допомогою Parallel Computing Toolbox пакету Matlab і досліджений для завдання вилучення елементів зображень на відповідній базі даних. Отримані результати дозволили порівняти традиційний та запропонований методи. Висновки. Запропонований метод дозволяє розширити область застосування аналізу кольорових зображень на основі перетворення кольорового зображення в сіре, квантування, бінаризації, паралельної кластеризації, та сприяє підвищенню ефективності комп’ютерних систем класифікації та синтезу зображень. Перспективами подальших досліджень є дослідження запропонованого методу для широкого класу задач машинного навчання.Item Development of a range measurement module on an ultrasonic sensor with a GSM module(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Sotnik, S. V.; Сотник, С. В.EN: Context. The development of a range measurement module based on an ultrasonic sensor with a Global System for Mobile Communications (GSM) module is extremely relevant in the field of telecommunications and radio electronics. In today’s world, an increasing number of devices are integrated into Internet of Things (IoT) systems, where long-distance data transmission is provided by telecommunication technologies. The use of the GSM module allows real-time transmission of information from the measuring device to remote servers or end users, which is critical for remote monitoring and control solutions. Ultrasonic sensors in combination with a GSM module can automate measurement processes in hard-to-reach or hazardous environments, which increases the efficiency and safety of systems. The use of radio electronic technologies for real-time transmission of measurement data can significantly expand the functionality of devices and facilitate their integration into existing telecommunications systems, particularly in the industrial, transportation, and infrastructure sectors. Thus, the development of this module with precise measurements contributes to the development of innovations in the field of telecommunications and radio electronics, providing fast and reliable data transmission, which is an important component of modern information systems. Objective. Development of a range measurement module based on an ultrasonic sensor with a GSM module and improving the accuracy of measurements by implementing the proposed mathematical model of ultrasonic sensor autocalibration. Method. To achieve this goal, an integrated range measurement module was developed, which combines the HC-SR04 ultrasonic sensor with a GSM module. The method of improving accuracy is based on the proposed mathematical model of ultrasonic sensor autocalibration. Results. The task was stated, and a range measurement module based on an ultrasonic sensor with an integrated GSM module was developed. In the course of the study, an electrical schematic diagram of the device was created using DipTrace software. An algorithm for the operation of the module has been developed, which optimizes the interaction between the ultrasonic sensor. A printed circuit board has been created. A mathematical model of autocalibration of an ultrasonic sensor to improve measurement accuracy has been proposed. A series of experimental studies were carried out to assess accuracy. The results of the experiments confirmed the effectiveness of the developed module for measuring distances. Conclusions. The developed range measurement module based on an ultrasonic sensor with a GSM module is an innovative solution that meets the modern requirements of telecommunication and radio engineering systems. The integration of accurate distance measurement based on the proposed mathematical model of autocalibration of an ultrasonic sensor with the possibility of remote data transmission opens up new prospects for remote monitoring and automation of processes. Experimental studies have confirmed the accuracy and reliability of the device, and comparative analysis with analogs has demonstrated its competitive advantages. The cost-effectiveness and energy efficiency of the developed module make it attractive to a wide range of users, from individual developers to industrial enterprises. Further research can be aimed at improving data processing algorithms and expanding the functionality of the device, which will contribute to the development of innovative technologies in the field of radio electronics and telecommunications. UK: Актуальність. Розробка модуля вимірювання дальності на основі ультразвукового датчика з GSM модулем є надзвичайно актуальною у сфері телекомунікацій та радіоелектроніки. У сучасному світі все більша кількість пристроїв інтегрується в системи Інтернету речей (IoT), де передачу даних на великі відстані забезпечують телекомунікаційні технології. Використання GSM модуля дозволяє в режимі реального часу передавати інформацію з вимірювального пристрою на віддалені сервери або кінцевим користувачам, що є критичним для рішень у сфері дистанційного моніторингу та контролю. Ультразвукові датчики у поєднанні з GSM модулем можуть дозволять автоматизувати процеси вимірювання у важкодоступних або небезпечних для людини умовах, що підвищує ефективність та безпеку систем. Застосування радіоелектронних технологій для передачі вимірювальних даних у реальному часі дозволяє значно розширити функціональність пристроїв, полегшити їхню інтеграцію у вже існуючі системи телекомунікацій, зокрема у промислових, транспортних, та інфраструктурних секторах. Таким чином, розробка даного модуля з точними вимірами сприяє розвитку інновацій у галузі телекомунікацій та радіоелектроніки, забезпечуючи швидку та надійну передачу даних, що є важливою складовою сучасних інформаційних систем. Мета. Розробка модуля вимірювання дальності на основі ультразвукового датчика з GSM-модулем та підвищення точності вимірювань шляхом впровадження запропонованої математичної моделі автокалібрування ультразвукового датчика. Метод. Для досягнення поставленої мети був розроблений інтегрований модуль вимірювання дальності, який поєднує ультразвуковий датчик HC-SR04 з GSM-модулем. Метод підвищення точності базується на запропонованій математичній моделі автокалібрування ультразвукового датчика. Результати. Здійснена постановка задачі та розроблено модуль вимірювання дальності на основі ультразвукового датчика з інтегрованим GSM-модулем. У ході дослідження було створено електричну принципову схему пристрою за допомогою програмного забезпечення DipTrace. Розроблено алгоритм роботи модуля, який оптимізує взаємодію між ультразвуковим датчиком. Створено друковану плату. Запропоновано математичну модель автокалібрування ультразвукового датчика для підвищення точності вимірювання. Проведено серію експериментальних досліджень для оцінки точності. Результати експериментів підтвердили ефективність розробленого модуля для вимірювання відстаней. Висновки. Розроблений модуль вимірювання дальності на основі ультразвукового датчика з GSM-модулем представляє собою інноваційне рішення, що відповідає сучасним вимогам телекомунікаційних та радіотехнічних систем. Інтеграція точного вимірювання відстані на базі запропонованої математичної модель автокалібрування ультразвукового датчика з можливістю дистанційної передачі даних відкриває нові перспективи для дистанційного моніторингу та автоматизації процесів. Експериментальні дослідження підтвердили точність та надійність пристрою, а порівняльний аналіз з аналогами продемонстрував його конкурентні переваги. Економічна ефективність та енергоощадність розробленого модуля роблять його привабливим для широкого кола користувачів, від індивідуальних розробників до промислових підприємств. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на вдосконалення алгоритмів обробки даних та розширення функціональних можливостей пристрою, що сприятиме розвитку інноваційних технологій у сфері радіоелектроніки та телекомунікацій.Item The selection of information-measuring means for the robototechnical complex and the research of their worker characteristics(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Mammadov, J. F.; Ahmadova, T. A.; Huseynov, A. H.; Talibov, N. H.; Hashimova, H. M.; Ahmadov, A. A.; Мамедов, Я. Ф.; Ахмадова, Т. А.; Гусейнов, А. Х.; Талібов, Н. Г.; Хашімова, Х. М.; Ахмедов, А. А.EN: Context. The topic of the article is devoted to the issue selection of the means of the information-measurement system (IMS) for automation of robototechnical complexes (RTC) of flexible production systems applied in various fields of industry, and the research of their technological characteristics. Objective. The goal is using the mathematical models to researching of the working characteristics of the new construction transmitters for information – measurement and automated control of robototechnical complex in flexible production areas. Method. In the article, the following issues were set and solved: the analysis of the application object, the selection of the types of information-measurement and management elements of RTC creation and structure scheme; research of the characteristics of the information-measuring transmitter for managing the active elements of the RTC; determining the error of the analog output transmitter of the information-measurement system of RTC active elements. Based on the analysis of the application object, it was determined that the structure scheme of the RTC at the flexible production system includes complex technological, functionally connected production areas, modules and robotic complexes, their automated control system IMS, regulation, execution, microprocessor control system and devices and devices of the industrial network. includes The functional block diagrams of the IMS of RTCi of the flexible production system are given. Based on research, it was found that it is convenient to use a magnetoelastic transducer with a ring sensitive element to measure the mechanical force acting on the working organs of an industrial robot (IR). For this, unlike existing transmitters, the core of this transmitter is made of whole structural steel. The inductive coil of the proposed transmitter is included in the LC circuit of the autogenerator. The magnetoelastic emitter semiconductor is assembled at the base of the transistor. The cross-section of its core is calculated for the mechanical stress that can be released for the steel. The block-scheme of the inductive transmitter is proposed. The proposed transmitters work on the principle of an autogenerator assembled on an operational amplifier. A mathematical expression is defined for determining the output frequency of the autogenerator. The model of the autogenerator consists of a dependent source, the transmission coefficient is determined. Results. A new transmitter is proposed to measure the information of the manipulator to perform special technological operations synchronously. Conclusions. A mathematical model was developed to determine the error of the analog output transmitter of the information-measurement system of RTC active elements. The expression ehq is used to determine the error of the transmitter whose output is analog during the measurement of the current technological operation. It was determined that in practice, the geometric dimensions of the transmitter and the number of windings remain unchanged during the work process, where it is changed due to the influence of the environment. Considering this variation, a mathematical model was developed to determine the transmitter error. UK: Актуальність. Стаття присвячена питанням вибору засобів інформаційно-вимірювальної системи (ІВС) для автоматизації робототехнічних комплексів (РТК) гнучких виробничих систем, що застосовуються в різних галузях промисловості, та дослідженню їхніх технологічних характеристик. Мета. Мета – використання математичних моделей для дослідження робочих характеристик передавачів нової конструкції для інформаційно-вимірювального та автоматизованого керування робототехнічним комплексом у гнучких виробничих зонах. Метод. У статті були поставлені та вирішені наступні питання: аналіз прикладного об’єкта, вибір типів інформаційно – вимірювальних та керуючих елементів створення та структури РТК; дослідження характеристик інформаційно-вимірювального передавача для керування активними елементами РТК; визначення похибки аналогового виходу передавача інформаційно-вимірювальної системи активних елементів РТК. На основі аналізу об’єкта застосування встановлено, що структурна схема РТК на гнучкій виробничій системі включає складні технологічні, функціонально пов’язані виробничі ділянки, модулі та робототехнічні комплекси, автоматизовану систему керування ними ІСУ, регулювання, виконання, мікропроцесорну систему керування та пристрої та пристрої промислової мережі. включає в себе Наведено функціональні блок-схеми ІВС РТК і гнучкої виробничої системи. На основі досліджень встановлено, що для вимірювання механічної сили, яка діє на робочі органи промислового робота, зручно використовувати магнітопружний перетворювач з кільцевим чутливим елементом. Для цього, на відміну від існуючих передавачів, серцевина цього передавача виготовлена з цільної конструкційної сталі. Індуктивна котушка запропонованого передавача включена в LC-ланцюг автогенератора. На базі транзистора зібраний магнітопружний емітерний напівпровідник. Поперечний переріз його серцевини розрахований на механічне навантаження, яке може вивільнити сталь. Запропоновано блок-схему індукційного передавача. Пропоновані передавачі працюють за принципом автогенератора, зібраного на операційному підсилювачі. Визначено математичний вираз для визначення вихідної частоти автогенератора. Модель автогенератора складається із залежного джерела, визначений коефіцієнт передачі. Результати. Пропонується новий передавач для вимірювання інформації маніпулятора для синхронного виконання спеціальних технологічних операцій. Висновки. Розроблено математичну модель визначення похибки аналогового вихідного передавача інформаційно-вимірювальної системи активних елементів РТК. Вираз ehq використовується для визначення похибки передавача, вихід якого є аналоговим, під час вимірювання поточної технологічної операції. Встановлено, що на практиці геометричні розміри передавача та кількість обмоток залишаються незмінними в процесі роботи, де вона змінюється через вплив зовнішнього середовища. Враховуючи цей варіант, була розроблена математична модель для визначення помилки передавача.Item Evaluating the efficiency of mechanisms for frame blocks transmission in noisy channels of IEEE 802.11 networks(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Khandetskyi, V. S.; Karpenko, N. V.; Gerasimov, V. V.; Хандецький, В. С.; Карпенко, Н. В.; Герасимов, В. В.EN: Context. Aggregating frames into blocks when transmitting information in wireless IEEE802.11 networks helps to significantly reduce overhead costs and increase the transmission rate. However, the impact of noise reduces the efficiency of such transmission due to an increased probability of distortion of longer messages. We compared the efficiency of data transmission by variable and constant size blocks formed from frames using VBS and FBS mechanisms correspondingly under conditions of noise varying intensity. Objective. The purpose of this article is a comparative study of VBS and FBS mechanisms used for the formation and transmission of different sizes frame blocks under medium and high noise intensity. Method. A simple model used in IEEE 802.11 networks to determine the DSF throughput for transmitting frames in infrastructure domains was modified by us to transmit frame blocks of different sizes under conditions of medium and high intensity noise affecting the transmission process. We use for transmission a discrete in time Gaussian channel without memory. In such a channel, bit errors are independent and equally distributed over the bits of the frame. The scale factors of the model for the number of frames in a block k = 6–40 at an average noise level corresponding to BER = 10–6 and k = 4–15 for high-intensity noise at BER = 10–5 are determined. The algorithm for calculation of the network throughput has been generalized. The investigation of the dependences of the throughput on the number of frames in the VBS blocks showed the presence of local maxima in dependences, located in the region of average values of the frames number. These maxima are more pronounced at increased data transfer rates. Results. It is shown that with a small number of frames in a block (k = 6–9) and high-intensity noise, the efficiency of the FBS mechanism exceeds the efficiency of the VBS block formation mechanism. However, at the same noise level, an increase in the number of frames in a block (k ≥ 10) makes the use of the VBS mechanism more preferable. This advantage is explained by the fact that the VBS mechanism at each subsequent stage of transmission forms a block from frames distorted at the previous stage, therefore the size of the blocks at subsequent stages decreases, increasing the number of frames successfully transmitted to the AP (due to the increase in the probability of transmitting shorter blocks). At the same time, the constant and small probability of successful transmission of a constant size block at each stage makes the probability of transmission of frames distorted at the previous stages low. The situation changes for noise of medium intensity. Here the transmission of each subsequent block in the range of up to 25 frames per block using the VBS method requires the use of two stages. The application of the FBS method in these conditions shows that only the first set of frames requires the use of two stages for its complete transmission. Then, due to the accumulation of frames at the previous stages, each subsequent stage of transmission completes the formation of the corresponding set in the memory of AP. Thus, when the noise intensity decreases to BER = 10–6 and below, the use of the FBS mechanism becomes more effective. The obtained results are illustrated with specific examples characterizing the formation and transmission of various frame blocks. Conclusions. In this article, using a mathematical model modified by us, a comparative study was conducted on the efficiency of various mechanisms for forming and transmitting a frame block of different sizes under conditions of the impact of different intensity noise on the transmission process. The algorithm for calculating the network throughput was generalized, and the values of the throughput were determined when using the VBS and FBS network functioning mechanisms. UK: Актуальність. Об’єднання фреймів у блоки при передаванні інформації в бездротових мережах ІЕЕЕ 802.11 допомагає суттєво зменшити накладні витрати і підвищити швидкість передачі. Одночасно з цим, вплив шуму зменшує ефективність такої передачі внаслідок підвищення імовірності викривлення більш довгих повідомлень. Ми порівнювали ефективність передачі даних з використанням змінного та постійного розмірів блоків з фреймів, що формуються з використанням VBS та FBS механізмів, в умовах дії шуму змінної інтенсивності. Мета роботи. Метою цієї статті є порівняльні дослідження VBS та FBS механізмів, що використовуються для формування і передачі блоків фреймів різного розміру в умовах середньої та високої інтенсивності шуму. Метод. Проста модель, що використовується в ІЕЕЕ 802.11 мережах для визначення DCF пропускної здатності при передаванні фреймів в інфраструктурних доменах була модифікована нами для передачі блоків фреймів різного розміру в умовах середньої та високої інтенсивності шуму, що впливає на процес передачі. Ми використовуємо для передачі дискретний у часі Гаусовий канал без пам’яті. У такому каналі бітові помилки є незалежними і рівномірно розподіленими серед бітів фрейму. Визначені масштабуючі коефіцієнти моделі для кількості фреймів в блоці k = 6–40 при середньому рівні шуму, що відповідає BER = 10–6, і k = 4–15 для високого рівня шуму при BER = 10–5. Узагальнено алгоритм для розрахунку пропускної здатності мережі. Дослідження залежностей пропускної здатності від кількості фреймів у VBS блоках показало наявність локальних максимумів залежностей, які розташовані в області середніх значень кількості фреймів. Ці максимуми є більш вираженими при підвищених швидкостях передачі даних. Результати. Показано, що при невеликій кількості фреймів в блоці (k = 6–9) і високоінтенсивному шумі ефективність FBS механізму перевищує ефективність VBS механізму формування блоків. Проте, при такому ж рівні шуму, підвищення кількості фреймів в блоці (k ≥ 10) робить використання VBS механізму кращим. Ця перевага пояснюється тим фактом, що VBS механізм на кожній наступній стадії передачі формує блок з фреймів, викривлених на попередній стадії, при цьому розмір блоків на наступних стадіях передачі зменшується, підвищуючи число фреймів, успішно переданих АР (внаслідок підвищення імовірності передачі більш коротких блоків). Одночасно з цим, постійна і невелика імовірність успішної передачі блоків постійного розміру на кожній стадії робить імовірність передачі фреймів, пошкоджених на попередніх стадіях, низькою. Ситуація змінюється для шуму середньої інтенсивності. Тут передача кожного наступного блоку в діапазоні до 25 фреймів на блок з використанням методу VBS потребує двох етапів. Застосування ж методу FBS в цих же умовах показує, що тільки перший набір фреймів потребує використання двох стадій для його повної передачі. Потім, внаслідок накопичення фреймів попередніх стадій, на кожній наступній стадії передачі завершується повне формування відповідного набору в пам’яті АР. Таким чином, коли інтенсивність шуму зменшується до BER = 10–6 і нижче, використання FBS механізму стає більш ефективним. Одержані результати ілюструються специфічними прикладами, які характеризують формування і передачу різних блоків фреймів. Висновки. У цій статті, використовуючи модифіковану нами математичну модель, проведені порівняльні дослідження ефективності механізмів формування і передачі блоків фреймів різного розміру в умовах впливу шуму різної інтенсивності на процес передачі. Узагальнено алгоритм для розрахунку пропускної здатності, визначені величини пропускної здатності при використанні VBS та FBS механізмів функціонування мережі.