Кваліфікаційні випускні роботи здобувачів вищої освіти кафедри САіОМ
Permanent URI for this collectionhttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/6526
Browse
Recent Submissions
Item Прогнозування динаміки пошукових запитів із використанням гібридної моделі Transformer–GRU для задач SEO-оптимізації(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Чорний, Юрій Іванович; Chornyi, Yurii IvanovichUK: Об’єкт дослідження – процес прогнозування часових рядів пошукових запитів. Предмет дослідження – гібридні моделі глибинного навчання для аналізу та прогнозування динаміки пошукових запитів. Мета роботи – розробка та дослідження гібридної моделі Transformer–GRU для підвищення точності прогнозування даних Google Trends у задачах SEO-оптимізації. Методи дослідження – методи машинного та глибинного навчання, аналіз часових рядів, експериментальне моделювання. У роботі реалізовано програмний комплекс TrendsAI та проведено порівняльний аналіз точності прогнозування за різними метриками. EN: Object of study – forecasting processes of search query time series. Subject of study – hybrid deep learning models for analysis and forecasting of search query dynamics. Purpose of the work – development and investigation of a hybrid Transformer–GRU model to improve forecasting accuracy of Google Trends data for SEO optimization tasks. Research methods – machine learning and deep learning methods, time series analysis, experimental modeling. The thesis presents the TrendsAI software system and a comparative evaluation of forecasting accuracy using different metrics.Item Прогнозування попиту на заклади дошкільної освіти в умовах демографічної кризи(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Сізова, Анна Миколаївна; Sizova, AnnaUK: Об’єкт дослідження – система дошкільної освіти в умовах демографічних змін. Предмет дослідження – методи прогнозування попиту на послуги дошкільної освіти та моделі підтримки управлінських рішень. Мета роботи – розробка методології прогнозування попиту на дошкільну освіту на основі аналізу демографічних часових рядів та побудова системи підтримки прийняття рішень щодо оптимізації мережі закладів дошкільної освіти. Методи дослідження – економетричні моделі ARIMA, модель Facebook Prophet, методи нечіткої логіки Мамдані, інструменти статистичного аналізу та програмні засоби Python, MATLAB. У роботі виконано прогноз чисельності дітей дошкільного віку, розроблено нечітку модель оцінювання впливу якісних факторів та реалізовано веб-інструмент системи підтримки прийняття рішень для органів місцевого самоврядування. EN: Object of study – the preschool education system under demographic changes. Subject of study – methods for forecasting demand for preschool education services and decision support models. The purpose of the work is to develop a methodology for forecasting demand for preschool education based on demographic time series analysis and to build a decision support system for optimizing the preschool education network. Research methods include ARIMA econometric models, Facebook Prophet model, Mamdani fuzzy logic, statistical analysis tools, and software environments Python and MATLAB. The study presents a forecast of the number of preschool-age children, a fuzzy model for assessing qualitative factors, and a web-based decision support tool for local government authoritiesItem Прогнозування макроекономічних показників методами машинного навчання(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Семенюк, Ліна Олександрівна; Semeniuk, Lina OleksandrivnaUK: Об’єкт дослідження – процес прогнозування макроекономічних індикаторів. Предмет дослідження – методи та моделі машинного навчання для аналізу макроекономічних часових рядів. Мета роботи – розроблення та реалізація моделей прогнозування макроекономічних показників України із застосуванням алгоритмів машинного навчання. У роботі досліджено динаміку валового внутрішнього продукту, базового індексу споживчих цін та рівня безробіття за 2020–2025 роки. Для показників із достатнім та безперервним часовим рядом побудовано прогнозні моделі на основі алгоритмів Random Forest, Gradient Boosting та багатошарового перцептрону. Оцінювання якості моделей здійснювалося за метриками MAE, RMSE та MAPE. За результатами порівняння найкращу точність продемонструвала модель Random Forest, яка була використана для формування прогнозу базового індексу споживчих цін на 2025 рік. EN: Object of the study – the process of forecasting macroeconomic indicators. Subject of the study – machine learning methods and models for analyzing macroeconomic time series. The purpose of the work is to develop and implement models for forecasting Ukraine’s macroeconomic indicators using machine learning algorithms. The study analyzes the dynamics of gross domestic product, core consumer price index and unemployment rate for the period 2020–2025. Forecasting models based on Random Forest, Gradient Boosting and multilayer perceptron algorithms were developed for indicators with sufficient and continuous time series. Model performance was evaluated using MAE, RMSE and MAPE metrics. The results show that the Random Forest model provides the highest forecasting accuracy and was used to generate the forecast of the core consumer price index for 2025.Item Дослідження та розробка інформаційної системи управління проєктами та персоналом для команди розробників(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Ворона, Вадим Романович; Vorona, VadymUK: У магістерській роботі виконано дослідження та розробку інформаційної системи управління проєктами та персоналом. Проведено аналіз предметної області та існуючих програмних аналогів. З використанням методів системного аналізу сформовано вимоги до системи та спроєктовано її архітектуру. Реалізовано веб-застосунок, що забезпечує централізоване управління завданнями та користувачами. Розроблена система може бути використана в практичній діяльності ІТ-команд. EN: The master’s thesis focuses on the research and development of an information system for project and personnel management. The subject area and existing software analogues were analyzed. System analysis methods were used to define requirements and design the system architecture. A web application was implemented to provide centralized task and user management. The developed system can be applied in practical IT team activities.Item Застосування штучного інтелекту в ритейлі(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Чорна, Валерія Олегівна; Chorna, Valeriia OlehivnaUK: Мета – дослідити та реалізувати системи штучного інтелекту в ритейлі. Методи – моделювання, машинне навчання, ембеддінги. Результат – дві реалізовані моделі рекомендаційних систем. EN: Purpose – to research and implement AI systems in retail. Methods – modeling, machine learning, embeddings. Result – two implemented models of recommendation systems.Item Файнтюнінг великих мовних моделей для спеціалізованих чат-ботів(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Уваров, Костянтин Федорович; Uvarov, Kostiantyn FedorovychUK: Об’єкт дослідження – файнтюнінг моделей та подальше використання їх в інтелектуальних системах. Предмет дослідження – ефективність навчання та використання ресурсів різних методів файнтюнінгу. Вплив параметрів генерації моделей на ефективність. Мета дипломної роботи полягає у задачо орієнтованому навчанні мовних моделей ШІ для подальшого використання в чат-ботах та інших інтелектуальних системах. Результати роботи представлені навчанням моделі методами файнтюнінгу та тестування. Для визначення ефективності методів був проведен аналіз результатів тестування методів з різнимим параметрами. EN: The object of the study is fine-tuning of models and their further use in intelligent systems. The subject of the study is the effectiveness of training and resource utilization of various fine-tuning methods. The influence of model generation parameters on efficiency. The purpose of the thesis is task-oriented training of AI language models for further use in chatbots and other intelligent systems. The results of the work are presented by training the model using fine-tuning and testing methods. To determine the effectiveness of the methods, an analysis of the results of testing methods with different parameters was conducted.Item Створення сайту Запорізького авіаційного фахового коледжу(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Попов, Дмитро Іванович; Popov, Dmytro IvanovichUK: Об’єкт дослідження – сайт Запорізького авіаційного фахового коледжу. Предмет дослідження – створення веб-проекту з базами даних, використовуючі сучасні інформаційні технології та засоби розробки, серверні технології, фреймворки. Мета роботи – на базі фреймворків Laravel, Bootstrap, використовуючі серверні технології, створити сайт Запорізького авіаційного фахового коледжу для підвищення інформованості студентів та абітурієнтів про структуру закладу, спеціальності, події, новини. Під час виконання дипломної роботи було розглянуто існуючі аналоги та виявлено їх недоліки. Проведено варіантний аналіз засобів розробки, спроектовано логічну ти фізичну структури сайту, структуру бази даних, розроблено програмні модулі системи. Для управління контентом створено захищену адміністративну частину, яка дозволяє модифікувати структуру сайту, додавати та редагувати новини, циклові комісії, групи, студентів та викладачів, наповнювати та редагувати базу даних. EN: Object of the study is the website of the Zaporizhzhia Aviation Vocational College. The subject of the study is the creation of a web project with databases using modern information technologies and development tools, server technologies, frameworks. The subject of the work is to create a website of the Zaporizhzhia Aviation Vocational College based on the Laravel and Bootstrap frameworks, using server technologies, to increase the awareness of students and applicants about the structure of the institution, specialties, events, news. During the thesis, existing analogues were considered and their shortcomings were identified. A variant analysis of the development tools was conducted, the logical and physical structure of the site, the database structure were designed, and the system software modules were developed. A protected administrative part was created for content management, which allows you to modify the site structure, add and edit news, cycle commissions, groups, students and teachers, fill and edit the database.Item Прогнозування захворюваності населення на основі якості повітря та соціально-економічних факторів(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Погодаєв, Дмитро Володимирович; Pohodaiev, Dmytro VolodymyrovychUK: Об’єкт дослідження – захворюваність населення в залежності від стану довкілля та економіки. Предмет дослідження – моделювання впливу забруднення повітря, ВВП, бюджету охорони здоров’я та інших факторів на захворюваність за допомогою нейронних мереж. Мета роботи – побудова моделі прогнозування захворюваності. Методи – нормалізація, машинне навчання, нейронні мережі. Результатом є оцінка точності прогнозів та виявлення найбільш впливових факторів. EN: Object of study – population morbidity depending on environmental and economic factors. Subject – modeling the influence of air pollution, GDP, healthcare budget and other indicators using neural networks. Purpose – to build a model for morbidity forecasting. Methods – normalization, machine learning, neural networks. The result is an assessment of forecasting accuracy and identification of the most influential factors.Item Оцінка обсягів грантової державної підтримки здобувачів вищої освіти в Україні на основі відкритих даних(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Каміньский, Артем Вікторович; Kaminskyi, Artem ViktorovichUK: Об’єкт дослідження — грантова державна підтримка вступників до закладів вищої освіти України. Мета дослідження — оцінити обсяги державної грантової підтримки вступників на контрактній формі навчання, визначити особливості її розподілу за регіонами, спеціальностями та результатами НМТ на основі відкритих даних. Метод дослідження — автоматизований збір і аналіз публічних даних з офіційних державних джерел (vstup2024.edbo.gov.ua, data.gov.ua), парсинг інформації, побудова власної бази заяв вступників, статистичний аналіз за допомогою мови програмування Python, візуалізація результатів. Проблема прозорості та ефективності розподілу державних коштів у сфері освіти набуває дедалі більшої актуальності, особливо в умовах воєнного стану та економічної нестабільності. З появою державної грантової підтримки для студентів-контрактників у 2024 році постала необхідність в об’єктивному аналізі її реалізації. У рамках дослідження було реалізовано програмні засоби для автоматичного збору даних про подані заяви на вступ, створено базу з понад 300 000 записів, проведено класифікацію заяв відповідно до критеріїв грантів 1 та 2 рівня, а також виконано регіональний аналіз. Отримані результати дозволяють виявити основні тренди у доступі до грантового фінансування та сформувати пропозиції щодо вдосконалення механізмів освітньої політики. EN: The object of the study - state grant support for applicants to higher education institutions in Ukraine. The purpose of the study - to assess the volume of state grant support for applicants on a contract basis, to determine the features of its distribution by regions, specialties and NMT results based on open data. The research method - automated collection and analysis of public data from official state sources (vstup2024.edbo.gov.ua, data.gov.ua), information parsing, building your own database of applicants' applications, statistical analysis using the Python programming language, visualization of results. The problem of transparency and efficiency of the distribution of state funds in the field of education is becoming increasingly relevant, especially in conditions of martial law and economic instability. With the advent of state grant support for contract students in 2024, there was a need for an objective analysis of its implementation. The study implemented software tools for automatic data collection on submitted applications for admission, created a database of over 300,000 records, classified applications according to the criteria for level 1 and 2 grants, and performed a regional analysis. The results obtained allow us to identify the main trends in access to grant funding and formulate proposals for improving educational policy mechanisms.Item Чисельне моделювання конвективного теплообміну в багатокамерних склопакетах(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Земляна, Анжеліка Вячеславівна; Zemliana, Anzhelika VyacheslavivnaUK: Об’єктом дослідження є багатокамерні склопакети, що застосовуються у сучасних будівельних конструкціях та їх теплоізоляційні властивості. Мета дослідження — аналіз та чисельне дослідження теплофізичних властивостей багатокамерних склопакетів з наповненням камер різними газами, а також визначення впливу геометричних параметрів на їх теплоізоляційні характеристики. Метод дослідження метод скінченних елементів, проведення чисельних експериментів за допомогою програмного комплексу COMSOL Multiphysics. Проблематика теми полягає в необхідності зменшення енергоспоживання будівель за рахунок удосконалення віконних систем. Багатокамерні склопакети є перспективним рішенням для забезпечення ефективної теплоізоляції, однак потребують подальшого дослідження теплофізичних параметрів. Робота має практичне значення, оскільки сприяє впровадженню сучасних конструкцій склопакетів з поліпшеними енергозберігаючими властивостями. EN: The object of study is multi-chamber insulating glass units used in modern building structures and their thermal insulation properties. The purpose of the study is to analyze and numerically investigate the thermal properties of multi-chamber insulating glass units with different gases in the chambers, as well as to determine the influence of geometric parameters on their thermal insulation characteristics. Research method finite element method, numerical experiments using the COMSOL Multiphysics software package. The problematic of the topic is the need to reduce energy consumption of buildings by improving window systems. Multi-chamber double-glazed windows are a promising solution for providing effective thermal insulation, but require further study of thermophysical parameters. This work is of practical importance, as it contributes to the introduction of modern double-glazed windows with improved energy-saving properties.Item Програмна бібліотека для автоматизації взаємодії з реляційними базами даних(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Бояр, Єгор Миколайович; Boyar, Yehor MykolaiovychUK: Об’єкт дослідження – процес розробки системи об’єктно-реляційного відображення “NUZP_ORM”. Предмет дослідження – принципи проектування ОРВ, архітектурні патерни, механізми взаємодії Python з базами даних SQLite3, методи тестування. Мета роботи – проектування, розробка та тестування легкої системи ОРВ, оптимізованої для SQLite3. Методи: аналіз рішень, об’єктно-орієнтоване проектування, ітеративна розробка, модульне тестування. Результат – бібліотека для декларативного визначення моделей, автоматичного управління схемою БД, CRUD-операції, міграції, підтримка зв’язків. EN: Object of study – the process of developing the “NUZP_ORM” object-relational mapping system. Subject – design principles, architectural patterns, Python–SQLite3 interaction mechanisms, and testing methods. Purpose – to design, develop, and test a lightweight ORM system optimized for SQLite3. Methods: analysis of solutions, object-oriented design, iterative software development, unit testing. Result – a library for declarative data model definition, automatic schema management, CRUD operations, migrations, and relationship support.Item Аналіз використання штучного інтелекту в освіті(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Шепель, Алла Анатоліївна; Shepel, AllaUK: Об’єкт дослідження – процеси впровадження та використання штучного інтелекту в системі освіти. Предмет дослідження – особливості, методологічні підходи та ефективність застосування технологій штучного інтелекту в освітньому процесі, включаючи аналіз використання ШІ для викладання математичних дисциплін у центрі професійної освіти. Мета роботи - полягає у глибокому вивченні можливостей та впливу технологій штучного інтелекту (ШІ) на процеси навчання, зокрема у контексті створення навчальних матеріалів з математики, та їхнє впровадження в педагогічній практиці. Методи дослідження – метод SWOP-аналізу. В дипломній роботі проведено SWOT-аналіз використання ШІ в навчанні, розроблено методичні матеріали з тем «Тригонометричні функції» та «Параметри». Проаналізовано час затрачений на розробку даних матеріалів з ШІ та без нього. Здійснено аналіз використання ШІ для викладання математичних дисциплін у центрі професійної освіти. EN: Object of study - processes of implementation and use of artificial intelligence in the education system. Subject of study - features, methodological approaches and effectiveness of the use of artificial intelligence technologies in the educational process, including analysis of the use of AI for teaching mathematical disciplines in the center of professional education. Research methods – SWOP-analysis method. In the thesis, a SWOT analysis of the use of AI in education was carried out, methodical materials on the topics "Trigonometric functions" and "Parameters" were developed. The time spent on the development of these materials with and without AI was analyzed. An analysis of the use of AI for teaching mathematical disciplines in the center of professional education was carried out.Item ML методи в задачі класифікації безпілотних літальних апаратів(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Ткач, Дар’я Володимирівна; Tkach, Daria VolodymyrivnaUK: Об'єкт дослідження -- безпілотні літальні апарати, які використовуються у військових та цивільних цілях. Предмет дослідження -- методи класифікації безпілотних літальних апаратів, засновані на технологіях машинного навчання. Мета роботи -- розробка та вдосконалення методів класифікації безпілотних літальних апаратів на основі машинного навчання для забезпечення високої точності та надійності в умовах різноманітних сценаріїв використання. Методи дослідження -- логістична регресія, Random Forest, XGBoost та нейронні мережі для класифікації; методи попередньої обробки даних. В дипломній роботі проведено аналіз та порівняння різних методів машинного навчання для класифікації БПЛА. Розроблено систему класифікації, що забезпечує точність до 100% при використанні ансамблевих методів. Визначено ключові технічні характеристики, що впливають на класифікацію БПЛА. EN: Object of study - unmanned aerial vehicles used in military and civilian applications. Subject of study - machine learning methods for UAV classification based on their technical characteristics. The purpose of the work is to develop and improve machine learning methods for UAV classification to ensure high accuracy and reliability across various usage scenarios. Research methods - logistic regression, Random Forest, XGBoost and neural networks for classification; data preprocessing methods. The thesis presents analysis and comparison of different machine learning methods for UAV classification. A classification system was developed that provides up to 100% accuracy using ensemble methods. Key technical characteristics affecting UAV classification were identified.Item Система побудови та аналізу взаємозв’язків багатопараметричних даних за допомогою графічних моделей(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Сіренко, Руслан Володимирович; Sirenko, RuslanUK: Об’єкт дослідження – багатопараметричні дані, що містять числові та строкові характеристики. Предмет дослідження – практична реалізація застосунку для аналізу та візуалізації даних. Мета роботи – створення програмного продукту, здатного ефективно працювати з багатопараметричними даними, забезпечуючи їх аналіз, візуалізацію та надання інструментів для розуміння взаємозв’язків між об’єктами. Методи дослідження – методи класифікації, методи теорії графів, алгоритми кластеризації, методи вимірювання відстаней, методів зниження розмірності, методів попередньої обробки даних. В дипломній роботі розроблено застосунок, який дозволяє аналізувати дані, застостовуючи кластеризацію та візуалізацію за допомогою графів та графіків, з можливістю гнучкого налаштування параметрів. Впроваджено алгоритми нормалізації для різнотипних даних та створено ефективний механізм виявлення зв’язків між об’єктами. EN: Object of study – multi-parameter data that includes both numerical and categorical characteristics. Subject of study – practical implementation of an application for data analysis and visualization. Objective of the work – create a software product capable of effectively working with multi-parameter data, providing analysis, visualization, and tools for understanding the relationships between objects. Research methods – classification methods, graph theory methods, clustering algorithms, distance measurement methods, dimensionality reduction methods, and data preprocessing methods. In the thesis, an application has been developed that allows for data analysis using clustering and visualization through graphs and charts, with flexible parameter configuration. Normalization algorithms for heterogeneous data types have been implemented, and an efficient mechanism for detecting relationships between objects has been created.Item Моделювання управління цільовою аудиторією банків України в умовах війни(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Полещук, Наталія Олександрівна; Poleshchuk, Natalia Oleksandrivna; Омельченко, Ольга СтаніславівнаUK: В магістерській роботі розглянуті умови існування банківської системи під час воєнного стану в Україні. Були продемонстровані головні характеристики її існування: облікова ставка, підпорядкованість НБУ та ФГВФО. В роботі були проаналізовані основні маркетингові характеристики сучасної банківської системи, а також цільова аудиторія банківської системи за такими параметрами, як географія цільової аудиторії, залежність від часу, пошук за ключовими словами. EN: The master's work examines the minds behind the banking system during the war in Ukraine. The main characteristics of this foundation were demonstrated: the tax rate, subordination of the NBU and the FGVFO. The work analyzed the main marketing characteristics of the current banking system, as well as the target audience of the banking system for such parameters as the geography of the target audience, time spent, search for keywords.Item Методи машинного навчання в аналізі дій відвідувачів сайту(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Перетятий, Віталій Олександрович; Peretiatyi, VitaliiUK: Об'єкт дослідження – патерни поведінки відвідувачів сайту. Предмет дослідження – практична реалізація системи для розпізнавання віку та статі відвідувача. Мета роботи – побудувати модель, яка за допомогою машинного навчання здатна розрізняти відвідувачів за статтю та віком користуючись даними про рух миші та частоту використання клавіатури. Методи дослідження – методи Deep Learning. В дипломній роботі розроблено систему, яка з легкістю буде розпізнавати вік та стать людини, не маючи жодних даних про неї, окрім того як швидко вона рухає мишкою та користується клавіатурою. EN: Object of the study – Behavior patterns of website visitors. Subject of the study – Practical implementation of a system for recognizing the age and gender of a visitor. Objective of the work – To build a model that, using machine learning, is capable of distinguishing visitors by gender and age based on data about mouse movement and keyboard usage frequency. Research methods – Deep Learning methods. In the thesis, a system is developed that can easily recognize a person's age and gender without any personal data, except for how quickly they move the mouse and use the keyboard.Item Оптимізація запитів до баз даних з різними структуами та обсягом даних(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Мехряков, Євгеній Володимирович; Mekhriakov, Yevhenii VolodymyrovycUK: Об’єкт дослідження – запити до баз даних з різними структурами та обсягами даних. Предмет дослідження – методи оптимізації запитів до різних типів баз даних. Мета роботи – дослідження прийомів і стратегій оптимізації запитів до баз даних для підвищення їх продуктивності та ефективності. Методи дослідження – поглиблений аналіз планів виконання запитів, оцінка витрат ресурсів та апробація різних методів у тестовому середовищі Microsoft SQL Server з використанням SQL Server Management Studio. В дипломній роботі наведено методи оптимізації запитів до баз даних, практична приклади результатів використання методів. EN: Object of the study is database queries with different structures and data volumes. Subject of the study is methods for optimizing queries to different types of databases. The purpose of the work is to study techniques and strategies for optimizing database queries to increase their productivity and efficiency. Research methods are an in-depth analysis of query execution plans, resource cost estimation, and testing of various methods in the Microsoft SQL Server test environment using SQL Server Management Studio. The thesis presents methods for optimizing database queries, practical examples of the results of using the provided methods.Item Аналіз рівня викидів шкідливих речовин від авіаційних газотурбінних двигунів(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Гусєв, Володимир Миколайович; Gusiev, Volodymyr MykolaiovychUK: Об’єкт дослідження – викиди шкідливих речовин (NOx) отримані в результаті сертифікаційних випробувань авіаційних двигунів. Предмет дослідження – методи аналізу показників рівня викидів шкідливих речовин, які утворюються під час роботи авіаційних газотурбінних двигунів на режимах злітно-посадкового циклу літака. Мета дослідження – розробка методики аналізу та прогнозування рівня викидів шкідливих речовин від авіаційних газотурбінних двигунів з використанням методу випадкового лісу. Результати роботи представлені побудовою математичної моделі для прогнозування викидів шкідливих речовин авіаційними двигунами на основі аналізу і узагальнення вітчизняних та зарубіжних наукових праць, законодавчих актів та нормативних документів, методологічних підходів до визначення факторів, які необхідно враховувати для прогнозування рівня викидів шкідливих речовин від авіаційних газотурбінних двигунів на режимах злітно-посадкового циклу літака. EN: The object of the study is the level of emissions of harmful substances (NOx) obtained as a result of certification examinations of aircraft engines. The subject of the study is methods for analyzing indicators of the level of emissions of harmful substances that are formed during the operating modes of aviation gas turbine engines in the aircraft take-off and landing cycle modes. The purpose of the research is the development of a methodology for analyzing and forecasting the level of emissions of harmful substances from aircraft gas turbine engines using the random forest method. The results of the work are presented by building a mathematical model for forecasting emissions of harmful substances by aircraft engines based on the analysis and generalization of domestic and foreign scientific works, legislative acts and regulatory documents, methodological approaches to determining factors, that must be taken into account for forecasting the level of emissions of harmful substances from aircraft gas turbine engines during the take-off and landing cycle modes of the aircraft.Item Розробка системи підтримки прийняття рішень для оптимізації робочих груп(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Вовк, Олена Олександрівна; Vovk, Olena OleksandrivnaUK: Об’єкт дослідження – ефективність командної роботи в робочій групі. Предмет дослідження – підвищення рівня ефективності робочої групи за рахунок оптимального підбору учасників, що демонструють найбільший рівень продуктивності у співпраці. Мета дослідження – розробка системи підтримки прийняття рішень для оптимізації робочих груп. Методи роботи – методи теорії графів, багатокритеріальної оптимізації, комбінаторики та розробки програмних продуктів. В дипломній роботі розроблено систему підтримки прийняття рішень для оптимізації робочих груп за рахунок ефективного підбору учасників, що демонструють найбільший рівень продуктивності у співпраці. EN: The object of the study is the effectiveness of teamwork in a work group. The subject of the study is to increase the level of efficiency of the working group due to the optimal selection of participants who demonstrate the highest level of productivity in cooperation. The purpose of the study is to develop a decision support system for optimizing work groups. Work methods – methods of graph theory, multi-criteria optimization, combinatorics and development of software products. The thesis developed a decision-making support system for optimizing work groups due to the effective selection of participants who demonstrate the highest level of productivity in cooperation.Item Порівняльний аналіз кількісних параметрів мереж закладів вищої освіти країн Європи(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Анопреєв, Андрій Андрійович; Anopreiev, AndriiUK: Об’єкт дослідження – мережі закладів вищої освіти в європейських країнах та Україні. Предмет дослідження – порівняльний аналіз організаційної структури та кількості студентів у мережах закладів вищої освіти Європи та України. Мета роботи – порівняння мереж закладів вищої освіти в європейських країнах та Україні. EN: The object of the study is networks of higher education institutions in European countries and Ukraine. The study's subject is a comparative analysis of the organizational structure and number of students in networks of higher education institutions in Europe and Ukraine. The work aims to compare networks of higher education institutions in European countries and Ukraine.