Browse
Recent Submissions
Item Модель виявлення актуальних загроз порушення інформаційної безпеки даних, що обробляються в блокчейн-системі(Видавничий дім «Гельветика», 2025) Ситник, Роман Сергійович; Гнатушенко, Вікторія ВолодимирівнаUKR: Мета роботи. Метою даного дослідження є розробка комплексної моделі виявлення та оцінки загроз інформаційної безпеки для блокчейн-систем, що застосовуються в критичній інфраструктурі. Це передбачає підвищення ефективності виявлення та протидії загрозам безпеці та забезпечення високої адаптивності до різних сценаріїв загроз при інтеграції з існуючими системами безпеки. Методологія. Запропонована модель базується на системному підході та поєднує математичний апарат теорії ймовірностей, теорії графів та теорії прийняття рішень. Основними компонентами моделі є багаторівнева система моніторингу з використанням спеціалізованих програмних агентів та математичний апарат оцінки ризиків. Оцінка загроз здійснюється за комплексною формулою, що враховує ймовірність реалізації загроз, потенційні збитки, складність реалізації та час виявлення інцидентів. Наукова новизна. Запропоновано комплексний підхід до оцінки безпеки блокчейн-систем критичної інфраструктури, який враховує всі аспекти функціонування системи. Розроблено математичну модель оцінки загроз, що формалізує процеси виявлення та оцінки ризиків, забезпечуючи об’єктивність та відтворюваність результатів. Особливістю моделі є висока гнучкість та здатність адаптуватися до змін у середовищі загроз, а також масштабованість рішення та можливість інтеграції з існуючими системами безпеки. Висновки. Розроблено ефективну модель виявлення та оцінки загроз інформаційної безпеки для блокчейн-систем критичної інфраструктури. Процес включав створення комплексної системи моніторингу та математичного апарату оцінки ризиків. Модель демонструє високу адаптивність до різних сценаріїв загроз та підтверджує свою ефективність при практичній апробації. Перевагами використаного підходу є комплексність оцінки безпеки, гнучкість системи та масштабованість рішення. Для успішного впровадження моделі розроблено структурований підхід, який включає аудит існуючої інфраструктури, поетапне впровадження, навчання персоналу та створення ефективної системи зворотного зв’язку. Майбутні напрямки дослідження спрямовані на розширення спектру аналізованих загроз, вдосконалення алгоритмів оцінки ризиків з використанням методів машинного навчання та покращення механізмів автоматизації.Item Супутниковий моніторинг та оцінка ступеня забрудненості водойм під впливом військових дій(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Сергєєва, Катерина Леонідівна; Фененко, Тетяна Михайлівна; Дібрій, Данило АндрійовичUKR: В статті розглянуті основні методи моніторингу водних ресурсів України, їх стану забруднення та вплив військових дій на них. Класичні методи моніторингу якості води у водоймах спираються на отримання зразків проб на місці, що вимагає значних ресурсів та є дороговартісними. Через повномаштабне вторгнення та військові дії, окупацію територій цей метод втрачає свою актуальність. В роботі описано основні спектральні водні індекси та набори даних, які можна використовувати для застосування методів супутникового моніторингу та оцінки ступеню забрудненості водойм під впливом військових дій. На прикладі техногенного катастрофи Каховської ГЕС, проаналізовано адаптованість індексів для визначення ділянок із забрудненням поверхневого шару води в акваторії Чорного моря.Item Аналіз методів виділення водних об'єктів на супутникових зображеннях(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Гнатушенко, Вікторія Володимирівна; Міщенко, Максим СтаніславовичUKR: У роботі проведено порівняльний аналіз сучасних методів виділення водних об'єктів на мультиспектральних супутникових знімках, досліджено їх переваги та недоліки, наведено перспективні напрямки розвитку даної галузі. До основних методів належать спектральні водні індекси (NDWI, MNDWI, AWEI), методи класифікації зображень (метод нульового порогу, метод Оцу, метод k-найближчих сусідів) та сучасні підходи на основі машинного навчання. Отже, робота присвячена актуальній темі в області обробки та аналізу мультиспектральних супутникових знімків для виділення водних об'єктів. Актуальність даної теми зумовлена зростаючою потребою в точному та оперативному моніторингу водних ресурсів для вирішення численних екологічних, економічних та соціальних проблем. Вона містить корисну інформацію для дослідників, які працюють у галузі дистанційного зондування Землі, та може слугувати основою для вибору оптимальних методів класифікації водних об'єктів залежно від конкретних умов та завдань.Item Розробка програмної системи з розрахунку методів теорії ігор. Аналіз впливу показників «оптимізму-песимізму» та ймовірнісних сценаріїв на оптимальність стратегій у іграх з природою(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Журба, Анна Олексіївна; Братченко, АндрійUKR: Як наукова дисципліна теорія ігор вивчає взаємовідносини між особами, які керуються різними, іноді й протилежними мотивами, а також досліджує і важливі взаємини, такі як ринкова конкуренція, гонка озброєнь, розподіл політичного впливу, забруднення навколишнього середовища тощо. У теорії ігор всі ці серйозні взаємини називають «іграми», тому що в них, як і в іграх, результат залежить від рішень (стратегій) всіх учасників. На сучасному етапі в умовах невизначеності зовнішнього середовища, зумовленої турбулентністю політичних та економічних процесів, прийняття вірних управлінських рішень, які є результатом аналізу, прогнозування, оптимізації та вибору альтернатив в умовах повної або часткової відсутності інформації є досить складним процесом, але важливим для розвитку економіки. Актуальність теми зумовлена потребою своєчасного прийняття оптимальних рішень фахівцями різних галузей в умовах невизначеності, яка ускладнює роботу підприємств та знижує ефективність діяльності. У статті розглядається програмна система для дослідження та наочного представлення статистичного співвідношення результатів вибору оптимальних стратегій у грі з природою з урахуванням швидкості розрахунків, зміни показника «оптимізму-песимізму» та різних ймовірнісних сценаріїв. Цей програмний продукт був створений за допомогою мови програмування Python з використанням бібліотеки Tkinter в інтегрованому середовищі програмування Microsoft Visual Studio 2019. В ньому реалізований вибір оптимальних стратегій за критеріями Вальда, Гурвіца, Байєса, Лапласа та Севіджа, з урахуванням швидкості розрахунків. Основними функціями представленого програмного продукту є скорочення часу та ви-трат на прийняття рішень, вибір дій, або, конкретно, вибір користувачем (гравцем) своєї стратегії; відображення часу, затраченого на розрахунки; порівняння та загальний аналіз методів теорії ігор та аналіз окремих методів при зміні параметрів. Цей програмний продукт може бути корисний фахівцям в галузях експериментальної, поведінкової, інформаційної економіки, політичної економії, спеціалістам промислових організацій та іншим професіоналам, які займаються розробкою, використанням і управлінням проєктами у своїй роботі.Item Методи штучного інтелекту для прогнозування покладів вуглеводнів з тривимірних сейсмічних зображень(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Дмитренко, Андрій МиколайовичUKR: Ця стаття висвітлює застосування методів штучного інтелекту для прогнозування покладів вуглеводнів з тривимірних сейсмічних зображень. У дослідженні розглядаються сучасні досягнення в галузі ШІ для інтерпретації сейсмічних даних, включаючи згорткові, рекурентні, графові нейронні мережі та трансформери. Автори аналізують існуючі обмеження, зокрема проблеми з якістю та кількістю навчальних даних, складнощі узагальнення та інтерпретації результатів. Стаття розглядає методи попередньої обробки та інженерії ознак сейсмічних зображень, стратегії робо-ти з обмеженими даними та окреслює перспективні напрямки для майбутніх досліджень у цій сфері.Item Конструктивно-продукційне моделювання розподілу енергії рекуперації на основі нечіткої логіки(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Іванов, Олександр Петрович; Гуда, Антон Ігорович; Саблін, Олег Ігорович; Шинкаренко, Віктор ІвановичUKR: Раніш розроблена конструктивно-продукційна модель ділянки електропостачання тяги постійного струму та її збагачення інформацією значень атрибутики складових елементів. У цій роботі засобами конструктивно-продукційного моделювання та нечіткої логіки на основі експертних даних формується система керування розподілом енергії рекуперації. Розроблена конструктивно-продукційна модель дозволяє формувати текстовий файл у форматі ftl, який є вхідним у системі fuzzyTech. Система fuzzyTech дає можливість засобами нечіткого виводу, враховуючи стан електрообладнання ділянки електропостачання та поїздної ситуації, визначити раціональний розподіл енергії рекуперації керуючи станом перемикачів на підстанціях живлення постійного струму. Цей підхід продемонстровано на прикладі сформованої схеми лінійної ділянка електропостачання з трьома підстанціями та двома потягами.Item Construction of a Kinetic Equation of Carbon Removal for Controlling Steel Melting in the Metallurgical System "Cupola Furnace – Small Converter"(TECHNOLOGY CENTER PC, Kharkiv, 2025) Makarenko, Dmytro M.; Selivorstova, Tetiana V.; Dotsenko, Yuriy V.; Osypenko, Iryna O.; Dzevochko, Oleksandr M.; Pereverzieva, Alevtyna M.; Dzevochko, Alona I.ENG: The object of research in the paper is the process of steelmaking in a small converter, which works in tandem with a cupola furnace. The existing problem is that the control of the process of obtaining steel in an oxygen converter is complicated by the need to determine in real time the current chemical composition of the melt, in particular carbon. This is due to the fact that the rate of carbon removal is too high, as a result of which the process of carbon removal is transient. Therefore, it is too difficult to implement regulation based on feedback on continuous measurement. The presence of the specified problem requires solutions related to the possibilities of developing or improving software control of the process. It is shown that in certain sections of the process within each time section of oxygen purging of the melt in the converter, the kinetic curve has a linear form with a constant coefficient value in front of the inlet mine. But the value of the initial coefficient for each equation that describes the process within its limits changes. This allows to state that in case of a change in the initial condition, the kinetic curves shift relative to each other in parallel. On this basis, a system of equations has been constructed that describes the process of carbon removal in a small oxygen converter that receives liquid iron from a cupola furnace. It has been shown that to use the obtained system of equations, it is necessary to know the initial carbon content in the melt discharged from the cupola furnace, and it depends on the method of oxygen supply to the cupola furnace. Based on the modeling of this process in two variants – using a “sharp blow” and supplying oxygen to the air blown into the tuyeres, a nomogram has been constructed. It allows to determine the initial carbon content for the practical use of the obtained system of equations. Using the obtained system makes it possible to determine the time after which oxygen cutoff should be made. This will allow to decide to implement software control of the melt blowing process in the converter. The presented study will be useful for machine-building enterprises that have foundry shops in their structure, where cast iron is smelted for the manufacture of castings.Item Machine Learning Approaches for Evaluating Forest Fire Impacts on Sentinel-2 Satellite Imagery Across Ukraine(WUST Publishing House, Wrocław, 2024) Hnatushenko, Viktoriia V.; Hnatushenko, Volodymyr V.; Soldatenko, Dmytro V.; Heipke, ChristianENG: Forest fires have long-term consequences and serious ecological, social, and economic implications. Utilizing multispectral imagery from the Sentinel-2 satellite, we propose an algorithm based on machine learning models for the detection of burnt forest areas. A new dataset on forest fires has been created, suitable for semantic segmentation models. The proposed algorithm uses an approach based on convolutional neural networks (CNN). The results are analyzed and compared in terms of the intersection over union (IoU) score. The proposed algorithm was tested on Sentinel satellite images acquired in October 2022 for the Kinburn Peninsula, Ukraine, to have an accuracy in terms of IoU of 95%.Item Research of Image Classification Methods Using Neural Networks on GPUs(Scientific Publishing Center “Sci-conf.com.ua”, Perfect Publishing, 2024) Cherskyi, Serhii; Ostrovska, Kateryna Yu.ENG: The paper examines the classification of images on GPUs by means of neural networks, namely, using the example of the categorization of household goods. This topic is relevant, since in everyday life we are surrounded by images and it is easy for a person to interpret them, and it is much more difficult for a computer, all the more to classify or segment images. As a result, a system was created that automatically classifies goods, modifying existing approaches, and obtained a custom one that works better for this task. Having improved the product, it can be used for any organization where it would be convenient to automatically classify products.Item Сучасна концепція розробки та підтримки веб додатків(Scientific Publishing Center “Sci-conf.com.ua”, Perfect Publishing, 2024) Гуда, Антон Ігорович; Кришталь, Сергій ВалерійовичUKR: Аналіз та пошук рішень для побудови сучасного гнучкого, продуктивного та легкого веб додатку з динамічним інтерфейсом. Можливості сучасних методів розробки дуже багаті на інформацію, тому були проаналізовані наявні можливості і побудована легка, сучасна та універсальна концепція розробки веб додатків будь-якої складності і можливостей, з достатньо високою продуктивністю і можливість використання на високо навантажених проектах. На додаток завдяки цільовому використанню модулів, не виникає проблем з розвитком та підтримкою створених проектів.Item Application of Neural Networks for Prediction Financial Time Series(Scientific Publishing Center “Sci-conf.com.ua”, Perfect Publishing, 2024) Prokofiev, Taras; Ostrovska, Kateryna Yu.ENG: The article discusses some aspects and features of the use of neural networks for forecasting financial time series for the purpose of making a profit. The use of neural networks to analyze financial information is a promising alternative (or complement) to traditional research methods. Due to their adaptability, the same neural networks can be used to analyze several instruments and markets, while the patterns found by a player for a specific instrument using technical analysis methods may work worse or not work at all for other instruments.Item Comparative Analysis of Classification Methods for High-Resolution Optical Satellite Images(Khmelnytskyi National University, Khmelnytskyi, 2024) Hnatushenko, Volodymyr V.; Kashtan, Vita; Chumychov, Denys; Nikulin, SerhiiENG: High-resolution satellite image classification is used in various applications, such as urban planning, environmental monitoring, disaster management, and agricultural assessment. Traditional classification methods are ineffective due to the complex characteristics of high-resolution multichannel images: the presence of shadows, complex textures, and overlapping objects. This necessitates selecting an efficient classification method for further thematic data analysis. In this study, a comprehensive assessment of the accuracy of the most well-known classification methods (parallelepiped, minimum distance, Mahalanobis distance, maximum similarity, spectral angle map, spectral information difference, binary coding, neural network, decision tree, random forest, support vector machine, K-nearest neighbour, and spectral correlation map) is performed. This study comprehensively evaluates various classification algorithms applied to high-resolution satellite imagery, focusing on their accuracy and suitability for different use cases. To ensure the robustness of the evaluation, high-quality WorldView-3 satellite imagery, known for its exceptional spatial and spectral resolution, was utilized as the dataset. To assess the performance of these methods, error matrices were generated for each algorithm, providing detailed insights into their classification accuracy. The average values along the main diagonal of these matrices, representing the proportion of correctly classified pixels, served as a key metric for evaluating overall effectiveness. Results indicate that advanced machine learning approaches, such as neural networks and support vector machines, consistently outperform traditional techniques, achieving superior accuracy across various classes. Despite their high average accuracy, a deeper analysis revealed that only some algorithms are universally optimal. For instance, some methods, such as random forests or spectral angle mappers, exhibited strength in classifying specific features like vegetation or urban structures but performed less effectively for others. This underscores the importance of tailoring algorithm selection to the specific objectives of individual classification tasks and the unique characteristics of the target datasets. This study can be used to select the most effective method of classifying the earth's surface, depending on the tasks of further thematic analysis of high-resolution satellite imagery. Furthermore, it highlights the potential of integrating machine learning-based approaches to enhance the accuracy and reliability of classification outcomes, ultimately contributing to more practical applications.Item Методологія цифрового картографування виникнення можливих затоплень територій із застосуванням напівкерованого машинного навчання(Хмельницький національний університет, Хмельницький, 2024) Іванов, Денис; Каштан, Віта; Гнатушенко, Володимир ВолодимировичUKR: В роботі запропоновано методологію цифрового картографування виникнення можливих затоплень територій, що поєднує напівкероване машинне навчання з геоінформаційною системою QGIS. Методологія включає етапи збору даних, їх попередньої обробки, а також створення моделей, які дозволяють ідентифікувати потенційно небезпечні зони. Використання напівкерованого навчання дозволяє ефективно використовувати як розмічені, так і нерозмічені дані, що значно покращує якість прогнозування та точність картографування виникнення можливих затоплень територій. Окрему увагу приділено інтеграції даних з різних джерел, таких як супутникові зображення, метеорологічні дані та географічні інформаційні системи. Практична значущість методології полягає у підвищенні точності оцінки виникнення можливих затоплень територій та покращенні планування і управління ризиками в умовах змін клімату та урбанізації. Запропоновані методи можуть бути застосовані для моніторингу та управління ризиками затоплень у різних регіонах, що дозволяє зменшити потенційні негативні наслідки для населення та інфраструктури.Item Аналіз систем масового обслуговування при стрибкоподібній зміні інтенсивностей потоків інформації(Херсонський національний технічний університет, Херсон, 2021) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Витовтов, Георгій КостянтиновичUKR: У даній роботі наведено аналітичний підхід до аналізу багатоканальної системи масового обслуговування з втратами без очікування як в перехідному, так і в стаціонарному режимах роботи на прикладі системи М|М|2. Така система описується процесом загибелі та розмноження з трьома станами. Для даної системи складена система рівнянь Колмогорова і знайдена фундаментальна матриця системи для випадку з постійними інтенсивностями потоків та інтенсивностями потоків, що змінюються стрибком в деякий момент часу. Числові розрахунки проведені на прикладі моделі комутатора мережі передачі даних, що пов’язаний з другим комутатором мережі по двом каналам Ethernet. Пропускна здібність кожного каналу складає 100 Мбіт/c. Проаналізовано перехідний режим роботи системи для трьох випадків. У першому випадку інтенсивність надходження пакетів є нижчою за інтенсивність їх обслуговування; у другому випадку інтенсивність надходження пакетів дорівнює інтенсивності їх обслуговування; в третьому випадку інтенсивність надходження більше за інтенсивність обслуговування приладу. Для кожного випадку знайдені імовірності стану системи, у тому числі імовірності втрати пакетів і час перехідного режиму. Ілюстровано, що при збільшенні інтенсивності вхідного трафіка час перехідного процесу зменшується, а імовірність втрати пакетів зростає. Так за збільшенням інтенсивності надходження пакетів до 10 разів імовірність втрати пакетів зростає до 82%, а час перехідного режиму становить 0,0001 с, що в 6 разів менше часу перехідного режиму у нормальному режимі функціонування мережі, коли інтенсивність вхідних потоків 𝜆 є меншою, ніж інтенсивність обслуговування 𝜇. Розраховано імовірності станів системи за умови стрибків інтенсивності вхідного трафіка. Розглядається вплив одного та двох стрибків. За першого стрибка, коли інтенсивність надходження пакетів стрімко збільшується з 𝜆 = 2 ∙ 103 пакетів/с до 𝜆 = 8.3 ∙ 103пакетів/с, імовірність втрати пакетів зростає до 82%. При різкому зменшенні інтенсивності надходження пакетів до початкового значення в наступний момент часу імовірність втрати пакетів знову зменшується до 8%. У роботі показано, що в стаціонарному режимі після відновлення системи ці імовірності визначаються тільки параметрами системи після всіх стрибків.Item Розробка та реалізація мобільного додатка організації дистанційного навчання(Херсонський національний технічний університет, Херсон, 2021) Гнатушенко, Вікторія Володимирівна; Китова, Ксенія Володимирівна; Дорош, Ольга ВолодимирівнаUKR: Зміни, що відбуваються останнім часом у сфері вищої професійної освіти, пов'язані з пандемією, призводять до необхідності застосування нових методів і форм роботи зі студентами. У даній статті мова йде про застосування дистанційного навчання при організації самостійної роботи з навчальним матеріалом. Дана робота присвячена особливостям дистанційного навчання в цілому. Пояснюється необхідність застосування дистанційних освітніх технологій в сучасному навчальному процесі, а також розкриваються переваги і недоліки такого навчання. Особлива увага приділяється практичним питанням дистанційного навчання, описуються форми і пропонуються ідеї щодо його застосування. На даному етапі головною проблемою являється відсутність єдиної уніфікованої електронної платформи для навчання. Адже в процесі дистанційного навчання викладач може використовувати різноманітні онлайн-сервіси, які він опанував. Візуально привабливий інтерфейс сприяє створенню позитивного враження від процесу взаємодії користувача з сайтом і, як наслідок, формує у учня позитивне ставлення до навчання. У роботі розроблено та реалізовано системи бази даних дистанційного навчання з двома рівнями доступу: «вчитель» та «учень», яку в подальшому можна розвивати, удосконалювати та згодом використовувати для організації освітніх процесів у закладах вищої освіти. Розроблений додаток являє собою програмний продукт, який написаний мовою програмування PHP 7-ої версії. В ході дослідження були проаналізовані сутність поняття системи дистанційної освіти, її структура, засоби і способи реалізації. Використаний в процесі розробки мобільного додатка об'єктно-орієнтований підхід, дозволяє здійснювати подальшу модернізацію системи. Слід зазначити, що створена платформа для дистанційного навчання є початковим етапом по впровадженню сучасних інформаційних технологій в процеси навчання. При подальшій роботі необхідно враховувати конкретні освітні вимоги закладу вищої освіти. В майбутньому вона може стати потужним інструментом з надання електронної підтримки навчання студентів.Item Аналіз емоцій з використанням виразів обличчя та голосових ознак(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Бімалов, Дмитро ВікторовичUKR: У роботі представлені методи для розпізнавання людських емоцій. Розпізнавання людських емоцій - це галузь штучного інтелекту, що швидко розвивається і має важливе значення для поліпшення взаємодії людини з комп'ютером. Однак більшість сучасних систем розпізнавання емоцій обмежені використанням тільки одного джерела даних голосових характеристик, або виразів обличчя, що знижує точність і стій-кість розпізнавання в складних умовах. В цій статті розглядаються методи розпізнавання емоцій з використанням двох основних каналів - голосового та візуального. У процесі дослідження аналізуються наявні підходи щодо розпізнавання емоцій. Для аналізу емоцій розглянуто технології ResNet (для зображень), SER (для звуку). Особливу увагу приділено аналізу й обробці акустичних характеристик, таких як інтонація, гучність, темп мовлення і тривалість пауз, а також використанню методів комп'ютер-ного зору для детекції виразів обличчя, таких як посмішка, затиснуті губи або насуплені брови. Це дослідження просуває галузь вивчення емоцій, забезпечуючи краще розуміння емоційних станів людини.Item Огляд існуючих технологій складського обліку з використанням штучного інтелекту(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Журба, Анна Олексіївна; Модзалевський, Єгор ОлександровичUKR: Зростання значення складської логістики в умовах глобалізації та цифрової трансформації економіки вимагає підвищення ефективності управління запасами. Традиційні методи обліку не здатні забезпечити необхідну точність і швидкість аналізу великих обсягів даних, що призводить до втрат і зниження конкурентоспроможності. Використання ШІ відкриває нові можливості для автоматизації процесів, оптимізації ресурсів і прогнозування попиту в реальному часі. У статті розглянуто метод інтернет-речі (IoT) та системи управління складами (WMS). Правильна система інвентаризації буде залежати від індивідуальних потреб і можливостей. Для успішного впровадження ШІ в логістику необхідний комплексний підхід, що включає розробку чіткої стратегії впровадження ШІ, враховуючи мету, ресурси та потенційні ризики.Item Атрибутивне насичення конструктивно-продукційної моделі ділянки системи електропостачання тяги постійного струму(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Гуда, Антон Ігорович; Іванов, Олександр Петрович; Шинкаренко, Віктор Іванович; Саблін, Олег ІгоровичUKR: Раніш розроблена загальна конструктивно-продукційна модель ділянки електропостачання тяги постійного струму збагачується інформацією значень атрибутики складових елементів. У залежності від того яким чином інтерпретується модель засобами алгоритмічного конструктора формуються різні конструктивні системи. Одна з них призначена для випадкового визначення значень атрибутики електроустаткування та поїзної ситуації з множини потенційно можливих з метою формування різних варіантів за якими приймає рішення експерт щодо використання енергії рекуперації. На основі експертних даних у подальшому буде формуватись система керування за нечіткою логікою. Друга – для збору інформації щодо стану електрообладнання та поїзної ситуації з реальних об’єктів для керування розподілом електроенергії у автоматичному режимі. Цей підхід продемонстровано на прикладі сформованої схеми лінійної ділянка електропостачання з трьома підстанціями.Item Метод забезпечення достовірності та цілісності персональних даних, що обробляються в блокчейн-системі(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Ситник, Роман Сергійович; Гнатушенко, Вікторія ВолодимирівнаUKR: В умовах стрімкої цифровізації та зростання кількості кіберзагроз особливої актуальності набуває проблема захисту персональних даних у сучасних інформаційних системах. Технологія блокчейн, завдяки своїм властивостям незмінності та розподіленості, створює нові можливості для захисту даних, проте вимагає розробки спеціалізованих методів забезпечення їх достовірності та цілісності. Досліджено специфічні виклики, пов'язані з верифікацією джерел даних та контролем за їх модифікацією в умовах розподіленої системи на базі технології блокчейн. У роботі запропоновано новий метод забезпечення цілісності та достовірності персональних даних, що базується на математичній моделі оцінки достовірності даних з використанням комплексної функції валідації та концепції "довірених джерел", що дозволило підвищити рівень захищеності даних та автоматизувати процес їх верифікації . Розроблено архітектуру системи з ієрархічною структурою вузлів верифікації та механізмами управління життєвим циклом даних. Результати дослідження підтверджують ефективність запропонованого методу для забезпечення балансу між захистом персональних даних та зручністю їх використання в реальних умовах.Item Моделювання нейромережевого алгоритму для аналізу дефектів відеопотоку(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Островська, Катерина Юріївна; Зимогляд, Андрій Юрійович; Козакова, Анастасія ОлександрівнаUKR: В роботі зроблено огляд на існуючі наукові роботи з аналізу відео на виявлення дефектів та технологій цифрового мовлення. Розглядається створення дата-сета, розподілу даних по вибіркам. Описується навчання нейромережевих моделей та отримання результатів навчання. Реалізації методу використання навченої нейронної мережевої моделі.