Багатопараметричні екстраполяційні моделі та алгоритми вибору та проектування

dc.contributor.authorГаркуша, Антон Леонідовичuk_UA
dc.date.accessioned2023-11-01T10:34:20Z
dc.date.available2023-11-01T10:34:20Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractUKR: Бакалаврська робота виконана на 99 сторінках, містить 22 рисунків, 2 таблиць та 24 використані джерела. В бакалаврській роботі було розглянуто багатопараметричні екстраполяційні моделі, алгоритми та програмні засоби, виконано огляд предметної області, сформовано , спроектована структура програми, розроблені алгоритми та код, виконано тестування програми та її окремих частин. Виділені сильні та слабі сторони наших методів, Мета дослідження полягала у розвитку постановок завдань і розробці удосконаленого методу багатопараметричної лінійної екстраполяції (БЛЕ) для завдань з суттєво нерівними величинами областей варіювання параметрів моделей проектування та вибору, а також формуванні нової процедури застосування методу БЛЕ, призначеної для реалізації зворотних завдань вибору та проектування, створення програмного забезпечення щодо їх автоматизації. Об’єкт дослідження – багатопараметричні екстраполяційні моделі, алгоритми та програмні засоби.uk_UA
dc.description.abstractENG: The bachelor thesis is completed on 99 pages, contains 22 figures, 2 tables and 24 used sources. In the bachelor's thesis, multi-parameter extrapolation models, algorithms and software tools were considered, a review of the subject area was performed, the structure of the program was formed and designed, algorithms and code were developed, and testing of the program and its individual parts was performed. The strengths and weaknesses of our methods are highlighted, The purpose of the study was to develop problem statements and develop an improved method of multiparameter linear extrapolation (MLE) for tasks with significantly unequal values of the areas of variation of the parameters of design and selection models, as well as the formation of a new procedure for applying the MLE method, intended for the implementation of inverse selection and design tasks, creating software for their automation. The object of research is multi-parameter extrapolation models, algorithms and software tools.en
dc.identifier.citationГаркуша А. Л. Багатопараметричні екстраполяційні моделі та алгоритми вибору та проектування : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 121 – Інженерія програмного забезпечення / наук. керівник В. В. Скалозуб ; Укр. держ. ун-т науки і технологій. Дніпро, 2023. 99 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17677
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, Дніпроuk_UA
dc.subjectвибір і проектуванняuk_UA
dc.subjectаналоги і прототипиuk_UA
dc.subjectлінійна екстраполяціяuk_UA
dc.subjectзворотні завданняuk_UA
dc.subjectвипадковий пошукuk_UA
dc.subjectпрограмне забезпеченняuk_UA
dc.subjectselection and designen
dc.subjectanalogues and prototypesen
dc.subjectlinear extrapolationen
dc.subjectinverse tasksen
dc.subjectrandom searchen
dc.subjectsoftwareen
dc.subjectВКРuk_UA
dc.subjectКІТuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGYen
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technology::Computer scienceen
dc.titleБагатопараметричні екстраполяційні моделі та алгоритми вибору та проектуванняuk_UA
dc.title.alternativeMultiparameter Extrapolation Models and Algorithms for Selection and Designen
dc.typeBachelor Thesisen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Harkusha_ dip_2023.pdf
Size:
2.58 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Bachelor Thesis
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: