Головна сторінка бібліотеки Спрощенний режим пошуку Інструкція з пошуку
Авторизація
Прізвище
Пароль
 

Бази даних


Книжкові видання- результати пошуку

Вид пошуку

Зона пошуку
у знайденому
Формат представлення знайдених документів:
повнийінформаційнийкороткий
Відсортувати знайдені документи за:
авторомназвоюроком виданнятипом документа
Пошуковий запит: (<.>A=Гигиняк, Віктор Васильович$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 по 2
1.
   062
   Х 23


Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”.

    Вісник Національного технічного університету “ХПІ” [Текст] = Bulletin of the National Technical University “KhPI” : зб. наук. пр. / НТУ “ХПІ”.
   Вип. 2 (4) : Нові рішення в сучасних технологіях / відп. ред. Є. І. Сокол. - Харків : НТУ “ХПІ”, 2020. - 160 с. : табл., рис. - ISSN 2079-5459. - 77.00 грн
    Зміст:
Данильченко, Юрий Михайлович. Вибродиагностика шпиндельных узлов на опорах качения по результатам измерения вибраций корпуса / М. Д. Данильченко, А. И. Петришин. - С .3-13. - Библиогр. в конце ст. : ил.
Кл.слова: шпиндельный узел, подшипники качения, дефекты изготовления
Кусий, Ярослав Маркіянович. Дослідження впливу викінчувальних операцій на формування параметрів якості поверхні втулок бурових помп / Я. М. Кусий. - С .14-22. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Кл.слова: технологічні процеси, циліндрована втулка, якість поверхні
Лук’янов, Микола Олексійович. Вентильно-індукторний двигун з покращеними тяговими характеристиками / М. О. Лук’янов. - С .23-29. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Кл.слова: вентильно-індукторні двигуни, модульний електричний драйвер, постійний драйвер
Лухтура, Федор Иванович. Преимущества импульсного подвода тепла для покрытия переменных нагрузок в системах теплоснабжения / Ф. И. Лухтура, В. И. Цыганов. - С .30-37. - Библиогр. в конце ст. : ил.
Кл.слова: графики нагрузок, источники тепла, котлы
Пантєлєєва, Ірина Вікторівна. Забезпечення енергозбереження при використанні установок на біопаливі / І. В. Пантєлєєва, Н. М. Шматько, А. В. Глушко. - С .38-44. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Кл.слова: біомаса, біопаливо, електрична енергія
Бондарь, Алла Витальевна. Динамика информационной энтропии проектов и практические аспекты ее оценки / А. В. Бондарь. - С .45-52. - Библиогр. в конце ст. : ил.
Кл.слова: энтропия проектов, дисперсии, жизненный цикл
Гигиняк, Віктор Васильович. Аналіз даних та машинне навчання на основі даних лабораторії ЦЕРН / В. В. Гигиняк, А. О. Хлевний. - С .53-57. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Кл.слова: аналіз даних, експериментальні дані, машинне навчання
Колдун, Максим Миколайович. Побудова алгоритму прогностичної моделі при створенні предиктивного модуля передбачення нештатних ситуацій в роботі автоматизованої системи керування технологічними процесами / М. М. Колдун, Ю. Є. Грудзинський. - С .58-63. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Кл.слова: теплоенергетика, формалізація, оцінка
Костенко, Виталий Леонидович. Квазистереоскопическая система обнаружения препятствий для слепых на базе RASPBERRY PI 3 и STM 8L / В. Л. Костенко [и др.]. - С .64-75. - Библиогр. в конце ст. : ил.
Інші автори: Кондратьев С. Б., Ядрова М. В., Стельмах Д. Е.
Кл.слова: видеокамеры, Raspberry Pi, ШИМ контролер
Pustovoitov, Pavlo. Mathematical model of server requests intensity description / P. Pustovoitov [et al.]. - С .76-84. - Bibliography is at the end of the article
Інші автори: Kostyk K., Kompaniiets V., Voronets V., Haidar H.
Кл.слова: connection pool simulation, guery intensity fluctuation, regression eguation
Становська, Іраїда Іванівна. Метод експрес-вимірювання стану складних систем за допомогою параметрричного показника / І. І. Становська [та ін.]. - С .85-95. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Інші автори: Становський О. Л., Прокопович І. В., Науменко Є. О.
Кл.слова: життєвий цикл, антикризове управління, складні системи
Гармаш, Дмитро Вікторович. Оптимізація процесу термічної обробки м’яса птиці за технологією sous vide із застосуванням фосфатної суміші / Д. В. Гармаш, В. М. Пасічний. - С .96-102. - Бібліогр. в кінці ст. : табл.
Кл.слова: технологія sous vide, вакуум, м’ясо курчат-бройлерів
Маринін, Андрій Іванович. Дослідження фізико-хімічних показників води, обробленої безреагентним електрохімічним методом / А. І. Маринін [та ін.]. - С .103-109. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Інші автори: Большак Ю. В., Святненко Р. С., Штепа Д. В.
Кл.слова: вода, електрохімічне оброблення, аноліт
Ненастіна, Тетяна Олександрівна. Вплив морфології поверхні композиційних електрохімічних покривів Co-W-ZrO2 на функціональні властивості сплавів / Т. О. Ненастіна [та ін.]. - С .110-118. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Інші автори: Ведь М. В., Сахненко М. Д., Зюбанова С. І.
Кл.слова: композиційні електролітичні покриви, імпульсний електроліз, вольфрам
Прісс, Олеся Петрівна. Гарбузові цукати – ласощі з функціональними властивостями / О. П. Прісс [та ін.]. - С .119-125. - Бібліогр. в кінці ст. : табл.
Інші автори: Сердюк М. Є., Жукова В. Ф., Сухаренко О. І., Коляденко В. В.
Кл.слова: гарбузи, цукати, функціональні властивості
Сердюк, Марина Єгорівна. Зміни функціональних властивостей фруктової та ягідної сировини протягом кріогенного зберігання / М. Є. Сердюк [та ін.]. - С .126-132. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Інші автори: Григоренко О. В., Сухаренко О. І., Коляденко В. В.
Кл.слова: журавлина, апельсини, заморожування
Чернюшок, Ольга Анатоліївна. Розробка м’ясних напівфабрикатів з використанням молочних продуктів та шпинату / О. А. Чернюшок, І. Ю. Шевченко. - С .133-137. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Кл.слова: суха молочна сироватка, магній, манган
Шведюк, Дмитро Анатолїйоич. Вплив термічної обробки на характеристики січених м’ясорослинних напівфабрикатів з використанням ферментації / Д. А. Шведюк, В. М. Пасічний. - С .138-144. - Бібліогр. в кінці ст. : табл.
Кл.слова: напівфабрикати, протеази, м’ясо птиці
Гончаров, Євген Вікторович. Перспективи сучасних методів дистанційного контролю ліній електропередачі / Є. В. Гончаров [та ін.]. - С .145-151. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Інші автори: Поляков І. В., Марков В. С., Крюкова Н. В., Бойков Д. О., Скрєбцов М. К.
Кл.слова: безконтактні методи контролю, безпілотні літальні апарати, лінії електропередачі
Литвиненко, Світлана Анатоліївна. Статистичне моделювання просування блискавки в напрямку наземних об’єктів / С. А. Литвиненко. - С .152-157. - Бібліогр. в кінці ст. : іл.
Кл.слова: статистичне моделювання, електрофізичні процеси, лідерний канал блискавок
ДРНТІ
УДК

Кл.слова (ненормовані):
лінії електропередачі -- машинобудування -- інформаційні технології -- системи управління -- хімічні технології -- харчові технології -- блискавки
Есть полнотекстовые версии (доступ потребує авторизації)

Дод.точки доступу:
Сокол, Євген Іванович (доктор технічних наук ; ректор НТУ "ХПІ" 2015-) \відп. ред.\
Сокол, Евгений Иванович (доктор технических наук ; ректор НТУ "ХПИ" 2015-)
Стельмах, Д. Е.
Voronets, V.
Haidar, H.
Науменко, Є. О.
Штепа, Д. В.
Зюбанова, С. І.
Сухаренко, О. І.
Коляденко, В. В.
Крюкова, Н. В.
Бойков, Д. О.
Скрєбцов, М. К.
Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”

Примірників усього: 1
аб.1 (1)
Вільні: аб.1 (1)

Знайти схожі

2.
004.8
Г 46


Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”

    Гигиняк, Віктор Васильович.
    Аналіз даних та машинне навчання на основі даних лабораторії ЦЕРН [Текст] / В. В. Гигиняк, А. О. Хлевний // Вісник Національного технічного університету “ХПІ” = Bulletin of the National Technical University “KhPI” : зб. наук. пр. / НТУ “ХПІ”. - Харків : НТУ “ХПІ”, 2020. - Вип. 2(4): Нові рішення в сучасних технологіях. - С. 53-57 : іл. - Бібліогр. в кінці ст.
УДК

Рубрики: Радіоелектроніка

   Радиоэлектроника


   Штучний інтелект. Експертні системи


   Искусственный интеллект. Экспертные системы


Кл.слова (ненормовані):
аналіз даних -- обробка даних -- експериментальні дані -- машинне навчання -- бінарна класифікація -- градієнтний бустинг -- фізика елементарних частинок -- нейронні мережі -- анализ данных -- обработка данных -- экспериментальные данные -- машинное обучение -- бинарная классификация -- градиентный бустинг -- физика элементарных частиц -- нейронные сети
Анотація: У даній роботі проведено аналіз даних, застосовано та порівняно між собою ряд методів машинного навчання до одного із найбільш важливих за своїм впливом та значенням відкритих датасетів організації ЦЕРН, розміщених на CERN Open Data Portal, який пов’язаний із відкриттям бозону Хіггса. Завдання полягало у вирішенні проблеми бінарної класифікації та розподіленні спостережень на ті, що свідчать про сигнал розпаду частинки та фонові. На першому етапі було проаналізовано вхідні дані, проведено аналіз відсутніх значень. Було відзначено залежність факту відсутності більшості змінних від однієї характеристичної, а також перевірено чи впливає наявність/відсутність на приналежність спостережень до сигналу. Для оцінки та отримання початкових результатів про вплив змінних на результат було розраховано матриці кореляцій. Далі застосовано більш точний та надійний метод розрахунку Predictive Power Score, який є новим та перспективним підходом до визначення залежностей, а саме передбачувальних властивостей змінних. Для подальшого застосування підходів машинного навчання датасет було оброблено та очищено, виявлено та закодовано категоріальні змінні за підходом «one-hot encoding», а також проведено заміну відсутніх значень на розраховані середні по датасету. Після підготовки вхідних даних їх було використано для навчання та валідації ряду моделей. Оскільки проблема полягала в вирішенні питання бінарної класифікації, то до розглянутих моделей ввійшли найбільш поширені методи класифікації, такі як: Decision Tree, Logistic Regression, Bagging, Random Forest, K-Nearest Neighbours, Gradient Bossting, XGB, SVM. До кожного з методів було застосовано пошук гіперпараметрів із використанням 2-фолдної крос-валідації. Серед метрик для оцінки якості та продуктивності моделей було обрано метрики акуратності, точності, чутливості, F-значення та AUC, остання з них була вирішальною, оскільки найбільше підходила до вимог та особливостей класифікації. Найкращими себе показали K-Nearest Neighbours та методи, що базуються на побудові ансамблів із простих класифікаторів, а саме дерев рішень. Також було проведено навчання та валідація моделей на базі нейронних мереж, які хоч і показали досить високі результати, однак через проблематику з перенавчанням виявилися дещо гіршими за методи на основі побудови ансамблів. Найвищі значення спостерігались для Gradient Boosting та XGB, а так як останній є схожим за принципом до першого, але має ряд переваг по швидкості, надійності та продуктивності, то було обрано зупинитися саме на ньому. Після наступного етапу вдосконалення вхідних параметрів моделі, було досягнуто збільшення значень метрик та отримано високі показники передбачувальної здатності. Оскільки XGB базується на побудові ансамблів із простіших предикторів (а в даному випадку дерев рішень), то це дозволило отримати наочне уявлення про алгоритм передбачення. Таким чином наступним кроком було проведено візуалізацію роботи отриманої моделі у вигляді побудови зведеного дерева рішень, а також розраховано F-значення важливості змінних. Отримані результати дозволили провести аналіз впливу кожної із змінних на передбачення сигналу, а також порівняти їх із теоретичними відомостями. Було відмічено більший вплив змінних, отриманих вченими методами розрахунку із теоретичних формул в порівнянні із вхідними змінним, які відповідали неопрацьованим значенням детекторів. Таким чином в результаті роботи було проаналізовано різні підходи та методи машинного навчання, встановлено, що найбільш продуктивними та при цьому легкими в інтерпретації результатів є моделі на базі ансамблю дерев рішень, а також отриманий алгоритм для роботи з експериментальними даними, їх аналізом та використанням у методах машинного навчання.
Дод.точки доступу:
Сокол, Євген Іванович (доктор технічних наук ; ректор НТУ "ХПІ" 2015-) \відп. ред.\
Сокол, Евгений Иванович (доктор технических наук ; ректор НТУ "ХПИ" 2015-)
Хлевний, Андрій Олександрович (кандидат технічних наук)
Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”

Примірників усього: 1
аб.1 (1)
Вільні: аб.1 (1)

Знайти схожі

 

Наша адреса: 61000, Харків, вул. Кирпичова, 2
Науково-технічна бібліотека НТУ "ХПІ"
Контактний телефон: (057) 707-63-07
E-mail: library@khpi.edu.ua