УДК 004.8

   Тонкошкур О.С. Алгоритм комп'ютерної обробки кінетичних залежностей відгуку газового сенсора з інтелектуальними компонентами / О.С. Тонкошкур, А.С. Лозовський //Системні технології. Випуск 1 (150).-Дніпро: Міністерство освіти і науки України.,2024.-c.147-157; Бібліогр.:23 назв.У даній статті розглядаються особливості алгоритму для розрахунку параметрім необхідних для обробки експериментальних даних для вирішення задач автоматизації досліджень матеріалів для газочутливих сенсорів. У статті описано проблеми реалізації повної автоматизації інформаційновимірювальної системи для дослідження основних характеристик газочутливих сенсорів, а саме вибору найбільш інформативного інтервалу часу та оптимальних аналітичних виразів уявлення тенденцій впливу параметрів зазначеної залежності того чи іншого зовнішнього чинника, що характеризують умови вимірювання.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.85

   Антіпова К. О. Використання різних видів токенізаторів в трансформерних архітектурах для задачі машинного перекладу / К. О. Антіпова, В. С. Раленко //ВІСНИК ХНТУ. № 1(88).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2024.-c.186-190; Бібліогр.:17 назв.В роботі досліджено вплив методів токенізації для речень українською, яка є мовою з обмеженою кількістю попередньо навчених мовних моделей. Для виконання цього завдання, були треновані мовні моделі невеликого розміру на основі моделі Marian з різними алгоритмами токенізації. Виконано порівняння трьох токенізаторів на різних рівнях гранулярності: їхні вихідні дані варіюються від символів до слів різної довжини. Було проведено тренування наступних токенізаторів: BPE, WordPiece, Unigram. Отримані експериментальні результати підкреслюють роль токенізації в мовному моделюванні, зокрема для морфологічно багатих мов. Крім того, вища морфологічна вірогідність токенізації Unigram призводить до кращої продуктивності виконання завдання перекладу природної мови.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 681.5

   Богданова, Л.М. Методи та системи штучного інтелекту: навчальний посібник / Л.М. Богданова В.Л. Аносов.-Краматорськ: ДДМА,2023.-123 c.
Цена: 200 грн.

Штучний інтелект
681.51(07)+004(07)

УДК 004.82

   Могильний О.А. АВТОМАТИЗОВАНІ МОДЕЛІ ОБРОБКИ ВІЗУАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЇ / О.А. Могильний //Системні технології. Випуск 4 (147).-Дніпро: Міністерство освіти і науки України.,2023.-c.100-110; Бібліогр.:10 назв.В роботі досліджено комплексну модель обробки візуальної інформації, яка заснована на комбінованому підході, що включає застосування різних алгоритмів та методів. Це дозволило досягти високої точності та ефективності обробки візуальних даних. Автоматизована модель має широкий потенціал застосування у різних галузях, включаючи медицину, робототехніку, автоматичне водіння та інші. Її здатність автоматично обробляти та аналізувати візуальні дані може значно покращити процеси прийняття рішень та підвищити ефективність роботи в різних галузях
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.8

   АЛЬБРЕХТ Й.О. СИСТЕМА ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ ДЛЯ КЕРУВАННЯ ГЕТЕРОГЕННИМИ РОЯМИ БПЛА / Й.О. АЛЬБРЕХТ, А. В. ПИСАРЕНКО //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.217-222; Бібліогр.:9 назв.У статті досліджується, як штучний інтелект і автоматизація суттєво впливають на безпілотні літальні апарати (БПЛА), переходячи від традиційних ролей до універсальних застосувань. У статті вирішується проблема оптимізації складу рою БПЛА для ефективного виконання завдань, пропонуючи систему прийняття рішень, яка інтегрує нейронні мережі та навчання з підкріпленням. Ця система динамічно обирає конфігурацію гетерогенних роїв БПЛА, зокрема, для пошуку об’єктів на незнайомій місцевості. На експериментальній фазі було впроваджено вдосконалений рівень системи шляхом поєднання нейронних мереж і навчання з підкріпленням, на основі рольових алгоритмів та алгоритму MADDPG. Для подолання перешкод зв’язку представлений децентралізований алгоритм прийняття рішень роєм на основі інформаційного злиття (IFDSDA).
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.81

   Вєчерковська А. С. Огляд алгоритмів машинного навчання та їх застосування для прогнозування цін купівлі криптовалюти / А. С. Вєчерковська, С. В. Поперешняк //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.223-229; Бібліогр.:9 назв.Було детально розглянуто концепцію ARIMA та його основні принципи. Була проведена обгрунтована аналітична робота та описано, як ARIMA може бути використана для прогнозування ціни криптовалюти. У ході дослідження було зібрано та ароанлізовано ARIMA алгоритми, для подальшого їх використання при розробці програмного забезпечення передбачення ціни криптовалюти на основі ARIMA.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004

   Головатенко І. А. Метод планування маршруту в автономних логістичних кіберфізичних системах засобами штучного інтелекту / І. А. Головатенко, А. В. Писаренко //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.230-243; Бібліогр.:12 назв.Представлена багатоетапна модифікація алгоритму A*, розроблену для розширеного планування траєкторії в умовах логістики за допомогою автономних рухомих транспортних засобів. Метод включає інноваційні елементи, такі як дотримання безпечної дистанції до перешкод, дотримання смуги руху, згладжування траєкторії, ідентифікація та виправлення небезпечних ділянок за допомогою кластеризації k-середніх, а також уникнення перешкод у реальному часі за допомогою навчання з підкріпленням. Метод демонструє ефективність у створенні траєкторій, які є не тільки оптимальними в традиційному розумінні, але й більше відповідають логістичним обмеженням реального світу. Також метод забезпечує високу адаптивність до непередбачених перешкод в реальному часі.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.75

   Гора М.В. Моделі управління ресурами для забезпечення функціональної стійкості процесу розподілених обчислень / М. В. Гора, М. О. Волк //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.244-251; Бібліогр.:15 назв.Запропоновані моделі вирішують задачі підвищення ефективності обчислювального процесу в розподілених комп’ютерних системах. Вони включають модифіковану теоретико-множинну модель РОП з підтримкою функціональної стійкості, модифіковані моделі оцінки часу виконання та енергоспоживання. Використання запропонованих моделей в стандартних методах розподілу ресурсів, стандартних планувальниках дозволило в описаних експериментах знизити час виконання обчислювальних завдань до 43%, а енергоспоживання у середньому на 26%
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.7

   Гунько М. А. Глибинна інтеграція хмарних та туманних обчислень / М. А. Гунько, В. М. Ткачов //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.252-257; Бібліогр.:7 назв.Хмарні обчислення – нова парадигма для надання послуг через Інтернет, що пропонує власникам бізнесу численні переваги. Вибір правильної конфігурації хмари є ключовим для якості обслуговування та конкурентоспроможності бізнесу. Неправильна конфігурація може збільшити витрати в рази. Ефективна хмарна конструкція призводить до значної економії для повторюваних операцій. Однак вибір оптимальної конфігурації важкий через складність досягнення високої точності та адаптованості до різних програм. Хмарне обчислення забезпечує економію коштів, масштабованість та інші переваги, що робить його важливим для компаній. Хмарна міграція супроводжує модернізацію даних та ІТ. Туманні ж обчислення відкривають нові можливості для економії енергії, даних, зменшення навантаження на мережу, здешевлення обробки даних. Але й туманні обчислення доречно використовувати в типових завдання для конкретного випадку. Робота проводилась в рамках підготовки кваліфікаційної магістерської роботи
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.738.5

   Поперешняк С.В. Дослідження розробки вимог до хмарних програм та сервісів / С. В. Поперешняк, А. С. Вєчерковська //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.258-264; Бібліогр.:14 назв.В роботі приділено увагу розробці вимог, так як це є одним з найскладніших і важливих етапів розробки будь-якого бізнес-процесу або проекту. Це дослідження намагається з’ясувати характеристики та аспекти інженерних вимог, які застосовуються хмарними обчисленнями. Розглянуто нотацію моделювання бізнес-процесів (BPMN), що якісно впливає на фіксацію процесу та внесення відповідних змін для покращення бізнес-операцій. Акцентується увага, що BPMN можна використовувати як метод розробки вимог у хмарних бізнес-операціях. Крім того, у цій роботі представлено інженерну структуру вимог для послуг і хмарних обчислень, а також обговорюватиметься еталонна архітектура для послуг і хмарних обчислень. Розробка програмного забезпечення в хмарному середовищі включає деякі основні проблеми, такі як композиція програмного забезпечення, програмування, орієнтоване на запити та програмування, орієнтоване на інтерфейс програмування додатків, доступність вихідного коду, модель виконання та керування програмами.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.921

    Огляд технологій візуалізації та їх використання у освітньому процесі / Є. А. Рехлецький та ін. //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.265-270; Бібліогр.:10 назв.Авторам було цікаво спостерігати за розвитком VR та AR технологій протягом останніх двох десятиліть саме через широко освітлювальні в літературі та розрекламовані переваги цих технологій для навчання [10]. Насправді крім військової справи (та авіації) на сьогодні використання цих технологій (у зв’язці з освітою) скорше розчаровують, бо 30-й рік поспіль в аудиторіях є PowerPoint, але немає окулярів віртуальної реальності. З іншого боку є багато технологій які явно “поховані” за останні 20 років, наприклад HD диски, так що про віртуальну реальність (та про додану реальність) скорше можна сказати що вони не “отримали обіцяної динаміки” (особливо в освіті). Тому на закінчення треба згадати про деякі технологічні розробки, які на нашу думку логічно пов’язані з VR та AR.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004.04

   Шевченко С. М. Застосування кластерного аналізу для просування бізнесу у соціальних мережах / С. М. Шевченко, Ю. Д. Жданова, Т. І. Шевцова //ВІСНИК ХНТУ. № 4(87).-Херсон: Херсонський національний технічний університет.,2023.-c.271-281; Бібліогр.:19 назв.В умовах розвитку інноваційних технологій комунікація в соціальних мережах ефективно застосовується для здійснення просування послуг підприємства в Інтернеті. Саме математичні методи, зокрема кластерний аналіз, можуть забезпечити об’єктивні результати у процесі бізнес-діяльності компанії. Розробка програмного забезпечення надасть можливість здійснювати обчислення дуже швидко, що дозволить керівництву компанії та менеджерам приймати більш обґрунтовані рішення.
Штучний інтелект
62(06)

УДК 004

    Класифікація чат-ботів / О.Г. Трофименко, Ю.В. Прокоп, О.В. Задерейко, Н.І. Логінова //Системні технології.-2022.-№2.-c.147-159. - Бібліогр.: 12 назвУ дослідженні проаналізовано наукові праці зарубіжних і вітчизняних дослідників з означеної проблематики, в яких пропонуються різні підходи до класифікації чат-ботів. Сформовано детальну багатофакторну класифікацію чат-ботів для чіткого розуміння їх сутності, підходів до створення, переваг і недоліків за тією чи іншою ознакою.
Штучний інтелект
004

УДК 681.51

   Говоров П. П. Автоматизація керування режимами систем електропостачання та освітлення міст / П. П. Говоров, В. П. Говоров, А. К. Кіндінова //Вісник Вінницького політехнічного інституту.-2021.-№5.-c.58-63. - Библиогр.: 5 назв.Запропоновано структуру системи автоматичного керування, критерії та параметри керування режимами систем електропостачання та освітлення міст, що відрізняються розподіленням параметрів у просторі та процесів у часі, а також низьким рівнем кореляції графіків напруги та реактивної потужності, і базуються на застосуванні концепції Smart-Light.
Штучний інтелект
681.51

УДК 004.8

   Троцько, В.В. Методи штучного інтелекту: навчально-методичний посібник: ЭБ / В.В. Троцько.-К: УЕП "КРОК",2020.-86 c.
Цена: б.ц.

Штучний інтелект
004.8(07)

УДК 004.8

    Методика формализации задачи распознавания состояний радиоизлучающих объектов на основе формально-логического подхода / Прохоров А.В., Прохоров В.П., Калюжный Н.М. и др. //Радиоэлектроника и информатика.-2019.-№1.-c.54-63. - Библиогр.: 10 назв.Рассматривается проблема формализации расчетно-логической задачи распознавания состояний радиоизлучающих объектов на основе формально-логического подхода.
Штучний інтелект
004.8

УДК 004.8

   Бубліков А.В. Автоматизація процесу керування гірничими машинами на основі нечіткої логіки / А.В. Бубліков, В.В. Ткачов //Науковий вісник Національного гірничого університету.-2019.-№3.-c.112-118. -Библиогр.:15 назв.; Текст англМета. Підвищення ефективності функціонування гірничих машин за рахунок упровадження алгоритмів нечіткого прийняття рішення у процеси керування гірничими машинами як складними об’єктами з динамічно змінюваними непередбачуваним чином режимами роботи.
Штучний інтелект
004.8

УДК 004

   Бондаренко С.П. Искусственный интеллект и его опасность / С.П. Бондаренко, А.О. Лошенко, А.В. Боровикова //Инновационные технологии в машиностроении: сб. тр. X Международной науч.-практ. конф., 23-25 мая 2019 г.-Томск.,2019.-c.253-255. - Библиогр.: 5 назв.Развитие искусственного интеллекта однажды приведет к превосходству его над умственными способностями человека. Однако не станет ли это опасным для человечества? Изучить ситуацию можно в результате более точного определения понятия ИИ.
Штучний інтелект
004

УДК 681.514

   Лагойда А.І. Дослідження зв'язку запасу стійкості за амплітудою математичної моделі відцентрового нагнітача газоперекачувального агрегату як об'єкта керування зі ступенем підвищення тиску газу / Лагойда, Л.І. Лагойда //Методи та прилади контролю якості.-2019.-№2.-c.111-119. - Библиогр.: 11 назв.За допомогою експериментальних даних, які отримані в процесі зміни в часі ступеня підвищення тиску газу, а також продуктивності відцентрового нагнітача газоперекачувального агрегату, встановлено певний зв’язок залежності запасу стійкості за амплітудою математичної моделі відцентрового нагнітача газоперекачувального агрегату та ступені підвищення тиску газу відцентрового нагнітача газоперекачувального агрегату.
Штучний інтелект
681.514

УДК 681.51

   Шавранський M. В. Моделювання та ідентифікація основних блоків теплової електричної станції (ТЕС) як об'єктів автоматизації / M. В. Шавранський //Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ.-2018.-№2.-c.62-69. - Библиогр.: 10 назв.Досліджені функції передачі (структури моделі) легко реалізовуються програмно-технічним шляхом і не вимагають для своєї реалізації додаткової регулюючої апаратури, додаткових каналів вимірювання сигналів або спеціальних давачів.
Штучний інтелект
681.51

УДК 681.51

   Борин В.С. Інтелектуальна система автоматичного керування технологічним процесом підготовки природного газу на засадах нейронних мереж / В.С. Борин, І.М. Сагай //Нафтогазова енергетика.-2018.-№1 (29).-c.11-17. - Библиогр.: 3 назв.Створено математичну модель технологічного процесу підготовки природного газу. Розроблено структуру нечіткої моделі, яка відповідає складним багатоетапним технологічним процесам. Для аналізу даного етапу застосовано модель на основі штучних нейронних мереж. Модель побудована за результатами опитування експертів-технологів і описує наскрізну технологію процесу підготовки природного газу.
Штучний інтелект
681.51

УДК 681.51

   Кропивницька В.Б. Удосконалення методу формування баз знань для інтелектуальної системи підтримки процесів прийняття рішень на засадах Fuzzy Logic / В.Б. Кропивницька, О.В. Єфремов, Г.Н. Семенцов //Нафтогазова енергетика.-2018.-№1 (29).-c.26-41. - Библиогр.: 16 назв.Розглядаються питання Fuzzy-моделювання контролерів для вирішення практичних завдань автоматизованого управління. Досліджуються особливості Fuzzy-моделювання каскадних контролерів у середовищі Маtlab. Виклад супроводжується прикладами розробки окремих Fuzzy-моделей й ілюстрацією виконання всіх необхідних операцій з нечіткими множинами.
Штучний інтелект
681.51

УДК 681.51

   Чигур Л.Я. Аналіз методів автоматизованого управління багатовимірними об'єктами на засадах інтелектуальних систем / Л.Я. Чигур //Нафтогазова енергетика.-2018.-№1 (29).-c.42-49. - Библиогр.: 9 назв.Наведено аналіз автоматизованого управління багатовимірними об’єктами на засадах інтелектуальних систем. Такими системами на сьогоднішній день є системи підтримки прийняття рішень і експертні системи.
Штучний інтелект
681.51

УДК 004.8

    Ймовірнісна оцінка результатів інтерпретації даних та параметрів геофізичних досліджень / Л.М. Гобир, Р.Б. Вовк, Л.О. Потеряйло, В.І. Шекета //Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ.-2018.-№3.-c.46-59. - Библиогр. : 24 назв.Розроблено кейс-базову методику набуття знань у ході імплементації діалогу "експерт-інтелектуальна система".
Штучний інтелект
004.8

УДК 681.5

   Гітіс, В.Б. Методи штучного інтелекту: навчальний посібник / В.Б. Гітіс, К.Ю. Гудкова.-Краматорськ: ДДМА,2018.-136 c.
Цена: 30 грн.

Штучний інтелект
681.51(07)+004(07)

УДК 004.8

   Чесановський М.С. Кейс-базовані міркування та специфікації на основі обмежень для систем керування поглибленням свердловин / М.С. Чесановський //Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ.-2018.-№4.-c.77-85. - Библиогр.: 15 назв.Виділено засоби реалізації реальних методологій контролю свердловин в формі процесу інтерактивної взаємодії експерта технологічного процесу із засобами процесу адаптації та модифікації з метою отримання необхідних знань для використання коректної адаптації в формі модифікації ключової підстановки ініціалізованих значень параметрів.
Штучний інтелект
004.8

УДК 681.51

    Компактная автоматизированная гидропонная система / О. С. Тимчук, А. И. Барыбин, Э. Е. Зайцева, И. Е. Розанов //Електротехнічні та комп'ютерні системи.-2018.-№29 (105).-c.137-147. - Библиогр.: 17 назв.В работе приведена модель управления и описание физической реализации компактной автоматизированной гидропонной системы, которая состоит из гидропонной установки, системы управления параметрами окружающей среды установки и клиент-серверного приложения.
Штучний інтелект
681.51

УДК 004.8

   Дубров Ю.И. Моделирование взаимоотношений социальных организмов / Дубров Ю.И. //Вісник Придніпровської державної академії будівництва та архітектури.-2018.-№4.-c.17-24. - Библиогр.: 19 назв.Приведены доказательства наличия ГИВ у существующих и проектируемых эволюционирующих систем.
Штучний інтелект
004.8

УДК 681.5

   Купін, А.І. Ідентифікація та автоматизоване керування в умовах процесів збігічувальної техології на основі методів обчислювального інтелекту / А.І. Купін, А.О. Сенько, Б.С. Мисько.-Кривиі Ріг: ФОП Чернявський Д.О.,2018.-298 c.
Цена: 95 грн.

Штучний інтелект
681.5

УДК 681.5

   Купін А.І. Аналіз проблеми застосування інтелектуальних технологій у галузі автоматизації процесів збагачення / А.І. Купін, А.О. Сенько, Б.С. Мисько //Купін, А.І. Ідентифікація та автоматизоване керування в умовах процесів збагачувальної технології на основі методів обчислювального інтелекту.-Кривиі Ріг: ФОП Чернявський Д.О..,2018.-c.17-50Розглянуто: актуальність дослідження проблеми; огляд поширених підходів щодо автоматизації ТП збагачення; обґрунтування застосування технологій штучного інтелекту для автоматизації ТП збагачення магнетитових кварцитів; обгрунтування необхідності застосування генетичних алгоритмів оптимізації; постановка завдання для досліджень.
Штучний інтелект
681.5