http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/181411 2026-04-16T23:13:41Z 2026-04-16T23:13:41Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/181419 2021-11-14T23:26:20Z 2021-01-01T00:00:00Z

До уваги авторiв

2021-01-01T00:00:00Z Kryvova, O.A. Kozak, L.M. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/181418 2021-11-14T23:26:21Z 2021-01-01T00:00:00Z

Information Technology for Classification of Donosological and Pathological States Using the Ensemble of Data Mining Methods Kryvova, O.A.; Kozak, L.M. The purpose of the paper is to develop information technology for the classification of human health states using an set of Data Mining methods and to carry out its validation on examples of a operators` functional state and patient's disease severity. Results. The developed IT unites several stages: I — data pre-processing; II — clustering, selecting the homogeneous groups (data segmentation); III — predictors` identification; IV — classifying the studied states, development of predictive models using machine learning algorithms (Decision trees, Support vector machines, neural networks) and the method crossvalidation. The proposed IT was used to classify the operators` functional statе and the patients` severity in case of disease progression.; Метою роботи є розроблення інформаційної технології класифікації стану здоров'я людини за допомогою комплексу методів Data Mining за об'єктивними та експертними характеристиками. Результати. Розроблена інформаційна технологія об'єднує кілька етапів: I — попереднє оброблення даних; II — кластеризація, вибір однорідних груп (сегментація даних); III — ідентифікація предикторів; IV — класифікація досліджуваних станів, розроблення прогнозних моделей за допомогою алгоритмів машинного навчання (дерев рішень (Decision trees, опорних векторних машин Support vector machine, нейронних мереж) та методу перевірки навчальної вибірки (cross-validation). Запропоновану ІТ використано для дослідження функційного стану операторів та класифікації тяжкості стану пацієнтів у разі прогресування захворювання.

2021-01-01T00:00:00Z Aralova, N.I. Klyuchko, O.M. Mashkin, V.I. Mashkina, I.V. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/181417 2021-11-14T23:26:18Z 2021-01-01T00:00:00Z

Mathematical Model of Functional Respiratory System for the Investigation of Harmful Organic Compounds Influences in Industrial Regions Aralova, N.I.; Klyuchko, O.M.; Mashkin, V.I.; Mashkina, I.V. Purpose of the paper is to create a mathematical model of functional respiratory system, which simulates the influence of external environment on the parameters of selforganization of human respiratory system in the dynamics of respiratory cycle; and thus to predict hypoxic conditions during tissue damage by hydrocarbons. Results. The mathematical model for respiratory gases transport and mass transfer in human organism is represented as a system of differential equations, which is a controlled dynamic system, and the states of which are determined by oxygen and carbon dioxide stresses in each structural link of the respiratory system (alveoli, blood, and tissues) at each moment of time. The model is supplemented by the equations of transport of the substances in each structural link as well as by the mathematical model of organism oxygen regimes regulation. The model includes seven groups of tissues - brain, heart, liver and gastrointestinal tissues, kidneys, muscle tissue etc. The algorithm of the work and iterative procedure of research with application of suggested complex are given.; Мета. Побудувати математичну модель функціональної системи дихання, яка імітує вплив зовнішнього середовища на параметри самоорганізації системи дихання людини в динаміці дихального циклу і таким чином дає змогу прогнозувати гіпоксичні стани внаслідок ураження тканини вуглеводнями. Результати. Надано математичну модель транспорту та масообміну респіраторних газів в організмі людини як систему диференційних рівнянь, яка є керованою динамічною системою, стани якої визначаються у кожен момент часу рівнями напруження кисню та вуглекислого газу в кожній структурній ланці системи дихання (альвеолах, крові, тканинах). Модель доповнено рівняннями транспорту речовини у кожній структурній ланці і математичною моделлю регулювання кисневих режимів організму. У моделі передбачено сім груп тканин — тканини мозку, серця, печінки та ШКТ, нирок, м’язові тканини тощо. Наведено алгоритм роботи та ітераційну процедуру дослідження із застосуванням запропонованого комплексу.

2021-01-01T00:00:00Z Mishchenko, M.D. Gubarev, V.F. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/181416 2021-11-14T23:26:19Z 2021-01-01T00:00:00Z

Horizon Length Tuning for Model Predictive Control in Linear Multi Input Multi Variable Systems Mishchenko, M.D.; Gubarev, V.F. The purpose of the paper is to propose a way to appraise drawbacks of limiting of the prediction horizon to certain length for a particular system, so that we can make informed choice of such limit and therefore choose controller's microprocessor with sufficient computing power. Results. Drawbacks of prediction horizon length limiting vary from severe to completely nonexistent depending on the system's structure and representation. These drawbacks relax with increase of this limit.; Метою статті є запропонувати спосіб оцінювання негативних впливів обмеження прогнозного горизонту до певної довжини для конкретної системи, аби можна було зробити поінформоване рішення щодо цієї максимальної довжини і таким чином вибирати для контролера мікропроцесор з достатньою обчислювальною потужністю. Результати. Втрати від обмеження довжини прогнозного горизонту варіюються від значних до повної їх відсутності у залежності від структури системи і її подання. Ці втрати зменшуються, якщо збільшити межу довжини прогнозного горизонту. Проста цільова функція, що мінімізує норму майбутнього стану, дає найкращі результати для таких систем, матриця природнього відгуку яких є діагоналізовною над полем комплексних чисел і є поданою у дійсночисловій Жордановій формі. Інакше результати сильно погіршуються.

2021-01-01T00:00:00Z