http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/173136 2026-04-18T14:27:32Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/173155 Тестування бездротової сенсорної мережі для експрес-діагностики стану рослин Антонова, Г.В.; Кедич, А.В. Авторами виконано огляд видів тестування мереж. Розроблено план натурного експерименту та визначено алгоритм тестування бездротової сенсорної мережі для експрес-діагностики стану рослин. Параметри тестування мережі: якість зв'язку мереж, час самоорганізації мережі, дальність зв'язку мереж, час роботи бездротових сенсорів у автономному режимі.; Авторами выполнен обзор видов тестирования сетей. Самые распространенные – это имитационное моделирование, макетное моделирование, натурный эксперимент. Рассмотрено существующие программные среды для имитационного моделирования и отладочные наборы для макетного тестирования. Приведены основные определения и термины по теории планирования эксперимента. Согласно теории планирования эксперимента авторами разработан план для проведения натурного эксперимента и определен алгоритм тестирования беспроводной сенсорной сети для экспресс-диагностики состояния растений.; The authors reviewed the types of network testing. The most common are simulation modeling, mock-up modeling, and full-scale experiments. It was examined existing software environments for simulation and debugging kits for mock testing. The main definitions and terms on the theory of experiment planning are given. According to the theory of experiment planning, the authors developed a plan for conducting a full-scale experiment and defined an algorithm for testing a wireless sensor network for express diagnostics of plants' state. 2020-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/173154 Апроксимація контуру об’єкта у зображенні із застосуванням векторних операцій Сабельніков, П.Ю. Запропоновано удосконалений метод кусково-лінійної апроксимації контурів об’єктів у зображеннях, який дозволяє застосовувати на всіх етапах комп’ютерної обробки даних паралельні обчислення з використанням векторних операцій.; В работе предложен усовершенствованный метод кусочно-линейной аппроксимации замкнутого контура объекта в изображении многоугольником, вершинами которого являются непосредственно точки этого контура. Критерий аппроксимации: расстояние от каждой точки аппроксимируемого участка контура до аппроксимирующего отрезка не должно превышать погрешность аппроксимации. Метод ориентирован на параллельные вычисления с использованием векторных операций.; The paper proposes an improved method for piecewise linear approximation of a closed contour of an object in an image by a polygon, the vertices of which are directly the points of this contour. Approximation criterion: the distance from each point of the approximated section of the contour to the approximating segment should not exceed the approximation error. The method is focused on parallel computing using vector operations. 2020-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/173153 Багаторівневе державне впізнавання об’єктів та аналіз застосовності пост-квантових криптографічних алгоритмів для захисту інформації Корольов, В.Ю.; Огурцов, М.І.; Ходзінський, О.М. Широке застосування безпілотних систем спонукає до модернізації існуючої системи державного впізнавання. Запропоновано новий алгоритм захисту інформації для системи державного впізнавання (СДВ) для військових об’єктів, що забезпечуватиме достатню масштабованість, стійкість, надійність та багаторівневість впізнавання. Проаналізовано загрози для сучасних криптографічних алгоритмів, викликані реалізацією алгоритмів Гровера і Шора на квантових комп’ютерах (КК). Досліджено криптографічні алгоритми, стійкі до атак за допомогою КК та надано рекомендації до застосування класичних алгоритмів – нові довжини ключів шифрування для СДВ.; Цель работы заключается в разработке нового алгоритма государственного опознавания объектов, который предоставляет возможность масштабирования системы для обработки нужного количества пилотируемых и беспилотных аппаратов. Также исследовались потенциальные угрозы для классических алгоритмов криптографической защиты сетей передачи данных, которые повлечет выполнение алгоритмов типа Гровера и Шора на квантовых компьютерах.; The purpose of the article is to develop a new algorithm for state recognition of objects, which can be scaled to process the required number of manned and unmanned aerial vehicles. Potential threats to classical cryptographic protection algorithms for data networks, which will result in the execution of algorithms such as Grover and Shore on quantum computers, were also discussed. 2020-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/173152 Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка Чорножук, С.А. Розроблено новітнє подання простору станів та дій для алгоритму машинного навчання з підкріпленням Q-learning. Застосування Q-learning алгоритму з пропонованим поданням простору станів та дій досліджується на задачі передбачення третинної структури білків. Особливість пропонованого подання полягає в урахуванні геометричних властивостей результуючого ланцюга в кубічній ґратці. Ефективність такого підходу підтверджується експериментально на широко-розповсюдженому в світі наборі тестових даних.; Цель роботы. Анализ существующих подходов к представлению пространств состояний и действий для алгоритма Q-learning для задачи предсказания трехмерной структуры белков, выявление их преимуществ и недостатков, предложение нового геометрического представления пространства «состояние-действие». Дальше необходимо сравнить существующие и предлагаемые подходы, сделать выводы и описать возможные будущие шаги дальнейших исследований.; The purpose of the article is to analyze existing approaches of different states and actions spaces representations for Q-learning algorithm for protein structure folding problem, reveal their advantages and disadvantages and propose the new geometric “state-space” representation. Afterwards the goal is to compare existing and the proposed approaches, make conclusions with also describing possible future steps of further research. 2020-01-01T00:00:00Z