http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/42655 2026-04-11T14:12:21Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/60732 Стійкі ознаки зображення для ідентифікації конфігурації руки в українській жестовій мові Бармак, О.В.; Крак, Ю.В.; Кручинін, К.С. В статті розглядається задача ідентифікації на зображенні конфігурації руки для української жестової мови. Запропоновано для розв’язку цієї задачі використовувати метод Speeded Up Robust Features (SURF), оскільки він є одним з найбільш ефективних і швидких сучасних алгоритмів. Отримані експериментальні результати показали досить високу ефективність методу для ідентифікації дактильних знаків.; В статье рассматривается задача идентификации на изображении конфигурации руки для украинского жестового языка. Предложено для решения этой задачи использовать метод Speeded Up Robust Features (SURF), так как он есть одним из наиболее эффективных и быстрых современных алгоритмов. Полученные экспериментальные результаты показали достаточно высокую эффективность метода для идентификации дактильных знаков.; The problem of identification of hand configuration on an image for Ukrainian Sign language is studied in this paper. To solve the problem a method Speeded Up Robust Features (SURF) is suggested to be used since it is one of the most effective and rapid of the present-day algorithms. The obtained experimental results showed a fairly high efficiency of the method for identification of dactyl signs. 2012-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/60731 Виявлення аномалій в комп’ютерній мережі на основі нейромережних технологій Рудик, І.І. У статті проведено аналіз методів виявлення аномалій, які є частиною системи виявлення вторгнень. Проведено комп’ютерне моделювання нейромережного методу виявлення аномалій, який базується на аналізі поведінки користувачів. Основною перевагою розглянутих підходів є їх адаптивність, здатність до навчання та можливість виявлення не тільки відомих, але й нових видів атак.; В статье проведен анализ методов обнаружения аномалий, которые являются частью системы обнаружения вторжений. Проведено компьютерное моделирование нейросетевого метода обнаружения аномалий, который базируется на анализе поведения пользователей. Основным плюсом используемых подходов является их адаптируемость, стремление к обучению и возможность обнаружения не только известных, но и новых видов атак.; With the rapid expansion of computer networks, security of using is getting actual. The paper analyses the methods for detection of anomalies that are a part of intrusion detection system. Computer simulation of neural network of anomaly detection system based on the analysis of user behavior. The main advantage of the considered system is its adaptability, learning ability and the ability to detect not only known but also new types of attacks. 2012-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/60730 Классификация без учителя на основе неколичественно заданного критерия разделения классов Масалитина, Н.Н. Предложен метод мультиклассовой классификации без учителя, основанный на аппарате алгебры логики. Метод предполагает исследование пространства возможных состояний объектов классификации на непротиворечивость, что позволяет существенно сократить размерность области существования объекта. В результате становится возможным применение качественного критерия разделения классов. Метод ориентирован на классификацию объектов, обладающих иерархической структурой управления.; Запропоновано метод мультикласової класифікації без вчителя, заснований на апараті алгебри логіки. Метод передбачає дослідження простору можливих станів об’єктів класифікації на несуперечність, що дозволяє істотно скоротити розмірність області існування об’єкта. У результаті стає можливим застосування якісного критерію поділу класів. Метод орієнтований на класифікацію об’єктів, що володіють ієрархічною структурою управління.; The multiclass categorization method without learning was proposed. Principles of Boolean algebra are in the base of the method. The method performs inconsistent descriptors combinations excluding. It allows reducing a dimensionality of an object existence area. As a result, the method allows using qualitative class division criteria. The method is orientated to the objects with a hierarchy structure. 2012-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/60725 Нейромережний метод постпрогнозування  концентрації небезпечних речовин  в умовах невизначеності Землянський, О.М. У статті розглядається проблема уточнення концентрації хімічно небезпечних речовин у післяаварій- ний період. Запропоновано метод постпрогнозування концентрації таких речовин в просторі та часі, а також коригування значень вихідних параметрів аварії на основі використання нейромереж як моделей невідомих залежностей. Показано і обґрунтовано переваги застосування нейромережі спеціального типу та розробленого методу.; В статье рассматривается проблема уточнения концентрации химически опасных веществ в послеаварийный период. Предложен метод постпрогнозирования концентрации таких веществ в пространстве и времени, а также корректировки значений исходных параметров аварии на основе использования нейросетей как моделей неизвестных зависимостей. Показано и обосновано преимущества применения нейросети специального типа и разработанного метода. Ключевые слова: опасные вещества, концентрация, постпрогнозирование, нейросеть.; In this paper the problem of clarification for concentration of chemically hazardous substances is examined in a post-accident period. The method of post-prognostication of concentration of such substances in space and time is offered, and also adjustments of values of initial parameters of accident on the basis of the neural nets use as models of unknown dependences. Advantages for special type neural network application and worked out method are shown and reasonable. 2012-01-01T00:00:00Z