http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168675 Thu, 16 Apr 2026 15:23:45 GMT 2026-04-16T15:23:45Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/bitstream/id/504028/ http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168675 http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168703 Реферати Mon, 01 Jan 2018 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168703 2018-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168702 Метод поліпшення узгодженості оцінок експертів у ході діалогу Роїк, П.Д.; Циганок, В.В. Розроблено метод поліпшення узгодженості експертних оцінок, яка визначається на основі спектрального підходу, коли множина оцінок подається у вигляді складових спектра на дискретній або неперервній додатній шкалі. Визначено рівень (поріг) узгодженості експертних оцінок, що є достатнім для їхньої агрегації. Запропонований метод у діалозі з експертами, при зведенні до мінімуму тиску на них, дозволяє підвищити узгодженість їхніх оцінок до достатнього рівня та значно підвищує ймовірність успішного завершення експертиз.; Разработан метод улучшения согласованности экспертных оценок, которая определяется на основе спектрального подхода, когда множество оценок подается в виде составляющих спектра на дискретной или непрерывной положительной шкале. Определен уровень (порог) согласованности экспертных оценок, достаточный для их агрегации. Предложенный метод в диалоге с экспертами, при сведении к минимуму давления на них, позволяет повысить согласованность их оценок до достаточного уровня и значительно повышает вероятность успешного завершения экспертиз.; Improving the quality of recommendations for decision-makers in weakly structured domains is affected largely by the reliability of results of appraisals carried out during the construction of models of weakly structured systems based on which recommendations for decision-makers are generated. The result of every group expert appraisal is a rating obtained through the aggregation of individual expert estimates. Usually, aggregation is justified when the consistency rate achieves a certain level (threshold of consistency), otherwise the result would be unreliable. It is offered a non-statistical approach to the evaluation of consistency, using which an expert estimates are compared in pairs (simplest case). A rate of consistency between the expert estimates sufficient for their aggregation has been identified. The evaluation of this threshold value is based on a statistical approach, triangular distribution and distribution function. A method has been developed for improving the consistency between expert estimates: it is based on a spectral approach where a set of estimates is presented as spectrum elements on a discrete or a continuous positive scale. The method offered for dialogue with experts minimizes tensions put on them, and thus allows raising the consistency between their estimates to a sufficient level and increases significantly the probability of successful completion of appraisal. The technique offered allows optimizing the task of raising the rate of consistency both thanks to using more reliable algorithms for evaluating such consistency and thanks to the developed step-by-step procedure of improvements through questions asked to experts, allowing at the same time to minimize the impact of the subjectivity of their estimates on the reliability of research. The method uses optimization allowing for automatic identification of the shortest path for improving consistency. This allows addressing each expert only once, without putting tensions on him/her by indicating the desired direction in changing his/her estimate. The methods and procedures offered have been implemented in a web-distributed system of support for decision-making and have been approved in practical appraisals. Mon, 01 Jan 2018 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168702 2018-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168701 Методика выявления событийной основы информационных операций Прищепа, C.В. Описана методология автоматического выявления событийной основы информационных операций, находящих отражение в тематических информационных потоках. Представленная методология базируется на технологиях выявления информационных операций, формирования терминологической основы предметной области, применения кластерного анализа с центроидами кластеров, определяемыми путем анализа терминологии информационного потока. Сформированные таким образом кластеры отражают основные события, происходящие во время проведения информационных операций, раскрывают технику их реализации.; Наведено опис методології автоматичного виявлення подієвої основи інформаційних операцій, які знаходять відображення в тематичних інформаційних потоках. Наведена методологія базується на технологіях виявлення інформаційних операцій, формуванні термінологічної основи предметної області, застосуванні кластерного аналізу з центроїдами кластерів, які визначаються шляхом аналізу термінології інформаційного потоку. Сформовані таким чином кластери відображають основні події, що відбуваються під час проведення інформаційних операцій, розкривають техніку їхньої реалізації.; The purpose of the research is to create and justify a methodology for identifying the event basis of information operations. The implementation of this methodology will determine the time frame of the information operation, identify the main events that accompany the information operation, and see the techniques of information impact. At the same time, information operations are reflected in thematic information flows. To get the dynamics of the thematic flow on a certain topic, you can use content monitoring systems. As the content-monitoring system, the authors chose the InfoStream system. This InfoStream system provides a search, as well as viewing the list and full texts of relevant documents, outputting graphs of the dynamics of information flows. The proposed methodology for identifying the event basis of information operations covers the following stages of the study, the result of each of which can be regarded as an independent information product: formation of a thematic information flow on the topic; investigation of the dynamics of the received flow, identification of signs of an information operation; narrowing the time frame of the information flow, obtaining a more representative sample of documents; definition of the terminological basis for the description of events within the scope of the subject area under study. Identify sources of information about events (if necessary); clustering, identifying the main events that accompany the information operation. The clusters of documents determined as a result of the proposed methodology correspond to the main events that accompany the information operation. Further meaningful analysis of these clusters makes it possible to identify the main characters of the information operation, to disclose the technique of its implementation. Mon, 01 Jan 2018 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168701 2018-01-01T00:00:00Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168700 Метод ідентифікації користувача за клавіатурним почерком на основі нейромереж Данилюк, І.І.; Карпінець, В.В.; Приймак, А.В.; Яремчук, Ю.Є.; Костюченко, О.І. Проведено експериментальне дослідження можливості використання дворівненої нейромережі з вбудованою сигмоїдною активаційною функцією для покращення точності ідентифікації користувача за клавіатурним почерком, а також проведено порівняння запропонованого методу ідентифікації з існуючими. Отримані результати показали, що запропонований метод має кращу точність ідентифікаціїна 1-15 %.; Проведено экспериментальное исследование возможности использования двухуровневой нейросети с встроенной сигмоидной активационной функцией для улучшения точности идентификации пользователя по клавиатурному почерку и предложен метод на основе данного математического аппарата, а также проведено сравнение предложенного метода идентификации с существующими. Полученные результаты показали, что предложенный метод имеет лучшую точность идентификации на 1–15 %.; With the development of advanced technologies, the problem of information security is becoming increasingly relevant. Given the development of spyware and digital technology allow more effective attacks on computer systems, including corporate networks, confidentiality can only be achieved through the creation of comprehensive information security. And one of the main elements of such a security system is the subsystem, which provides the identification of the user of the computer. Traditional identification and authentication methods based on the use of cards, electronic keys or other portable identifiers, as well as passwords and access codes, have significant disadvantages. The main disadvantage of such methods is the ambiguity of the identified person. Existing methods of user identification by keyboard handwriting are accurate from 78 % to 93,59 % and built on multilevel neural networks, which affects the speed of their learning and as a result of the cost of more resources, so it is actual to increase the accuracy of identification and reduce the time to train the neural network and design the appropriate method. An experimental study was made of the possibility of using a two-level neural network with a built-in sigmoid activation function to improve the accuracy of user identification by keyboard handwriting and proposed a method based on this mathematical apparatus. A comparison of the proposed identification method with existing ones was also performed, which showed an increase in the accuracy of user identification by 1–15 %. The method of Saket Maheshwari and Vikram Pudi has similar accuracy indicators, but there are several significant differences between the proposed and the existing method: in their work Saket Maheshwari and Wikam Pudi used a five-level neural network; it took 9 minutes to study their neural network. In the proposed method, the time of training the neural network is 6 minutes, which is faster for 3 minutes and, as a result, is much more effective when used, since the user's identification time is reduced and high identification accuracy is on the same high level. Mon, 01 Jan 2018 00:00:00 GMT http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/168700 2018-01-01T00:00:00Z