Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (1) | Реферативна база даних (6) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Bila O$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 8 Представлено документи з 1 до 8 |
|||
| 1. | 
Bila O. O. The formation of strategic potential of organisation in the market conditions [Електронний ресурс] / O. O. Bila // Молодий вчений. - 2015. - № 11. - С. 21-25. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/molv_2015_11_6 | ||
| 2. | 
Yehorova O. I. Linguistic deviations of the professional language Eurolect in the English discourse [Електронний ресурс] / O. I. Yehorova, O. Y. Bila // Науковий вісник Херсонського державного університету. Серія : Перекладознавство та міжкультурна комунікація. - 2017. - Вип. 4. - С. 182-186. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/nvxdupmk_2017_4_36 | ||
| 3. | 
Yatsenko T. S. Archaisms and their identification in the archetypal symbols [Електронний ресурс] / T. S. Yatsenko, Y. V. Amurova, O. A. Bila // Вісник Харківського національного педагогічного університету імені Г. С. Сковороди. Психологія. - 2018. - Вип. 59. - С. 131-151. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKhnpu_psykhol_2018_59_12 | ||
| 4. | 
Gorbiychuk M. Modeling the parallelism of empirical models of optimal complexity using a Petri net [Електронний ресурс] / M. Gorbiychuk, O. Bila, T. Humeniuk // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2019. - № 3(4). - С. 56-68. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2019_3(4)__7 Багато фізичних процесів та явищ, з огляду на свою складність, не можуть бути описані аналітично. У таких випадках застосовують емпіричне моделювання. Для побудови емпіричних моделей оптимальної складності, яка має вигляд полінома заданого степеня, використано метод, в основі якого лежить генетичний підхід. Реалізація розробленого методу вимагає багаторазового розв'язування системи лінійних алгебричних рівнянь (СЛАР). Розв'язування СЛАР здійснюється шляхом приведення відповідної матриці до верхньої діагональної форми з одиницями на головній діагоналі. Аналіз алгоритму приведення матриці до верхнього діагонального вигляду показав, що така процедура володіє внутрішнім паралелізмом. На базі створеної моделі обчислювального процесу у вигляді мережі Петрі розроблено стратегію побудови паралельного алгоритму для розв'язування СЛАР. Суть стратегії в тому, що обчислення здійснюються на декількох паралельних процесорах. Одному з них присвоєні координуючі функції, і він названий майстром. Інші процесори - робітники - знаходяться в підпорядкуванні майстра. Поділ обсягу обчислень такий, що кількість рядків матриці, з якими оперує майстер, більша не менше ніж на одиницю, за відповідну кількість рядків, відведених робітникові. Для запропонованої стратегії оцінено ефективність паралельного алгоритму за критерієм сумарної кількості арифметичних операцій. Запропонована стратегія є складовою частиною процесу синтезу емпіричної моделі оптимальної складності на базі генетичних алгоритмів. Поділ обчислювального навантаження між паралельно працюючими процесорами (майстром і робочими) забезпечує прискорення обчислювального процесу в 5 і більше разів. | ||
| 5. | 
Horbiychuk M. Construction of Empirical Models of Complex Oscillation Processes with Non-Multiple Frequencies Based on the Principles of Genetic Algorithms [Електронний ресурс] / M. Horbiychuk, O. Bila, N. Lazoriv // Energy engineering and control systems. - 2019. - Vol. 5, Num. 1. - С. 29-38. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eecs_2019_5_1_7 Розроблено метод побудови емпіричних моделей складних процесів на базі генетичних алгоритмів, що надає можливість, у порівнянні з індуктивним методом самоорганізації моделей, значно скоротити витрати машинного часу на їх реалізацію. Використано підхід, що надає можливість складну модель розглядати як композицію трьох складових - лінійного тренда, коливальної складової з некратними частотами і рівняння регресії, що спрощує процес побудови складних моделей. Для реалізації запропонованого методу розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення. На конкретному прикладі залежності рівня води в р. Дністер від погодних умов показано, що модель, побудована на базі запропонованого методу, з достатньою точністю описує поведінку складних процесів. Отримана емпірична модель може бути використана для прогнозування рівня води залежно від погодних умов.Розроблено метод побудови емпіричних моделей складних процесів на базі генетичних алгоритмів, що надає можливість, у порівнянні з індуктивним методом самоорганізації моделей, значно скоротити витрати машинного часу на їх реалізацію. Використано підхід, що надає можливість складну модель розглядати як композицію трьох складових - лінійного тренда, коливальної складової з некратними частотами і рівняння регресії, що спрощує процес побудови складних моделей. Для реалізації запропонованого методу розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення. На конкретному прикладі залежності рівня води в р. Дністер від погодних умов показано, що модель, побудована на базі запропонованого методу, з достатньою точністю описує поведінку складних процесів. Отримана емпірична модель може бути використана для прогнозування рівня води залежно від погодних умов. | ||
| 6. |
Gorbiychuk M. Development of a method for optimizing operation of centrifugal gas superchargers under conditions of uncertainty [Електронний ресурс] / M. Gorbiychuk, O. Bila, Т. Humeniuk, Y. Zaiachuk // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2019. - № 5(4). - С. 6-17. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2019_5(4)__2 Мета роботи - розроблення методу оптимального керування роботою нагнітачів природного газу за критерієм, який не тільки мінімізує витрату паливного газу, але й враховує потужність викидів оксиду азоту в атмосферу. Взято до уваги технічні стани газоперекачувальних агрегатів, обмеження на технологічні параметри та вимога до забезпечення планового показника на перекачку газу групою паралельно працюючих нагнітачів. Технічний стан кожного агрегату або вузла оцінюється за певними ознаками. Якщо вести спостереження на протязі певного періоду часу за такими ознаками, то отримаємо множину ознак. З використанням штучної нейронної мережі типу Кохонена множина ознак (образів) розбита на 3 класи. Кожному класові присвоюється певна кількість балів, яка і характеризує його технічний стан. За набраною кількістю балів визначають коефіцієнт завантаження кожного нагнітача, який враховується в обмеженні на загальну продуктивність групи нагнітачів. Формалізований запис задачі оптимального керування вміщує залежності, які апроксимуються поліномом заданої степені. У результаті отримують емпіричну модель, структуру якої визначають з використанням апарату генетичних алгоритмів. З цілого ряду причин (похибки вимірювань технологічних параметрів, похибки методів вимірювань, дія зовнішніх впливів, обмежений обсяг експериментального матеріалу та ін.) ідентифікація значень параметрів емпіричних моделей базується на неточній інформації. Тому параметри емпіричних моделей трактуються як нечіткі величини. Виходячи з прийнятої концепції, отримано формалізований запис задачі оптимального керування роботою нагнітачів природного газу. Реалізація результатів досліджень надасть змогу отримати економію паливного газу та зменшити обсяги викидів оксиду азоту в навколишнє середовище.Мета роботи - розроблення методу оптимального керування роботою нагнітачів природного газу за критерієм, який не тільки мінімізує витрату паливного газу, але й враховує потужність викидів оксиду азоту в атмосферу. Взято до уваги технічні стани газоперекачувальних агрегатів, обмеження на технологічні параметри та вимога до забезпечення планового показника на перекачку газу групою паралельно працюючих нагнітачів. Технічний стан кожного агрегату або вузла оцінюється за певними ознаками. Якщо вести спостереження на протязі певного періоду часу за такими ознаками, то отримаємо множину ознак. З використанням штучної нейронної мережі типу Кохонена множина ознак (образів) розбита на 3 класи. Кожному класові присвоюється певна кількість балів, яка і характеризує його технічний стан. За набраною кількістю балів визначають коефіцієнт завантаження кожного нагнітача, який враховується в обмеженні на загальну продуктивність групи нагнітачів. Формалізований запис задачі оптимального керування вміщує залежності, які апроксимуються поліномом заданої степені. У результаті отримують емпіричну модель, структуру якої визначають з використанням апарату генетичних алгоритмів. З цілого ряду причин (похибки вимірювань технологічних параметрів, похибки методів вимірювань, дія зовнішніх впливів, обмежений обсяг експериментального матеріалу та ін.) ідентифікація значень параметрів емпіричних моделей базується на неточній інформації. Тому параметри емпіричних моделей трактуються як нечіткі величини. Виходячи з прийнятої концепції, отримано формалізований запис задачі оптимального керування роботою нагнітачів природного газу. Реалізація результатів досліджень надасть змогу отримати економію паливного газу та зменшити обсяги викидів оксиду азоту в навколишнє середовище. | ||
| 7. | 
Horbiichuk M. l. Method for evaluating technical condition of aggregates based on artificial intelligence [Електронний ресурс] / M. l. Horbiichuk, O. T. Bila, Y. I. Zaiachuk, T. V. Humeniuk // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2020. - № 2. - С. 119-125. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2020_2_21 Purpose. Enhancing operational efficiency of natural gas pumping units by applying artificial intelligence methods to assess their technical condition. Methodology. The artificial neural networks theory, in particular, the counter-propagation network with two layers of Kohonen and Grossberg, was used to recognize aggregate states. The structure choice and calculation of the separation line coefficients was carried out using genetic algorithms. Findings. The task of evaluating the aggregate technical state is formed as a pattern recognition task. An analysis of literary sources has shown that the problem of pattern recognition relates to difficult-to-formulize tasks, and their solution requires new approaches, based on artificial intelligence methods. The artificial neural networks of counter propagation are proposed to use for recognizing the aggregate technical states. The article shows advisability of using the LVQ-network type, which has two layers of Kohonen and Grossberg in its composition, for this assessment. The efficiency of the network is confirmed by a test case. A genetic algorithm that allows choosing both the polynomial structure and its parameters is used to construct a diving line separating one class of signs from another. The technical condition of the lubricating system of the natural gas pumping aggregate is estimated, as an example of the developed methodology application. Originality. The AI-based method for assessing the technical state of gas-pumping units has been further developed to evaluate their state in operating mode and, based on this, develop effective algorithms for optimal loading of parallel operating aggregates. Practical value. Algorithmic and software testing was developed on the test case, based on the proposed method for assessing the aggregate technical condition. The proposed method, which effectively solves the problem of partitioning the signs planes into classes each of which characterizes its certain state, has been shown as an example of the technical state evaluation of the gas turbine engine lubrication system. | ||
| 8. | 
Yehorova O. Strategies of introducing the individual learning style in the development of the English language lexical competence of pupils [Електронний ресурс] / O. Yehorova, O. Bila // Освітній простір України. - 2018. - Вип. 12. - С. 208-214. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/opu_2018_12_33 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |