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: | Реферативна база даних (4) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Gavrylenko S$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 9 Представлено документи з 1 до 9 |
|||
| 1. | 
Semеnov S. G. Developing parametrical criterion for registering abnormal behavior in computer and telecommunication systems on the basis of economic tests [Електронний ресурс] / S. G. Semеnov, S. Y. Gavrylenko, V. V. Chelak // Актуальні проблеми економіки. - 2016. - № 4. - С. 451-459. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ape_2016_4_53 | ||
| 2. | 
Gavrylenko S. Investigation of intrusion in computer systems based on the Hurst exponent [Електронний ресурс] / S. Gavrylenko, V. Chelak, N. Bilogorskiy // Сучасні інформаційні системи. - 2017. - Т. 1, № 2. - С. 58-61. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2017_1_2_12 | ||
| 3. | 
Gavrylenko S. Yu. Development of a heuristic antivirus scanner based on the file's pe-structure analysis [Електронний ресурс] / S. Yu. Gavrylenko, М. S. Melnyk, V. V. Chelak // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. - 2017. - № 3. - С. 23-29. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Itki_2017_3_5 | ||
| 4. | 
Semenov S. Identification of the state of an object under conditions of fuzzy input data [Електронний ресурс] / S. Semenov, O. Sira, S. Gavrylenko, N. Kuchuk // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2019. - № 1(4). - С. 22-30. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2019_1(4)__4 Проведено модернізацію методів ідентифікації стану об'єктів за умов нечітких вхідних даних, описаних своїми функціями належності. Обраний напрямок вдосконалення традиційних методів пов'язаний із принциповими особливостями вирішення цього завдання в реальних умовах малої вибірки вхідних даних. За цих умов для розв'язання задачі ідентифікації стану доцільно перейти до менш вибагливої в інформаційному відношенні технології опису вихідних даних, заснованої на математичному апараті нечіткої математики. Цей перехід зажадав розробки нових формальних методів вирішення конкретних завдань. У цьому випадку для багатовимірного дискримінантного аналізу розроблено методику розв'язання нечіткої системи лінійних алгебраїчних рівнянь. Для вирішення завдання кластеризації запропоновано спеціальну процедуру порівняння нечітких відстаней між об'єктами кластеризації і центрами групування. Обраний напрямок вдосконалення традиційного методу регресійного аналізу визначено неможливістю використання класичного методу найменших квадратів за умов, коли всі змінні описані нечітко. Ця обставина призвела до необхідності побудови спеціальної двокрокової процедури вирішення завдання. У цьому випадку реалізується мінімізація лінійної комбінації міри видалення шуканого рішення від модального та міри компактності функції приналежності пояснювальної змінної. Технологію нечіткого регресійного аналізу реалізовано в важливому для практики випадку, коли вихідні нечіткі дані описані загальними функціями приналежності (L - R) типу. У цьому випадку отримано аналітичний розв'язок задачі у вигляді розрахункових формул. У результаті обговорення показано, що модернізація класичних методів розв'язку задачі ідентифікації стану з урахуванням нечіткого характеру представлення вихідних даних надала можливість проводити ідентифікацію об'єктів за реальних умов малої вибірки нечітких вихідних даних. | ||
| 5. |
Gavrylenko S. Development of a method for identifying the state of a computer system using fuzzy cluster analysis [Електронний ресурс] / S. Gavrylenko, V. Chelak, O. Hornostal, V. Vassilev // Сучасні інформаційні системи. - 2020. - Т. 4, № 2. - С. 8-11. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2020_4_2_4 | ||
| 6. |
Gavrylenko S. The ensemble method development of classification of the computer system state based on decisions trees [Електронний ресурс] / S. Gavrylenko, I. Sheverdin, M. Kazarinov // Сучасні інформаційні системи. - 2020. - Т. 4, № 3. - С. 5-10. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2020_4_3_3 | ||
| 7. | 
Gavrylenko S. Yu. Development an antivirus scanner based on the neural network ART-1 [Електронний ресурс] / S. Yu. Gavrylenko, O. S. Babenko // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Серія : Інформатика та моделювання. - 2018. - № 24. - С. 70-79. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vcpiim_2018_24_9 | ||
| 8. |
Chelak V. Method of computer system state identification based on boosting ensemble with special preprocessing procedure [Електронний ресурс] / V. Chelak, S. Gavrylenko // Сучасні інформаційні системи. - 2022. - Т. 6, № 1. - С. 12-18. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2022_6_1_4 | ||
| 9. | 
Gavrylenko S. Y. Development of method for identification the computer system state based on the decision tree with multi-dimensional nodes [Електронний ресурс] / S. Y. Gavrylenko, V. V. Chelak, S. G. Semenov // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2022. - № 2. - С. 113-121. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2022_2_13 Розглянуто задачу ідентифікації стану комп'ютерної системи. Об'єкт дослідження - процес ідентифікації стану комп'ютерної системи. Предмет дослідження - методи побудови дерев рішень для ідентифікації стану КС. Мета роботи - розробка методу побудови дерев рішень для ідентифікації стану комп'ютерної системи. Запропоновано новий метод побудови дерева рішень, який поєднує класичну модель побудови дерева рішень та оснований на щільності метод просторової кластеризації (DBSCAN). Результати моделювання показали, що запропонований метод надає можливість зменшити кількість розгалужень в дереві рішень, що дозволяє підвищити оперативність ідентифікації стану комп'ютерної системи. Використання приналежності до гіперсфер у якості критерію прийняття рішень, надає можливість підвищити точність ідентифікації за рахунок нелінійності площині розбиття та виконати більш оптимальне налаштування класифікатору. Метод є особливо ефективним за наявності вихідних даних, які мають високі кореляційні коефіцієнти, так як поєднує їх в один або декілька багатомірних критеріїв. Проведено оцінку точності та оперативності розробленого методу ідентифікації стану комп'ютерної системи. Розроблений метод реалізований програмно і досліджений під час розв'язання задачі ідентифікації стану функціонування комп'ютерної системи. Висновки: проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу, що надає можливість рекомендувати його для практичного використання з метою підвищення точності ідентифікації стану комп'ютерної системи. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в розробці ансамблю дерев рішень. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |