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: | Журнали та продовжувані видання (1) | Реферативна база даних (3) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Komleva N$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 8 Представлено документи з 1 до 8 |
|||
| 1. | 
Cherneha K. S. Decision support System for Automated Medical Diagnostics [Електронний ресурс] / K. S. Cherneha, B. I. Tymchenko, N. O. Komleva // Електротехнічні та комп’ютерні системи. - 2016. - № 23. - С. 65-72. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/etks_2016_23_12 | ||
| 2. | 
Komleva N. О. Application of the statistical approach in diagnosing in medical and biological researches [Електронний ресурс] / N. О. Komleva, D. D. Bondarenko, О. М. Komlevoy // Праці Одеського політехнічного університету. - 2017. - Вип. 2. - С. 70-75. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Popu_2017_2_13 Задача діагностування у медико-біологічних дослідженнях у ряді випадків може бути вирішена із застосуванням статистичного підходу. Актуальними є дослідження щодо можливості використання статистичного аналізу для діагностування стану дихальної системи людини на основі значень відсоткових внесків частинок різних розмірів, що містяться у видихуваному повітрі. Мета роботи - виявлення певних закономірностей в значеннях діагностичних ознак конденсату вологи видихуваного повітря, що дозволить вважати досліджувані групи непересічними класами. Досліджено три групи осіб: здорові люди та пацієнти, хворі на бронхіт та пневмонію. Для кожної групи за допомогою методу лазерної кореляційної спектроскопії виконано ідентифікацію частинок, що є первинними діагностичними даними, та подальшу обробку даних з використанням методу дискримінантного аналізу. Проведено відбір змінних, що дискримінують досліджувані групи найкращим чином; побудовано модель змінних та функції класифікації. Наведено результати основних кроків аналізу і сукупність змінних, що увійшли в модель, і коефіцієнти функцій класифікації для трьох груп, і які лягли в основу алгоритму роботи розробленого програмного продукту. | ||
| 3. | 
Paulin O. N. Method for Constructing the Model of Computing Processbased on Petri net [Електронний ресурс] / O. N. Paulin, N. O. Komleva, S. U. Marulin, A. O. Nikolenko // Applied aspects of information technology. - 2019. - Vol. 2, no 4. - С. 260-270. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/aait_2019_2_4_3 Мета роботи - підвищення якості обчислювального процесу, що вирішує поставлену задачу, за рахунок його моделювання та налагодження на базі мережі Петрі (МП). Під якістю обчислювального процесу (ОП) розуміється відсутність помилок (за циклювання, параліч, неможливість реалізації деякого фрагменту і т.п.) і його оптимізація за критерієм мінімуму складності. Запропоновано новий підхід до аналізу ОП, заснований на попередньому моделюванні МП як фрагментів ОП, так і повних ОП. Це надасть можливість виявляти багато помилок на стадії моделювання ОП. ОП розглянуто як сукупність макрооперацій, які є функціонально закінченими операціями різного ієрархічного рівня. Для виділення макрооперацій із ОП проведено його декомпозицію на елементарні (базові) обчислювальні конструкції. Сформульовано твердження про те, що будь-який ОП можна сконструйовати на основі відносно невеликої кількості макрооперацій. Для реалізації нового підходу поставлено і вирішено завдання розробки методу побудови МП за заданим ОП. Суть запропонованого методу полягає в розбитті ОП на макрооперації, побудові для кожної макрооперації фрагмента МП, моделюванні всіх фрагментів, збірки з фрагментів мережі повної МП та її моделюванні. Для реалізації методу розроблено процедуру побудови моделі ОП. Наведено опис етапів даної процедури: декомпозиція ОП на макрооперації за запропонованими правилами, переклад макрооперацій у фрагменти МП та їх моделювання, збір за запропонованими правилами повної МП і моделювання отриманої МП. Результати реалізації всіх етапів процедури заносяться в бібліотеку, призначення якої - накопичення знань про ОП, відповідні їм МП і результати моделювання. Це надає можливість спростити процес моделювання нового ОП за рахунок використання вже налагоджених фрагментів. У разі виявлення помилки в ОП або його не оптимальності ОП коригується, що і надає можливість підвищити його якість за вказаними вище критеріями. На прикладі сортування вставками експериментально підтверджується правильність роботи побудованої МП із застосуванням заявленого методу. | ||
| 4. |
Komleva N. O. Methodology of Information Monitoring and Diagnostics of Objects Represented by Quantitative Estimates Based on Cluster Analysis [Електронний ресурс] / N. O. Komleva, V. V. Liubchenko, S. L. Zinovatna // Applied aspects of information technology. - 2020. - Vol. 3, no 1. - С. 376-392. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/aait_2020_3_1_3 Обговорено методологічні основи інформаційного моніторингу та діагностики з використанням кластерного аналізу для класу об'єктів, опис яких є кількісними оцінками. Аналіз публікацій показав, що застосування кластерного аналізу для визначення станів об'єктів в окремих випадках було успішним, до того ж теорія кластерного аналізу добре розроблена, а властивості методів вивчені, що свідчить про доречність використання апарату кластерного аналізу. Отже, розробка узагальненої методології для діагностування будь-яких об'єктів, опис яких визначається вектором оцінок, є актуальною задачею. Мета роботи - розробка методологічних основ визначення діагностичних станів і поведінкових шаблонів для об'єктів, які описано кількісними ознаками, за допомогою кластерного аналізу. Оскільки інформаційна діагностика - це цілеспрямована діяльність щодо оцінки стану об'єкта дослідження на базі динамічної інформаційної моделі, обговорено модель об'єкта діагностування. При цьому розглянуто життєвий цикл об'єкта діагностування, що описуються множиною параметрів, значення яких визначаються часовим зрізом на лінії життя екземпляру. Показано, що кожний стан об'єкта діагностування може характеризуватися різною кількістю значень мір. Для запобігання передчасного переривання життєвого циклу екземпляру визначено характеристики, аналіз яких надає можливість діагностувати такий стан екземпляру або траєкторію його поведінки, що може свідчити про загрозу існування екземпляру та необхідність прийняття підтримуючих процедур. Формалізація умов для припинення життєвого циклу досліджуваного об'єкта та формування переліку підтримуючих процедур здійснюється експертним чином. Якість будь-якої інформаційної технології залежить від якості вхідних даних, тому розроблено процедуру аналізу діагностичних ознак для визначення адекватності моделі об'єкта діагностування. Розроблені методології одно-, двох- і N-крокового діагностування на базі значень центрів кластерів, що надає можливість розпочинати діагностування якомога раніше та застосовувати доступні дані якомога повніше. В усіх процедурах використано відношення порядку на кластерах. Для процедури двокрокового діагностування визначено паттерни переходів, що надає можливість визначати зміни станів об'єкта діагностування, для N-крокового - паттерни трендів. Процедура аналізу діагностичних ознак і визначення зазначених паттернів є новими науковими результатами. Застосування розроблених процедур показано на прикладі діагностування успішності студентів. При цьому як модель предметної області застосовано освітню програму за обраної спеціальності. Для однокрокової діагностики досліджено наявність впливу латентного фактору та діагностичних ознак, що демонструють суттєву нестійкість. Для одно- та двокрокової методології надано умови формування сегменту ризику. | ||
| 5. |
Liubchenko V. V. Framework for systematization of data science methods [Електронний ресурс] / V. V. Liubchenko, N. O. Komleva, S. L. Zinovatna, K. O. Pysarenko // Applied aspects of information technology. - 2021. - Vol. 4, no. 1. - С. 80-90. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/aait_2021_4_1_9 | ||
| 6. |
Kungurtsev O. B. Automated object-oriented technology for software module development [Електронний ресурс] / O. B. Kungurtsev, N. O. Novikova, S. L. Zinovatna, N. O. Komleva // Applied aspects of information technology. - 2021. - Vol. 4, no. 4. - С. 338–353. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/aait_2021_4_4_6 | ||
| 7. | 
Komleva N. O. Requirements for the development of smart contracts and an overview of smart contract vulnerabilities at the Solidity code level on the Ethereum platform [Електронний ресурс] / N. O. Komleva, O. I. Tereshchenko // Herald of Advanced Information Technology. - 2023. - Vol. 6, no. 1. - С. 54–68. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/hait_2023_6_1_6 | ||
| 8. |
Liubchenko V. V. Methodology for illness detection by data analysis techniques [Електронний ресурс] / V. V. Liubchenko, N. O. Komleva, S. L. Zinovatna, J. Briggs // Applied aspects of information technology. - 2023. - Vol. 6, no. 3. - С. 273–285. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/aait_2023_6_3_6 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |