http://ea.donntu.ru/handle/123456789/1145 Mon, 20 Apr 2026 05:04:16 GMT 2026-04-20T05:04:16Z http://ea.donntu.ru/handle/123456789/8947 Title: АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА ГІЛЬЙОТИННОГО РОЗКРОЮ НА ОСНОВІ ГЕНЕТИЧНОГО ПРОГРАМУВАННЯ (НА ПРИКЛАДІ МЕБЛЕВОГО ВИРОБНИЦТВА) Authors: Фонотов, Анастас Михайлович; Fonotov, A.M. Abstract: У дисертаційній роботі дане нове рішення актуальної наукової задачі - підвищення ефективності технологічної підготовки меблевого виробництва й виробничих процесів під час розкрою меблевих заготівель шляхом удосконалення підсистеми пошуку оптимальних технологічних карт розкрою, формування маршруту різу, автоматичний облік мірних залишків і робота автоматизованої системи в режимі реального часу. Розроблено паралельний генетичний алгоритм розкрою на основі моделі островів, у якому запропоновані нові проблемно-орієнтовані фітнес-функція, спосіб кодування рішення до хромосом, генетичні оператори. Description: В диссертационной работе дано новое решение актуальной научной задачи – повышению эффективности технологической подготовки мебельного производства и производственных процессов при раскрое мебельных заготовок путем усовершенствования подсистемы поиска оптимальных технологических карт раскроя, формированию маршрута реза, автоматического учету мерных остатков и работы автоматизированной системы в режиме реального времени. Получила дальнейшее развитие математическая модель процесса гильотинного раскроя материалов (пиломатериалов, древесностружечных плит, древесноволокнистых плит), которая отличается от известных тем, что учитывает технологические ограничения процесса раскроя, трудозатраты оператора форматно-раскроечного станка и длину маршрута реза. Разработан параллельный генетический алгоритм раскроя на основе модели островов, в котором предложены новая фитнесс-функция, способ кодирования решения в хромосом, проблемно-ориентированные генетические операторы.; In this the new decision of an actual scientific problem- is given to increase an efficiency of technological preparation of furniture manufacture at furniture preparations cutting. For this purpose the subsystem of search of optimum technological cutting, formations of a cutting line, the automatic calculator of the measured remains is developed. The parallel genetic algorithm of cutting on basis of model of islands is developed. New fitness-function, a way of coding of the decision in the chromosomes, the problem-oriented genetic operators are offered. Sun, 01 Jan 2006 00:00:00 GMT http://ea.donntu.ru/handle/123456789/8947 2006-01-01T00:00:00Z http://ea.donntu.ru/handle/123456789/8826 Title: Інформаційна технологія видобування знань для прогнозування часових рядів на прикладі завантаженості обладнання зв’язку Authors: Хмільовий, С.В. Abstract: В дисертації розглядається важлива науково-практична проблема видобування знань при прогнозуванні часових рядів Description: An important scientific and practical problem of knowledge discovery for time series forecasting is being considered in the Thesis; В диссертации рассматривается важная научно-практическая проблема извлечения знаний при прогнозировании временных рядов Thu, 01 Jan 2009 00:00:00 GMT http://ea.donntu.ru/handle/123456789/8826 2009-01-01T00:00:00Z http://ea.donntu.ru/handle/123456789/8745 Title: СТРУКТУРНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА НЕОДНОРОДНОСТЕЙ ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ ВОДНОЙ СРЕДЫ Authors: Савкова, Елена Осиповна; Савкова, Олена Йосипівна; Savkova, E.O. Abstract: Диссертация посвящена решению проблемы повышения эффективности функционирования измерительных систем мониторинга для распознавания неоднородностей гидрофизических полей, идентифицирующих мелкомасштабные прослойки водной среды, путем разработки объектно-эволюционной модели системы и метода имитационного моделирования Description: Дисертація присвячена вирішенню проблеми підвищення ефективності функціонування вимірювальних систем моніторингу для визначення неоднорідностей, які ідентифікують дрібномасштабні прошарки водного середовища із використанням об’єктно-еволюційної моделі та методу імітаційного моделювання; The thesis is devoted to solving the problem of efficiency raising of monitoring systems functioning for detecting hydrophysical fields heterogeneity defined by small-scale layers of aquatic environment. Object-evolutionary model, turbulized layers vertical structure model and a method of defining system’s structure by means of probing process simulation algorithm are proposed for this purpose Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT http://ea.donntu.ru/handle/123456789/8745 2010-01-01T00:00:00Z http://ea.donntu.ru/handle/123456789/1149 Title: НЕЙРОМЕРЕЖЕВІ ТА ЕВОЛЮЦІЙНІ МЕТОДИ АНАЛІЗУ ДАНИХ У ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМАХ МЕДИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ Authors: Васяєва, Тетяна Олександрівна; Васяева, Татьяна Александровна; Vasyaeva, T.O. Abstract: У дисертаційній роботі вирішено актуальну наукову задачу розробки методів добування знань для медичної експертної системи(ЕС). Вперше розроблена ЕС, що дозволяє підвищити достовірність визначення ступеня ризику синдрому раптової смерті немовляти (СРСН) та визначити ступінь ризику на ранніх термінах вагітності за рахунок використання розроблених методів інтелектуального аналізу даних. Description: Vasyaeva T.O. Neural networks and evolutionary methods of data analysis in expert systems for medical diagnostics. – Manuscript. Candidate’s of technical sciences thesis on specialty 05.13.06 – «Information technologies» – Donetsk National University, Donetsk, 2010. In this thesis an important scientific problem was solved. The problem of development of the methods of data mining for medical expert systems (ES) that is considered. The ES that has been developed allows to detect sudden infant death syndrome (SIDS) risk range with using methods, algorithms and software of information procession with using modern computer hardware. This allows to increase detecting of SIDS risk range reliability and to begin preventive actions earlier.; В диссертационной работе решена актуальная научная задача разработки методов извлечения знаний для медицинской экспертной системы (ЭС). Впервые разработана ЭС, позволяет повысить достоверность определения степени риска синдрома внезапной смерти младенца (СВСМ) и определить степень риска на ранних сроках беременности за счет использования разработанных методов интеллектуального анализа данных. Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT http://ea.donntu.ru/handle/123456789/1149 2010-01-01T00:00:00Z