ОПП "Комп'ютерний еколого-економічний моніторинг"
Постійне посилання колекціїhttps://dglib.nubip.edu.ua/handle/123456789/11244
Переглянути
16 результатів
Результати пошуку
Документ Аналіз і застосування алгоритмів вибору оптимального транспортного маршруту(2023) Зелінський, Д.В.Сучасні інноваційні технології автоматизації різних сфер людської діяльності відкрили унікальні можливості для прогнозування та імітації складних систем, вивчення їх характеристик і управління ними в умовах обмеженості часу, ресурсів або інформації. Формалізація даних є необхідною для математичного аналізу будь-якої системи, що дозволяє побудувати математичну платформу. Використання математичних моделей для аналізу ймовірно є одним з найбільш ефективних способів дослідження складних систем і вирішення важливих практичних завдань управління. Графи є універсальною моделлю для представлення об'єктів та процесів у різних сферах, таких як фізика, медицина, теорія ймовірностей, виробництво обчислювальних машин, електроніка, механіка, фізіологія, радіозв'язок, авіація, картографія, графіка, антропологія та багато інших. Зазвичай, графи використовуються для вирішення задач таких як пошук найкоротшого шляху, ймовірності, топологічного планування, або кластеризації. Один з піонерів у математичному підході до теорії графів був Леонард Ейлер, який, розглядаючи задачу про сім мостів, довів, що неможливо пройти всі сім міських шляхопроводів та повернутися до початкової точки, перетнувши кожен міст лише один раз. Через приблизно 100 років нові дослідження в галузі електромереж, кристалографії, хімії та суміжних галузей привнесли нові ідеї в теорію графів. На сьогодні графи застосовуються не лише для отримання результату на зображенні різних процесів. Наприклад, при перегляді графа, який відображає мережу шляхів між містами держави, можна зосередитися на маршруті від пункту 1 до пункту 2. Проте, коли маємо безліч маршрутів, хочемо вибрати оптимальний або найбезпечніший. Для розв'язання цієї проблеми потрібні розрахунки з використанням графів. В таких обставинах виявляється необхідність у використанні потужних цифрових технологій. На сьогодні графи охоплюють різноманітні аспекти та активно розвиваються у багатьох напрямках. Особливий інтерес становить питання про знаходження найкоротшого шляху. Під час аналізу алгоритмів та методів маршрутизації важливо звернути увагу на ті, що відносяться до цієї проблеми. Математичне тлумачення графів відображається у формалізації об'єктів та зв'язків до складних випадкових множин.Документ Експертна система оцінки селекційної цінності молочної худоби(2023) Матвєєв, М.А.Актуальність теми. Розведення великої рогатої худоби відіграє вирішальну роль у забезпеченні сталого та ефективного виробництва та постачання молока та інших продуктів, отриманих від великої рогатої худоби, для споживання людиною. Розведення великої рогатої худоби молочного напряму продуктивності зосереджено на генетичному вдосконаленні шляхом відбору особин із бажаними ознаками. Такого роду робота не може бути проведена без застосування сучасних інформаційних технологій, оскільки об’єм індивідуальної інформації про тварин постійно зростає. В останні роки у молочному скотарстві відбулися трансформаційні зміни завдяки інтеграції цифрових пристроїв і технологій. Цей сучасний підхід до розведення використовує дані, датчики та штучний інтелект для підвищення виробництва молока та якості молочної худоби. Добір великої рогатої худоби є фундаментальним аспектом сучасного тваринництва, який обумовлений необхідністю підвищення якості, продуктивності та адаптивності стад великої рогатої худоби до сучасних умов. Об’єкт дослідження – процес добору тварин у молочному скотарстві з використанням сучасних автоматизованих інформаційних систем. Предмет дослідження – система підтримки прийняття рішень щодо реалізації задач добору тварин у молочному скотарстві у тваринництві на базі сучасних автоматизованих інформаційних технологій. Мета роботи – аналіз необхідності (доцільності) використання технологій OLAP і Data Mining для виконання селекційних задач та підвищення ефективності оцінки генетичної цінності плідників шляхом створення системи підтримки прийняття рішень. Зміст поставлених завдань. Для досягнення поставленої мети було виконано такі завдання: 1) проаналізувати предметну область, тобто процес добору та оцінки племінної цінності тварин в молочному скотарстві; 2) сформулювати вимоги до системи підтримки прийняття рішень та до аналізу даних; 3) побудувати моделі предметної області; 4) спроектувати архітектуру системи, моделі оперативної бази даних та сховища даних, визначити джерела даних для системи; 5) реалізувати елементи системи та застосувати технології OLAP і Data Mining на даних системи. Методи дослідження. Інформаційне забезпечення для системи представлено у вигляді сховища даних, яке було заповнено агрегованими даними щодо молочної продуктивності корів з ТДВ «Терезене». Аналіз інформації та підтвердження гіпотез, розрахунок ключових показників ефективності у роботі виконали за допомогою технології OLAP. Також в роботі було використано алгоритми Data Mining. Наукова новизна. У результаті дослідження було вперше розроблено сховище даних для збору і зберігання інформації з одного з найсучасніших племінних господарств України, що дозволяє ефективніше здійснювати оцінку племінної цінності та менеджмент процесу доборе (селекції). У роботі поглиблено знання щодо можливості й доцільності використання технологій OLAP і Data Mining для прийняття селекційних та управлінських рішень в умовах ферми. Апробація результатів дослідження. Результати магістерської роботи були висвітлені під час доповідей на 1) XІV Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених «Інформаційні технології: економіка, техніка, освіта, 2023» 2) V Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції студентів і аспірантів «Теоретичні та прикладні аспекти розробки комп’ютерних систем ‘2023’» Структура магістерської роботи. Магістерська робота складається із таких розділів вступ, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі зроблено аналіз предметну область, сформульовано завдання та зроблено огляд наявних рішень у наукових роботах, які пов’язані з темою дисертації. Другий розділ зроблено моделювання і проектування системи. У третій розділі описано програмно-інформаційне забезпечення системи. Результати аналізу наведено у четвертому розділі.Документ Підсистема аналізу даних в ігровому додатку на двигуні Unity для платформи Android(2023) Гасюк, О.О.Метою даної магістерської роботи було створення 3D гри з унікальною функціональністю динамічної адаптації геймплея під індивідуальний стиль кожного гравця. Система аналізує поведінку учасника під час гри і на основі отриманих даних коригує інтенсивність та складність наступних хвиль мобів. Використання методів машинного навчання замість традиційних баз даних дозволило системі швидше та точніше адаптуватися до змін у поведінці гравців, що підтверджено результатами дослідження. Такий підхід не тільки покращує інтерактивність та захопленість від гри, але й сприяє постійному вдосконаленню навичок гравців завдяки непередбачуваності ігрового процесу.Документ Інформаційно-аналітична система прогнозування врожайності сільськогосподарських культур(2023) Зінковець, І.О.Експертна система для оцінки та прогнозування військово-політичної ситуації в країні є інноваційним інструментом, розробленим для аналізу та визначення перспектив розвитку військово-політичних подій в конкретній країні. Ця система поєднує в собі експертні знання та інформацію, що надходить з різних джерел, щоб надавати об'єктивні та актуальні прогнози щодо військових конфліктів, політичних змін і загроз національній безпеці. Ключові особливості системи включають в себе збір та аналіз великих обсягів даних, використання методів штучного інтелекту, таких як машинне навчання та аналіз текстів, для виявлення закономірностей та трендів у військово-політичній діяльності, а також можливість прогнозування можливих сценаріїв. Ця експертна система є незамінним інструментом для урядових інституцій, аналітичних агентств, дипломатичних служб і будь-яких інших організацій, які мають інтерес в моніторингу та аналізі військово-політичної ситуації в країні.Документ Інформаційно-аналітична система прогнозування врожайності сільськогосподарських культур(2023) Мокан, О.А.Сільське господарство – галузь господарства, завданням якої є забезпечення населення продовольством і отримання сировини для цілого ряду галузей промисловості. Україна має величезний потенціал для розвитку сільського господарства. Це відбувається, головним чином, через сприятливі природні умови для сільського господарства: родючий ґрунт і дуже сприятливий клімат на більшій частині території країни. Сільське господарство України є досить перспективною галуззю та одним із лідерів експорту продукції рослинництва та тваринництва на світових ринках. Окрім того, сільське господарство є основною рушійною силою для розвитку економіки країни та забезпечення добробуту населення. У сільському господарстві присутні певні досягнення за останні декілька років, але, незважаючи на це, в Україні ще багато питань є невирішеними. Прогнозування врожайності є важливою задачею для аграрного сектора, оскільки воно дозволяє сільським господарствам та владі ефективно планувати виробництво, забезпечувати стабільність на ринку продукції та враховувати ризики, пов'язані з природними умовами та кліматичними змінами. Інформаційно-аналітичні системи (ІАС) стали потужним інструментом для збору, обробки та аналізу даних, які допомагають у точному прогнозуванні врожайності та визначенні оптимальних стратегій управління сільськогосподарським виробництвом. У зв'язку з цим актуальність дослідження полягає в необхідності створення ІАС, яка дозволить прогнозувати врожайність сільськогосподарських культур з високою точністю та реагувати на можливі ризики та зміни у вирощуванні культур. Це особливо актуально в умовах сучасних глобальних викликів, таких як зміна клімату, зростання населення та зменшення доступної сільськогосподарської площі. Предметом дослідження є розробка та впровадження інформаційно-аналітичної системи прогнозування врожайності сільськогосподарських культур. Об'єктом дослідження є процес вирощування сільськогосподарських культур та фактори, які впливають на їх врожайність. Метою дослідження є розробка, впровадження та оцінка інформаційно-аналітичної системи для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур з використанням сучасних методів аналізу та обробки даних, з метою підвищення стабільності та ефективності аграрного виробництва. Завданням для виконання роботи було поставлено провести аналіз наукової та технічної літератури з метою визначення сучасних методів та підходів до прогнозування врожайності, сформулювати технічні вимоги до розробки системи. Наступним кроком є збір необхідних даних для проведення прогнозу, таких як кліматичні умови, властивості ґрунту та врожайність культур за минулі роки. Для якісного аналізу необхідно обрати інструментарій за допомогою якого можна оброблювати дані. Після чого необхідно реалізувати алгоритми для обробки та аналізу даних. З отриманих результатів можна зробити висновки, і оцінити результати роботи системи за точністю прогнозу.Документ Геопросторовий аналіз неоднорідності розвитку вегетації сільськогосподарських культур(2022) Клименко, Д.М.Документ Дорадча WEB-система діагностики захворювання свійських тварин(2022) Захарченко, М.В.Документ Система моніторингу забруднення повітря поблизу автодоріг(2021) Ракецький, М.Ю.Документ Система моніторингу охоронної фірми(2021) Кузнецов, В.В.Документ Система аналізу екологічного відбитку людини(2021) Зима, А.В.