Criminal activity in Ukraine in the light of current conditions

In this paper, the authors expressed their own vision of the peculiarities, trends and interdependence of the criminal activity related in Ukraine nowadays. The present analysis focuses on investigating and analyzing the prospect, scope and peculiarities of criminal acts in modern Ukraine. The typification of signs of criminal activity in Ukraine gives the authors free rein to argue that nearly all types of this criminal activity have corruption orientation, either directly or indirectly. The results of using content analysis method made it possible to claim that corrupt practices occur in all sectors of the population from an economic and social basis to legal, cultural, spiritual and ideological strata of society and may affect special conditions as a source of revenue. Moreover, the authors used methods of formal logic (analysis, synthesis, deduction, induction, analogy), method of system analysis, as well as a statistical method. Forensic analysis of the manifestations of criminal activity in Ukraine, makes it possible to draw the following conclusions: criminal activity in Ukraine is inextricably linked and interdependent with political processes taking place both in Ukraine and in temporarily uncontrolled territories. In fact, all its manifestations are directly or indirectly political in nature, even if we analyze crimes committed individually, they are not only aimed at achieving a self-serving purpose for their own benefit, but may also be caused by a radical (sometimes emotional) attitude towards socio-political processes. There are also signs of mutually beneficial relations between criminal organizations and authorities in Ukraine, so the research helps to predict the replacement of the norms of law and morality due to the ideology of the criminal activity in some strata of society that may become more acceptable for them

Curvature induced magnonic crystal in nanowires

A new type of magnonic crystals, curvature induced ones, is realized in ferromagnetic nanowires with periodically deformed shape. A magnon band structure of such crystal is fully determined by its curvature: the developed theory is well confirmed by simulations. An application to nanoscale spintronic devises with the geometrically tunable parameters is proposed, namely, to filter elements.Comment: 21 pages, 6 figures, for submission to SciPos

Розробка генетичного методу для прогнозування показників здоров’я населення на основі нейромережевих моделей

A genetic method has been proposed to forecast the health indicators of population based on neural-network models. The fundamental difference of the proposed genetic method from existing analogs is the use of the diploid set of chromosomes in individuals in a population that is evolving. Such modification makes the dependence of the phenotype of the individual on the genotype less deterministic and, ultimately, helps preserve the diversity of the gene pool of the population and the variability of features of the phenotype during the execution of the algorithm. In addition, a modification of the genetic operator of mutations has been proposed. In addition, a modification genetic operator of mutations is proposed. In contrast to the classical method, those individuals that are exposed to the operator of mutations are selected not randomly but according to their mutation resistance corresponding to the value of the function of an individual adaptability. Thus, individuals with worse values of the target function are mutated, and the genome of the strong individuals remains unchanged. In this case, the likelihood of loss of the function reached during the evolution of the extremum due to the action of the mutation operator decreases, and the transition to the new extremum occurs if enough specific weight of the best attributes in the population is accumulated.A comparative analysis of the models synthesized with the help of the developed genetic method has shown that the best results were achieved in the model based on a neural network of long short-term memory. While creating and training the model based on a long short-term network, the ability to use the particle swarm method to optimize the network settings was investigated. The results of our experimental study have shown that the developed model yields the smallest error in predicting the number of new cases of tuberculosis – the average absolute error is 6.139, which is less compared with models that were built by using other methods).The practical application of the developed methods would make it possible to timely adjust the planned treatment and diagnostic, preventive measures, to determine in advance the necessary resources for localization and elimination of diseases in order to maintain people's health.Предложен генетический метод для прогнозирования показателей здоровья населения на основе нейросетевых моделей. Принципиальное отличие предлагаемого генетического метода от существующих аналогов заключается в использовании диплоидного набора хромосом у особей популяции, которая эволюционирует. Такая модификация делает зависимость фенотипа особи от генотипа менее детерминированной и, наконец, способствует сохранению разнообразия генофонда популяции и вариабельности признаков фенотипа в течение выполнения алгоритма. Кроме этого предложена модификация генетического оператора мутации. В отличие от классического метода, особи, которые подвергаются воздействию оператора мутации, избираются не случайным образом, а в соответствии с их мутационной устойчивостью, соответствующей значению функции приспособленности особи. Таким образом, мутируют особи, характеризующиеся худшими значениями целевой функции, а геном сильных особей остается неизменным. В этом случае уменьшается вероятность потери достигнутого в течение эволюции экстремума в результате действия оператора мутаций, а переход к новому экстремуму осуществляется в случае накопления достаточного удельного веса лучших признаков в популяции.Сравнительный анализ работы моделей, синтезированных с помощью разработанного генетического метода, показал, что наилучшие результаты достигнуты в модели на основе нейронной сети долгой кратковременной памяти. При создании и обучения модели на основе сети долгой кратковременной памяти были исследованы возможности использования метода роя частиц для оптимизации параметров сети. Результаты экспериментальных исследований показали, что разработанная модель дает наименьшую ошибку предсказания количества новых случаев туберкулеза – средняя абсолютная ошибка составляет 6,139, что меньше по сравнению с моделями, построенными с помощью других методов.Практическое использование разработанных методов позволит своевременно корректировать планируемые лечебно-диагностические, профилактические мероприятия, заранее определять необходимые ресурсы для локализации и ликвидации заболеваний с целью сохранения здоровья населенияЗапропоновано генетичний метод для прогнозування показників здоров’я населення на основі нейромережевих моделей. Принципова відмінність запропонованого генетичного методу від існуючих аналогів полягає у використанні диплоїдного набору хромосом в особин популяції, яка еволюціонує. Така модифікація робить залежність фенотипу особини від генотипу менш детермінованою і, врешті, сприяє збереженню різноманітності генофонду популяції і варіабельності ознак фенотипу впродовж виконання алгоритму. Крім цього, запропоновано модифікацію генетичного оператору мутацій. На відміну від класичного методу, особини, які піддаються дії оператору мутації, обираються не випадковим чином, а у відповідності до їх мутаційної стійкості, що відповідає значенню функції пристосованості особини. Таким чином, мутують особини, що характеризуються гіршими значеннями цільової функції, а геном сильних особин залишається незмінним. У цьому випадку зменшується вірогідність втрати досягнутого впродовж еволюції екстремуму функції внаслідок дії оператора мутацій, а перехід до нового екстремуму здійснюється у випадку накопичення достатньої питомої ваги кращих ознак в популяції.Порівняльний аналіз роботи моделей, синтезованих за допомогою розробленого генетичного методу, показав, що найкращі результати досягнуті у моделі на основі нейронної мережі довгої короткочасної пам’яті. Під час створення і навчання моделі на основі мережі довгої короткочасної пам’яті було досліджено можливість використання методу рою часток для оптимізації параметрів мережі. Результати експериментальних досліджень показали, що розроблена модель дає найменшу помилку передбачення кількості нових випадків туберкульозу – середня абсолютна помилка складає 6,139, що менше у порівнянні з моделями, побудованими за допомогою інших методів.Практичне використання розроблених методів дасть можливість своєчасно коригувати плановані лікувально-діагностичні, профілактичні заходи, завчасно визначати необхідні ресурси для локалізації та ліквідації захворювань з метою збереження здоров'я населенн

Construction of a Genetic Method to Forecast the Population Health Indicators Based on Neural Network Models

A genetic method has been proposed to forecast the health indicators of population based on neural-network models. The fundamental difference of the proposed genetic method from existing analogs is the use of the diploid set of chromosomes in individuals in a population that is evolving. Such modification makes the dependence of the phenotype of the individual on the genotype less deterministic and, ultimately, helps preserve the diversity of the gene pool of the population and the variability of features of the phenotype during the execution of the algorithm. In addition, a modification of the genetic operator of mutations has been proposed. In addition, a modification genetic operator of mutations is proposed. In contrast to the classical method, those individuals that are exposed to the operator of mutations are selected not randomly but according to their mutation resistance corresponding to the value of the function of an individual adaptability. Thus, individuals with worse values of the target function are mutated, and the genome of the strong individuals remains unchanged. In this case, the likelihood of loss of the function reached during the evolution of the extremum due to the action of the mutation operator decreases, and the transition to the new extremum occurs if enough specific weight of the best attributes in the population is accumulated.A comparative analysis of the models synthesized with the help of the developed genetic method has shown that the best results were achieved in the model based on a neural network of long short-term memory. While creating and training the model based on a long short-term network, the ability to use the particle swarm method to optimize the network settings was investigated. The results of our experimental study have shown that the developed model yields the smallest error in predicting the number of new cases of tuberculosis – the average absolute error is 6.139, which is less compared with models that were built by using other methods).The practical application of the developed methods would make it possible to timely adjust the planned treatment and diagnostic, preventive measures, to determine in advance the necessary resources for localization and elimination of diseases in order to maintain people's health