Разработка автоматизированной системы управления параметрами микроклимата производственного помещения

Состояние здоровья человека, его работоспособность зависят от микроклимата в помещении. В данной работе проводилась разработка системы поддержания параметров микроклимата в промышленном помещении на базе логического контроллера ОВЕН ПЛК 160. Была разработана математическая модель системы и рассчитаны параметры настройки регулятора. Также проводились исследования системы на внешнее воздействие.The state of a person's health, his performance depends on the microclimate in the room. In this work, the development of a system for maintaining the parameters of the microclimate in an industrial room based on the OWEN PLC 160 logic controller was carried out.A mathematical model of the system was developed and the parameters of the controller settings were calculated. The system was also studied for external effects

Nonlinearities Influence to RF Satellite Downlink Model with QAM and Raised Square Cosine Filter

Reliability of communications is of vital importance in military applications. Constellations are connecting coded words at different ends of the communication channel that indicate the correctness of the transmitted message. In this paper, we compare the influence of the selected nonlinearity in the transmit amplifier on the constellation diagrams in radio frequency (RF) geostationary satellite downlink and bit-error-rate (BER). Two cases were analyzed: negligible and severe noise in the communication channel. Considering the cubic, hyperbolic tangent, Saleh, Ghorbani, and Raap models, it is shown that the Raap and Saleh models can be used for the lowest BERs when the noise is negligible. In case of severe noise, it is best to use the Raap model from the set of nonlinearities considered. The ANOVA-test showed that there is a dependence between the Raap and Saleh models in the presence of negligible noise, but not in the presence of severe noise

Error curves for evaluating the quality of feature rankings

peer reviewedIn this article, we propose a method for evaluating feature ranking algorithms. A feature ranking algorithm estimates the importance of descriptive features when predicting the target variable, and the proposed method evaluates the correctness of these importance values by computing the error measures of two chains of predictive models. The models in the first chain are built on nested sets of top-ranked features, while the models in the other chain are built on nested sets of bottom ranked features. We investigate which predictive models are appropriate for building these chains, showing empirically that the proposed method gives meaningful results and can detect differences in feature ranking quality. This is first demonstrated on synthetic data, and then on several real-world classification benchmark problems

Інформаційна технологія для класифікації наукових текстів на основі методу модифікованої логістичної регресії

Об’єкт дослідження: процес класифікації наукових текстів та практичне використання технологій обробки природної мови в освітніх додатках, з метою підвищення ефективності освітнього процесу. Предмет дослідження: методи, моделі машинного навчання та обробки природньої мови у задачах класифікації наукових текстів. Мета магістерської роботи: вдосконалення та пришвидшення процесу класифікації текстів з допомогою моделі логістичної регресії, з метою застосування її у освітніх додатках для покращення освітнього процесу. Методи дослідження. Для створення рекомендаційного та навчального асистента були використані засоби та методи машинного навчання, теорії множин, лінейної алгебри й обробки природної мови. Наукова новизна полягає у тому, що вдосконалено та розширено можливості методу логістичної регресії на основі комбінування його з методом ранжування, що в результаті дозволило використати метод логістичної регресії для навчального асистенті. Практична цінність полягає у тому, що в результаті роботи, було створено прототип навчального асистента, що використовує скомбіновану з методом ранжування модель логістичної регресії для класифікації текстів. Використані методи та підходи у прототипі можуть застосовуватись як при розробці «інтелектуальних» навчальних систем, так й в практиці викладання дисциплін, пов’язаних з обробкою природної мови