ЗАСТОСУВАННЯ АНСАМБЛІВ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ СТІЙКОСТІ РЕЗУЛЬТАТІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

A review of existing cluster ensembles techniques has been conducted. The information technology of enhance the stability of the clustering results of medical examinations of patients has been offered.Осуществлен обзор существующих подходов применения ансамблей алгоритмов в кластерном анализе. Предложена информационная технология повышения устойчивости результатов кластеризации данных медицинского обследования пациентов.Здійснено огляд існуючих підходів застосування ансамблів алгоритмів у кластерному аналізі. Запропоновано інформаційну технологію підвищення стійкості результатів кластеризації даних медичного обстеження пацієнтів

ГРУПУВАННЯ ПУНКТІВ ГІДРОХІМІЧНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ ЗА СХОЖІСТЮ ХІМІЧНОГО СКЛАДУ ВОДИ З УРАХУВАННЯМ ЧАСОВИХ ЗМІН

Information technology for determining groups of similar objects on the set of the studied features taking into account  their changes over time has been proposed. Сomputational schemes and software for data analysis of hydrochemical monitoring has been developed.Предложена информационная технология определения групп похожих объектов по совокупности исследуемых признаков, учитывая их временные изменения. Разработаны вычислительные схемы и программное обеспечение для анализа данных гидрохимического мониторинга.Запропоновано інформаційну технологію визначення груп схожих об’єктів за сукупністю досліджуваних ознак, враховуючи їх зміни у часі.  Розроблено обчислювальні схеми та програмне забезпечення для аналізу даних гідрохімічного моніторингу

Інформаційна технологія стилізації та колоризації зображень

Nowdays due to the efficient algorithms and architectures of convolutional neural networks, as well as the possibility of applying the transfer learning approach, there are significant advances in various areas of automated image processing from accurate object detection to more creative areas such as colorization or style transfer. Given the practical significance of these tasks in various fields of human activity, it is important to create information technology and software to ensure effective and high-quality processing of visual content, as well as improving existing algorithms and approaches to obtain results that best meet expectations. In this paper the information technology of stylization and colorization of images with a possibility of both automated, and thin adjustment of parameters according to user preferences has been created. For the stylization task, it is possible to save the original colors of the content image, the transfer of style in this case is performed only in the brightness channel. This is motivated by the observation that visual perception is much more sensitive to changes in brightness than in color. Improving the detail and sharpness of the resulting images has been done by reducing the noise by the method of Total Variation, which allows, reducing the noise, to keep the edges and contours of the image unchanged.  In addition, the proposed technology realizes the possibility of increasing the image resolution in the context of a stand-alone task, and it is shown that  using it as a preliminary step of colorization can improve the clarity of images and the quality of the results. The proposed technology is implemented in the author's software, using Python programming language and the Tensorflow library.Разработана информационная технология стилизации и колоризации изображений с возможностью детальной настройки параметров на основе применения искусственных сверточных нейронных сетей и подхода transfer learning. Предложен метод повышения четкости получаемых после преобразования изображений.Розроблено інформаційну технологію стилізації та колоризації зображень з можливістю детального налаштування параметрів на основі застосування штучних згорткових нейронних мереж та підходу transfer learning. Запропоновано метод підвищення чіткості отримуваних після перетворення зображень

Decision Support in the Claster Analysis Problem

Предложена информационная технология поддержки принятия решений при выборе лучшего разбиения в условиях неопределенности кластерного анализа.Запропонована інформаційна технологія підтримки прийняття рішень щодо вибору найкращого розбиття в умовах невизначеності кластерного аналізу.Proposed information technology to decision making support in choosing the best partition in the face of uncertainty of the cluster analysis