Факультет кібернетики КНУ

Август 9, 2022

Главная
Образование
Факультет кібернетики КНУ

Содержание

2. Напрямки розробок Цифрова обробка зображень Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту Моделювання динамічних систем Інформаційні технології в
3. Цифрова обробка зображень Пакет Пакет алгоритмів Пакет алгоритмів “Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот” Пакет алгоритмів “Цифрова
4. Цифрова обробка зображень банкнот використовується для розпізнавання номіналу банкноти та перевірки її дійсності. Результат застосування набору
5. Алгоритми фільтрації та попередньої обробки зображення: Компенсація лінійних оптичних спотворень Підвищення контрастності Підвищення різкості Фільтрація від
6. Алгоритм призначений для компенсації лінійних спотворень, що виникають внаслідок неідеальності оптики камери панорамного сканування банкнот. Компенсація
7. Реалізовано фільтр підвищення контрастності розмитих зображень та розширення діапазону їх яскравостей: Підвищення контрастності Київський національний університет
8. Підвищення різкості зображення робить чіткішими дрібні деталі та контури: Підвищення різкості Київський національний університет імені Тараса
9. Фільтр призначений для очистки зображення від випадкових високочастотних шумів та шумів камери: Фільтрація від випадкових шумів
10. Фільтр призначений для згладжування (розмиття) зображення: Розмиття зображення Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
11. Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот Алгоритм призначений для лінійних перетворень зображення: зміни лінійних розмірів та повороту.
12. Алгоритм призначений для відтворення зображення з фрагментів, які перекриваються. Склеювання зображень Київський національний університет імені Тараса
13. Алгоритм призначений для пошуку фрагменту справжнього зображення у вхідному зображенні і видачі результату у вигляді імовірнісного
14. Цифрова обробка аерокосмічних знімків Сегментація аерокосмічних знімків Векторизація відсегментованих аерокосмічних знімків (растрових планів міст) Верифікація векторних
15. Цифрова обробка аерокосмічних знімків Сегментація аерофотознімків Вхідне растрове зображення Результат сегментації аерофотознімків Київський національний університет імені
16. Цифрова обробка аерокосмічних знімків Векторизація сегментованих аерофотознімків Результат векторизації Результат векторизації растрового плану міста (фрагмент) Київський
17. Цифрова обробка аерокосмічних знімків Задача верифікації векторних карт, заданих полілініями, на основі інформації про нове зображення
18. Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера Пропонується програмна система пошуку чужорідних об’єктів в зображенні, отриманому
19. Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера Покадровий перегляд інформації Київський національний університет імені Тараса Шевченка:
20. Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера Результати виявлення стороннього об’єкта: сигнал оператору для визначення ознак
21. Автоматична обробка результатів Мета роботи Побудова числових моделей у випадку “чорного ящика”: існує лише такий набір
22. Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту Відтворення поверхні функції відгуку за результатами експерименту за допомогою інтерполяційної БСФХС
23. Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту Відсутність будь-яких припущень щодо моделі, яка описує поведінку досліджуваних процесів. Можливість
24. Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту Модельний приклад: 2D-апроксимація сплайн-функцією тестової функції за її значеннями у випадкових
25. Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем" Універсальний програмний інструментарій для підготовки та проведення обчислювальних експериментів з математичними
26. Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем" Структурна схема МДС Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
27. Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем" Моделювання обертового руху мікросупутника та розрахунків оптимальних режимів переорієнтації в рамках
28. Інформаційні технології в біології та медицині Програмна система ГОМЕОПАТ Програмна системаПрограмна система DIAGNOSIS Методи ранноїМетоди ранної
29. ГОМЕОПАТ Інформаційна підтримка лікаря-гомеопата, діагностика стану організма комплементарними методами, формування пакету гомеопатичних засобів для лікування, інформаційно-довідкове
30. ГОМЕОПАТ Модель діагнозу включає двоступеневу процедуру, яка зводиться до того, що - висуваються гіпотези про захворювання
31. ГОМЕОПАТ - Систему реалізовано в операційному середовищі MS WINDOWS. - Інструментальне середовище розробки: Visual FoxPro. -
32. DIAGNOSIS Актуальність розробки Злоякісні новоутворення (ЗН) займають друге місце після серцево-судинних захворювань серед причин смерті (15%
33. DIAGNOSIS - Отримання зіскобів зі слизової оболонки ротової порожнини пацієнта; реакція Фельгена; - побудова сканограм; -
34. DIAGNOSIS Діагностика раку молочної залози і фіброаденоматозу у 103 пацієнток: Точність методу – 94 %. Специфічність
35. DIAGNOSIS Інститут проблем онкології АМН України Науково-дослідний інститут екпериментальної хірургії та транплантології АМН України Впровадження Київський
36. Рання діагностика онкологічних захворювань Створення та використання системи підтримки прийняття рішень при діагностуванні онкопатології. Використання математичних
37. Рання діагностика онкологічних захворювань Вирішальне значення ранньої діагностики онкозахворювань. Актуальність Київський національний університет імені Тараса Шевченка:
38. Рання діагностика онкологічних захворювань математична статистика вейвлет-аналіз обробка та інтерпретація зображень відновлення атрактора за результатами експериментальних
39. Рання діагностика онкологічних захворювань Розроблено методи комп’ютерної діагностики онкологічних захворювань, що базуються на ефекті відхилення морфометричних
40. Серце – Судини – Капіляри Розробка програмного забезпечення на підставі моделювання гемодинаміки і біомеханіки серцево-судинної системи
41. Серце – Судини – Капіляри Актуальність Комп’ютерна модель серця, гемодинаміки і транспорту речовин до клітин дозволить:
42. Серце – Судини – Капіляри Область застосування Провідні заклади МОЗ України, що спеціалізуються на діагностиці та
43. Серце – Судини – Капіляри кліткові автомати теорія фракталів теорія диференціальних рівнянь обчислювальний експеримент Методи Київський
44. Серце – Судини – Капіляри Побудовано математико-комп’ютерна модель серцево-судинної системи людини і кровообігу в цілому: модель
45. NLTP Мета Автоматизація процесу розробки багатофункціональних систем семантичної обробки, лінгвістичного аналізу та синтезу текстової інформації. Результат:
46. NLTP Технології інтелектуальної смислової обробки текстів природною мовою Технології базуються на основі ресурсів глобальних лінгвістичних баз
47. NLTP Технологія створення прикладних лінгвістичних систем інтелектуальної обробки текстів Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет
48. NLTP Засоби автоматичного реферування дозволяють розбити текст на послідовність семантично цілісних фрагментів, що відображають основні теми
49. NLTP Обробка відбувається на основі оригінального тексту та його перекладу, зробленого автоматичним перекладачем. Система обчислює семантичний
50. Greencity Призначення та функціональні можливості повне маніпулювання даними інвентаризації та моніторингу зелених насаджень експертиза стану зеленого
51. Greencity довідники база даних з інтерфейсом користувача картографічний блок блок формування запитів блок генерації звітів у
52. Greencity Дані інвентаризації й паспортизації : дата інвентаризації координати окремої рослини адресна прив'язку рослини ідентифікаційний номер
53. Greencity Облік даних інвентаризації вуличних насаджень Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
54. Greencity Блок формування запитів Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
55. Greencity Відображення результатів запиту "Вибрати дерева в однаковому стані" Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет
56. Інформаційні технології в бізнесі SSAHP - програмна система для дослідження аерогідродинамічних процесів RFT-FN - програмна система
57. SSAHP Призначення систематичні дослідження аеродинамічного впливу на конструкції прогнозування розвитку аерогідродинамічних процесів в галузях: - класична
58. SSAHP SSAHP створено для проведення прямого обчислювального експерименту у реальному масштабі часу на основі адекватних математичних
59. SSAHP Функціональні можливості: класична аеродинаміка Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
60. SSAHP Функціональні можливості: будівельна аеродинаміка Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
61. SSAHP Функціональні можливості: прогнозування розвитку гідрологічних процесів: Керченська протока, острів Тузла, 2003 р. Київський національний університет
62. RFT-FN – система прогнозування Створення математичної теорії та розробка технології синтезу прогнозних засобів в умовах модельної
63. RFT-FN – система прогнозування Економіка Фінанси Системи Data Mining в DSS-системах Приклад застосування Прогноз обмінних курсів
64. RFT-FN – система прогнозування алгебраїчні методи псевдообернення за Муром-Пенроузом методи оптимізації для систем керування із запізненням.
65. RFT-FN – система прогнозування Прогноз – зелений, реальна поведінка – синій: спочатку здійснювався прогноз, потім реєструвалася
66. Pharma PHARMA автоматизує функції фармацевтичного торгівельного представництва: ведення препаратів та форм випуску, дистриб’юторів та контрактів з
67. Pharma PHARMA підвищує надійність та оперативність роботи представництва: - дозволяє обґрунтовано планувати та прогнозувати продажі; -
68. Технології: - архітектура – “клієнт-сервер”, - інструментальне середовище реалізації – Delphi 6, - СУБД – InterBase
69. Pharma Функціональні можливості: форми випуску Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
70. Pharma Функціональні можливості: митно-ліцензійний склад Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
71. Pharma Функціональні можливості: ділова графіка Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
72. Pharma Підтримуються: різноманітні параметри препаратів та форм випуску зміна цін форм випуску за часом всі етапи
73. Pharma Підвищення ефективності бізнесу Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
74. Інформаційні технології в учбовому процесі та дистанційне навчання Система дистанційного навчання (СДН) VITAVA та дистанційні курси
75. VITAVA Актуальність та мета розробки Система забезпечує ефективне функціонування навчального процесу у вищих навчальних закладах (наказ
76. VITAVA Підсистеми: навчання адміністрування зовнішніх зв‘язків Дистанційні курси, які супроводжує т’ютор, придатні для: колективної індивідуальної роботи.
77. VITAVA Система передбачає: електронний навчальний посібник опорного конспект методичний матеріал для т’ютора методичного матеріалу для слухача
78. VITAVA Використовується для розробки дистанційних курсів з соціальної статистики та теорії ймовірностей. Систему апробовано на факультетах
79. VITAVA Дистанційний курс “Соціальна статистика” Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
80. VITAVA Дистанційний курс “Теорія ймовірностей” Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
81. VITAVA Розробляються курси: математична статистика актуарна математика аналіз даних Система VITAVA та ії наповнення можуть бути
82. СППР “Аналіз демографічних процесів” Розробка системи підтримки прийняття рішень (СППР) для сценарного аналізу міграційних процесів з
83. СППР “Аналіз демографічних процесів” Державні інформаційні центри, що вирішують задачі, пов’язані із: демографічними проблемами ринком праці
84. СППР “Аналіз демографічних процесів” модель керування демографічними процесами на основі системи лінійних диференціальних рівнянь методи оптимізації
85. СППР “Аналіз демографічних процесів” Графіка Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
86. СППР “Аналіз демографічних процесів” Візуалізація результатів Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
87. Математичні методи та інформаційні технології у вимірю-вально-обчислювальних системах надвисокої роздільності Прилад + Комп’ютер + Людина =
88. Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості Розробка: теоретичних основ обробки та
89. Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості Задача аналізу та інтерпретації результатів
90. Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості медицина біологія гідро- і радіолокація
91. Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості Розв’язано задачу моделювання роботи газоаналітичної
92. Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості Моделювання роботи ГСС (обчислювальний експеримент)
93. Автоматизація міркувань Система автоматизації дедукції (САД) Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики
94. Система автоматизації дедукції (САД) Автоматизація наукової й освітньої діяльності теоретичних і прикладних досліджень в рамках програми
95. Система автоматизації дедукції (САД) Ефективність практичних застосувань інформаційних технологій залежить від методів автоматизації міркувань, які необхідні
96. Система автоматизації дедукції (САД) Автоматизація міркувань Перевірка коректності математичних (та інших формалізованих) текстів Дистанційне навчання математичним
97. Система автоматизації дедукції (САД) Проведено ряд експериментів по верифікації реальних математичних текстів. Апробація Київський національний університет
99. Скачать презентацию

Слайд 2

Напрямки розробок
Цифрова обробка зображень
Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту
Моделювання динамічних систем
Інформаційні технології

в біології та медицині
Технології інтелектуальної смислової обробки текстів природною мовою
Інформаційні технології в муніципальному управлінні
Інформаційні технології в бізнесі
Інформаційні технології в учбовому процесі, дистанційне навчання
Аналіз демографічних процесів в умовах ризиків
Математичні методи та інформаційні технології у вимірювально-обчислювальних системах надвисокої роздільності
Автоматизація міркувань

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 3

Цифрова обробка зображень
Пакет Пакет алгоритмів Пакет алгоритмів “Алгоритми аналізу достовірності грошових

банкнот”
Пакет алгоритмів “Цифрова обробка аерокосмічних знімків”
Пакет алгоритмів “Цифрова обробка зображень з теплового сканера”

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 4

Цифрова обробка зображень банкнот використовується для розпізнавання номіналу банкноти та перевірки

її дійсності.
Результат застосування набору запропонованих алгоритмів можна використовувати в системах аутентифікації грошових банкнот.

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 5

Алгоритми фільтрації та попередньої обробки зображення:
Компенсація лінійних оптичних спотворень
Підвищення контрастності
Підвищення різкості
Фільтрація

від випадкових шумів та шумів камери
Розмиття зображення
Масштабування, поворот
Алгоритм склеювання зображень
Визначення оптимального положення одного зображення в іншому

Етапи роботи системи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 6

Алгоритм призначений для компенсації лінійних спотворень, що виникають внаслідок неідеальності оптики

камери панорамного сканування банкнот.

Компенсація лінійних спотворень

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 7

Реалізовано фільтр підвищення контрастності розмитих зображень та розширення діапазону їх яскравостей:

Підвищення контрастності

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 8

Підвищення різкості зображення робить чіткішими дрібні деталі та контури:
Підвищення різкості
Київський національний

університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 9

Фільтр призначений для очистки зображення від випадкових високочастотних шумів та шумів

камери:

Фільтрація від випадкових шумів та шумів камери

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 10

Фільтр призначений для згладжування (розмиття) зображення:
Розмиття зображення
Київський національний університет імені Тараса

Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 11

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот
Алгоритм призначений для лінійних перетворень зображення: зміни

лінійних розмірів та повороту.

Масштабування, поворот

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 12

Алгоритм призначений для відтворення зображення з фрагментів, які перекриваються.
Склеювання зображень
Київський національний

університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 13

Алгоритм призначений для пошуку фрагменту справжнього зображення у вхідному зображенні і

видачі результату у вигляді імовірнісного критерію співпадання фрагментів банкнот.
Положення фрагменту ідеального зображення визначається п'ятьма параметрами:
-горизонтальною та вертикальною позиціями;
-кутом повороту навколо лівого верхнього кута;
-коефіцієнтами масштабування по горизонталі й вертикалі.

Визначення оптимального положення одного зображення в іншому

Вхідне зображення з фрагментом справжньої банкноти

Фрагмент справжньої банкноти

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот

Слайд 14

Цифрова обробка аерокосмічних знімків
Сегментація аерокосмічних знімків
Векторизація відсегментованих аерокосмічних знімків (растрових планів

міст)
Верифікація векторних карт, заданих полілініями на основі інформації про нове зображення (новий растр)

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 15

Цифрова обробка аерокосмічних знімків
Сегментація аерофотознімків
Вхідне растрове зображення
Результат сегментації
аерофотознімків
Київський національний університет

імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 16

Цифрова обробка аерокосмічних знімків
Векторизація сегментованих аерофотознімків
Результат векторизації
Результат векторизації растрового
плану міста

(фрагмент)

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 17

Цифрова обробка аерокосмічних знімків
Задача верифікації векторних карт, заданих полілініями, на основі

інформації про нове зображення

Фрагмент вихідного shape-файла
з результатом верифікації поліліній

Вхідний растр

синій - підтверджено
червоний - непідтверджено
жовтий - невизначено

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 18

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера
Пропонується програмна система пошуку чужорідних

об’єктів в зображенні, отриманому при скануванні людини пасивним тепловим сканером

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 19

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера
Покадровий перегляд інформації
Київський національний університет

імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 20

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера
Результати виявлення стороннього об’єкта: сигнал

оператору для визначення ознак знайденого об’єкта

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 21

Автоматична обробка результатів
Мета роботи
Побудова числових моделей у випадку “чорного ящика”: існує

лише такий набір інформації: багатовимірний вектор “входу” та відповідна скалярна величина “на виході”.
Знаходження оптимального значення досліджуваних параметрів, відповідно до заданого критерію.

багатофакторного експерименту з підтримкою моно- та діалогового режиму роботи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 22

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту
Відтворення поверхні функції відгуку за результатами експерименту

за допомогою інтерполяційної БСФХС (багатовимірної сплайн-функції на хаотичній сітці) та знаходження точки оптимуму функції відгуку.
Використання оригінального алгоритму ранжування набору випадкових точок за відстанню до всієї групи.

Засоби досягнення мети

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 23

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту
Відсутність будь-яких припущень щодо моделі, яка описує

поведінку досліджуваних процесів.
Можливість автоматичного або ручного налаштування параметрів процесу моделювання.
Гарантована міні/максна стійкість та точність отриманих моделей e порівнянні з іншими технологіями.
Простота результату: модель має вигляд суми деяких функцій без обмежень на область визначення.

Переваги даної технології

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 24

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту
Модельний приклад: 2D-апроксимація сплайн-функцією тестової функції за

її значеннями у випадкових точках:

Справа – малюнок тестової функції,
зліва – інтерполяційного сплайну в порядку зафарбовування від менших (темніших) значень до більших (світліших).
N = 115 – кількість червоних точок з двохвимірної області [0,10]х[0,10], значення в яких використане для побудови сплайн-функції;
n=2 – розмірність простору; m=1 – ступінь ядра сплайну.

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 25

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"
Універсальний програмний інструментарій для підготовки та проведення

обчислювальних експериментів з математичними моделями – пакет програм МДС.
- МДС дозволяє задавати одну модель або комплекси моделей, в яких кожна складова функціонує за своїми власними законами.
- Надаються засоби для розрахунку динаміки моделей (комплексів моделей).
- Передбачено можливість проводити обчислення з підвищеною точністю.
- В режимі налагодження здійснюється автоматичний контроль допустимості операцій.

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 26

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"
Структурна схема МДС
Київський національний університет імені Тараса

Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 27

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"
Моделювання обертового руху мікросупутника та розрахунків оптимальних

режимів переорієнтації в рамках міжнародного проекту “Програмно-апаратні засоби моделювання та оптимізація систем керування мікросупутників” за участю
Київського університету
Національного космічного агентства НАН України
КБ “Хартрон” (Запоріжжя)
Йельского університету (США)
Бруклінського політехнічного університету (США)
Розрахунки оптимальних перевезень збіжжя територією України. Замовник: ТОВ “Українська зерноторгівельна компанія”

Апробація:

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 28

Інформаційні технології в біології та медицині
Програмна система ГОМЕОПАТ
Програмна системаПрограмна система DIAGNOSIS
Методи

ранноїМетоди ранної діагностики онкологічних захворювань
Програмна системаПрограмна система Серце – Судини – Капіляри

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 29

ГОМЕОПАТ

Інформаційна підтримка лікаря-гомеопата,
діагностика стану організма комплементарними методами,
формування пакету гомеопатичних засобів для

лікування,
інформаційно-довідкове забезпечення нетрадиційних напрямків в медицині.

Призначення:

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 30

ГОМЕОПАТ
Модель діагнозу включає двоступеневу процедуру, яка зводиться до того, що
- висуваються

гіпотези про захворювання на основі введених даних про пацієнта (процес “знизу - догори”);
- відбувається їх оцінка з допомогою додаткових симптомів, присутніх у виявлених захворюваннях (процес “зверху - донизу”);
Система може знайти у одного пацієнта декілька захворювань.
Tрадиційні діагностичні системи виходять із припущення щодо наявності тільки однієї хвороби.

Моделі та методи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 31

ГОМЕОПАТ
- Систему реалізовано в операційному середовищі MS WINDOWS.
- Інструментальне середовище розробки:

Visual FoxPro.
- Унікальність системи: база знань та методи опрацювання знань.

Особливості

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

- Використання нетрадиційних логік подання знань.
- Використання “інформаційної” природи механізму дії
гомеопатичних засобів.
- Формалізація та поповнення бази знань сучасними методами
діагностування.

Перспективи

Слайд 32

DIAGNOSIS
Актуальність розробки
Злоякісні новоутворення (ЗН) займають друге місце після серцево-судинних захворювань серед

причин смерті (15% всіх смертей).
Захворюваність на ЗН серед жінок
в Західній Європі – 520 000 випадків на рік (з них 130 000 – рак молочної залози)
в Україні в 2000 році – 54,6 випадків на 100 000 населення

Новий метод комп’ютерної діагностики і скринінгу онкологічних захворювань молочної і щитовидної залоз

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 33

DIAGNOSIS
- Отримання зіскобів зі слизової оболонки ротової порожнини пацієнта; реакція Фельгена;

- побудова сканограм;
- Обчислення денсіто- і морфометричних показників сканограм;
- Застосування геометричних та статистичних методів розпізнавання образів для встановлення діагнозу.

Схема ком’ютерної діагностики:

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 34

DIAGNOSIS
Діагностика раку молочної залози і фіброаденоматозу у 103 пацієнток:
Точність методу –

94 %.
Специфічність методу – 91 %.
Діагностика раку щитовидної залози у 60 пацієнтів:
аденокарцинома щитовидної залози (14 пацієнтів)
аутотиреоїдіт (29 пацієнтів)
вузловий зоб (17 пацієнтів)
Точність методу – 100%.
Специфічність методу – 90 %.

Апробація

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 35

DIAGNOSIS

Інститут проблем онкології АМН України
Науково-дослідний інститут екпериментальної хірургії та транплантології АМН

України

Впровадження

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 36

Рання діагностика онкологічних захворювань

Створення та використання системи підтримки прийняття рішень при

діагностуванні онкопатології.
Використання математичних методів і алгоритмів для ранньої діагностики онкологічних захворювань.
Отримання картини протікання хвороби.
Створення інструментарію для більш точного встановлення діагнозу.

Мета

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 37

Рання діагностика онкологічних захворювань
Вирішальне значення ранньої діагностики онкозахворювань.
Актуальність
Київський національний університет імені

Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Апробація

Інститут онкології МОЗ України (м. Київ).

Слайд 38

Рання діагностика онкологічних захворювань
математична статистика
вейвлет-аналіз
обробка та інтерпретація зображень
відновлення атрактора за результатами

експериментальних даних
обчислення показників хаосу
аналіз фрактальної структури зображень
морфологічний аналіз зображень

Методи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 39

Рання діагностика онкологічних захворювань
Розроблено методи комп’ютерної діагностики онкологічних захворювань, що базуються

на ефекті відхилення морфометричних і денсиометричних показників інтерфазних ядер клітин у хворих.
Класифіковано стадії розвитку захворювання.
Досліджено ультразвукові зображення та доппелеграми для диференціальної діагностики і оцінки якості лікування пацієнтів.
Побудовано та досліджено математичну модель розвитку пухлини.
Розробка не має аналогів за деякими напрямками (зокрема, механоемісія).

Основні результати

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 40

Серце – Судини – Капіляри

Розробка програмного забезпечення на підставі моделювання гемодинаміки

і біомеханіки серцево-судинної системи людини для діагностики захворювань, навчання та підвищення кваліфікації лікарів.
Дослідження регуляторних механізмів забезпечення транспорту кисню - в нормі та при серцевій недостатності.
Вивчення взаємодії системних механізмів регуляції кровообігу та динамічних регуляторних механізмів мережі м’язових мікросудин.
Створення імітаційно-тренажерного комплексу “серце-судини-капіляри” для вивчення і діагностики серцево-судинних захворювань.

Математичне моделювання та комп’ютерне дослідження процесів регуляції кровообігу

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 41

Серце – Судини – Капіляри
Актуальність
Комп’ютерна модель серця, гемодинаміки і транспорту речовин

до клітин дозволить:
планувати дії при кризових станах пацієнтів
підвищити точність діагностичних досліджень
підвищити ефективність лікувальних впливів у профільних медичних установах

Математичне моделювання та комп’ютерне дослідження процесів регуляції кровообігу

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 42

Серце – Судини – Капіляри
Область застосування
Провідні заклади МОЗ України, що спеціалізуються

на діагностиці та лікуванні серцево-судинних захворювань.
Апробація
Інститут серцево-судинної хірургії МОЗ України імені М.М. Амосова.

Математичне моделювання та комп’ютерне дослідження процесів регуляції кровообігу

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 43

Серце – Судини – Капіляри
кліткові автомати
теорія фракталів
теорія диференціальних рівнянь
обчислювальний експеримент
Методи
Київський національний

університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 44

Серце – Судини – Капіляри
Побудовано математико-комп’ютерна модель серцево-судинної системи людини і

кровообігу в цілому:
модель спірального серця
модель гемодинаміки по мережі розгалужених судин
модель поводження мережі м’язових мікросудин при нормальних і патологічних умовах кровообігу
вивчено умови постачання кисню при ушкодженнях мережі м’язових мікросудин
результати, отримані на моделі кліткового автомату, зіставлені з даними патоморфологічних досліджень

Основні результати

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Запропонована модель працює в режимі реального часу.

Переваги

Слайд 45

NLTP
Мета
Автоматизація процесу розробки багатофункціональних систем семантичної обробки, лінгвістичного аналізу та синтезу

текстової інформації.
Результат:
Розроблено пакет прикладних лінгвістичних систем автоматичної семантичної обробки текстової інформації
Замовник:
Міністерство промислової політики України

Технології інтелектуальної смислової обробки текстів
природною мовою

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 46

NLTP Технології інтелектуальної смислової обробки текстів природною мовою
Технології базуються на основі

ресурсів глобальних лінгвістичних баз знань, властивостей та процесів у довкіллі і окремих спеціальних областей знань.
Результат:
Створено онтологічну база знань UKRWordNet,
яка підтримує українську, російську та англійську мови і містить семантичні описи більше ніж 120 тисяч смислових концептів.
Інструментальне середовище реалізації – Delphi 6, C++ Builder 6 .

Методика

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 47

NLTP
Технологія створення прикладних лінгвістичних систем інтелектуальної обробки текстів
Київський національний університет

імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 48

NLTP
Засоби автоматичного реферування дозволяють розбити текст на послідовність семантично цілісних фрагментів,

що відображають основні теми документу, і виділити найбільш інформативні.
Функції реферування використовуються для:
побудови загального реферату тексту
побудови тематичних рефератів за темами документу
побудови рефератів за темою, заданою еталонними текстами

Система реферування текстів природною мовою

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 49

NLTP
Обробка відбувається на основі оригінального тексту та його перекладу, зробленого автоматичним

перекладачем.
Система обчислює семантичний контекст неоднозначно перекладеного слова та знаходить вірний варіант.

Система білінгвістичного аналізу:
виправлення текстів машинного перекладу

виправлений текст

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 50

Greencity
Призначення та функціональні можливості
повне маніпулювання даними інвентаризації та моніторингу зелених насаджень
експертиза

стану зеленого фонду в містах з виявленням насаджень, що потребують відновлення та капітального ремонту
аналіз рослинності по видовому складу, типам посадок, якісному складу, по естетичному й санітарному стану в цілому і по кожній породі дерев і чагарників окремо
генерування в автоматичному режимі тематичних карт по вибірках з бази даних за станом зелених насаджень
використання наявної довідкової інформації для підтримки прийняття рішень в управлінні зеленим господарством

Інформаційна система з інвентаризації міських зелених насаджень

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 51

Greencity
довідники
база даних з інтерфейсом користувача
картографічний блок
блок формування запитів
блок генерації звітів у

вигляді тематичних карт і паперових документів
Система містить програмні засоби для просторового аналізу, візуалізації даних на цифровій карті, формування звітів у форматі Excel або Word.
Система може бути доповнена аналогічними програмними засобами для інших об'єктів зеленого господарства (газони, квітники, система поливу, система освітлення та ін.) і адаптована для використання в міському парку, заповіднику або ботанічному саду.

Складові блоки системи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 52

Greencity
Дані інвентаризації й паспортизації :
дата інвентаризації
координати окремої рослини
адресна прив'язку рослини
ідентифікаційний номер

рослини
назва виду
висота
діаметр стовбура
вік
якісна градація стану за 5 категоріями
природоохоронний статус
необхідні заходи щодо створення й утримання зелених насаджень уздовж вулиць і доріг
облік виконання рекомендованих заходів
Картографічний блок має засоби для:
динамічної побудови тематичних карт на основі інформації з бази даних з координатною й часовою прив'язкою
автоматизованого відображення результатів запитів у вигляді точкових і контурних об'єктів на цифровій карті й/або у вигляді тематичних карт
зберігання, редагування і відображення на карті координат границь озеленених територій

База даних зелених насаджень містить

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 53

Greencity
Облік даних інвентаризації вуличних насаджень
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет

кібернетики

Слайд 54

Greencity
Блок формування запитів
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 55

Greencity
Відображення результатів запиту "Вибрати дерева в однаковому стані"
Київський національний університет

імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 56

Інформаційні технології в бізнесі
SSAHP - програмна система для дослідження аерогідродинамічних процесів
RFT-FN

- програмна система прогнозування
Pharma - програмна система автоматизації роботи торгівельного представництва

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 57

SSAHP
Призначення
систематичні дослідження аеродинамічного впливу на конструкції
прогнозування розвитку аерогідродинамічних процесів в галузях:

- класична аеродинаміка літальних апаратів;
- будівельна аеродинаміка висотних споруд та конструкцій;
аеро - екологія промислових зон;
аерація приміщень;
гідрологія проток, річок, акваторій.
підтримка прийняття адміністративних та інженерних рішень з можливістю прогнозування сценаріїв надзвичайних ситуацій

Програмна система для дослідження аерогідродинамічних процесів

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 58

SSAHP
SSAHP створено для проведення прямого обчислювального експерименту у реальному масштабі часу

на основі адекватних математичних моделей та методу дискретних особливостей для розв’язуання початково-крайових задач.

Методика

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Апробація

Виконано прогноз розвитку гідрологічних процесів в Керченської протоці внаслідок побудови дамби, 2003 р.

Слайд 59

SSAHP
Функціональні можливості: класична аеродинаміка
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 60

SSAHP
Функціональні можливості: будівельна аеродинаміка
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 61

SSAHP
Функціональні можливості: прогнозування розвитку гідрологічних процесів: Керченська протока, острів Тузла, 2003

р.

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 62

RFT-FN – система прогнозування
Створення математичної теорії та розробка технології синтезу прогнозних

засобів в умовах модельної невизначеності на основі нелінійних рекурсивних регресійних перетворювачів, що представляються “функціональними мережами” спеціального вигляду (RFT-FN).
Актуальність
Системи автоматизованого менеджменту виробництва (DSS-систем / СППР), що працюють в умовах модельної невизначеності.

Мета

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 63

RFT-FN – система прогнозування
Економіка
Фінанси
Системи Data Mining в DSS-системах
Приклад застосування
Прогноз обмінних курсів

валют на ринку Forex.

Області застосування

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 64

RFT-FN – система прогнозування
алгебраїчні методи псевдообернення за Муром-Пенроузом
методи оптимізації для систем

керування із запізненням.
Апробація
Система RFT-FN використовувалася під час віртуальних торгів ділінгового центру.
Переваги
Висока ефективність у порівнянні із стандартними засобами аналізу.

Методи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 65

RFT-FN – система прогнозування
Прогноз – зелений, реальна поведінка – синій: спочатку

здійснювався прогноз, потім реєструвалася реальна поведінка. Останні чотири тижні перед прогнозною ділянкою – тестова вибірка.

Прогноз обмінного курсу для EUR/CHF: 17 тижнів наперед

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 66

Pharma

PHARMA автоматизує функції фармацевтичного торгівельного представництва:
ведення препаратів та форм випуску, дистриб’юторів

та контрактів з ними
опрацювання первинних продажів–резервування, оформлення рахунків, відвантаження
накопичення інформації щодо вторинних продажів та залишків дистриб’юторів у регіонах
планування та прогнозування продажів
контакти із заводом-виробником
підготовка різноманітних звітів

Програмна система автоматизації роботи торгівельного представництва

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 67

Pharma
PHARMA підвищує надійність та оперативність роботи представництва:
- дозволяє обґрунтовано планувати та

прогнозувати
продажі;
- своєчасно поповнювати товарні запаси на складі.

Переваги

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Апробація

Українське представництво швейцарської компанії
F. Hoffmann-La Roche Ltd, 2002-2006 рр.

Програмна система автоматизації роботи торгівельного представництва

Слайд 68

Технології:
- архітектура – “клієнт-сервер”,
- інструментальне середовище реалізації – Delphi 6,

- СУБД – InterBase 6 / Firebird.
Програмна реалізація системи:
робота в мережі
авторизований доступ
дружній інтерфейс користувача
налаштування меню, екранних форм та палітри кольорів
управління розрядністю
генерація звітів у форматі MS Word та MS Excel
ділова графіка

Pharma

Програмна система автоматизації роботи торгівельного представництва

Слайд 69

Pharma
Функціональні можливості: форми випуску
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 70

Pharma
Функціональні можливості: митно-ліцензійний склад
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 71

Pharma
Функціональні можливості: ділова графіка
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 72

Pharma
Підтримуються:
різноманітні параметри препаратів та форм випуску
зміна цін форм випуску за часом
всі

етапи первинних продажів – замовлення, резервування на складі (DDU) чи безпосередньо на заводі-виробнику (CIP), рахунки, оплата (кредит чи передоплата), відвантаження
планування первинних та вторинних продажів на основі історії фактичних продажів у попередні роки
прогнозування первинних та вторинних продажів для своєчасного поповнення запасів митно-ліцензійного складу
потужні параметричні звіти з мультивалютністю
адміністрування функціональних можливостей та доступу до даних

Особливості системи PHARMA

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 73

Pharma
Підвищення ефективності бізнесу
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 74

Інформаційні технології в учбовому процесі та дистанційне навчання
Система дистанційного навчання (СДН)

VITAVA та дистанційні курси з соціальної статистики, теорії ймовірностей і математичної статистики в її середовищі

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 75

VITAVA
Актуальність та мета розробки
Система забезпечує ефективне функціонування навчального процесу у вищих

навчальних закладах (наказ Міністерства освіти та науки України № 40 від 21.01.2004, “Положення про дистанційне навчання”).
Vitava формує навчальне середовище, в якому реалізовані режими:
асинхронного,
синхронного,
самостійного навчання

Система дистанційного навчання (СДН) VITAVA та дистанційні курси з соціальної статистики, теорії ймовірностей і математичної статистики в її середовищі

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 76

VITAVA
Підсистеми:
навчання
адміністрування
зовнішніх зв‘язків
Дистанційні курси, які супроводжує т’ютор, придатні для:
колективної
індивідуальної роботи.
Студенти мають можливість:
спілкуватися

між собою
об’єднуватися у групи
підтримувати прямий та зворотній зв’язок із вчителем

Основні характеристики системи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 77

VITAVA
Система передбачає:
електронний навчальний посібник
опорного конспект
методичний матеріал для т’ютора
методичного матеріалу для слухача
Контрольні

заходи у студентів передбачають:
самоконтроль
вхідний, поточний та рубіжний контроль, який здійснюється тестуванням
здійснення поточного контролю при проведенні практичних, лабораторних, семінарських занять та дискусій
підсумковий контроль, який здійснюється у вигляді іспитів та диференційованих заліків

Основні характеристики системи дистанційного навчання «Vitava»

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 78

VITAVA
Використовується для розробки дистанційних курсів з соціальної статистики та теорії ймовірностей.
Систему

апробовано на факультетах
кібернетики,
соціології,
психології
Київського національного університету імені Тараса Шевченка.

Впровадження дистанційного навчання в навчальний процес

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 79

VITAVA
Дистанційний курс “Соціальна статистика”
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 80

VITAVA
Дистанційний курс “Теорія ймовірностей”
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 81

VITAVA
Розробляються курси:
математична статистика
актуарна математика
аналіз даних
Система VITAVA та ії наповнення можуть бути

впроваджені у вищих навчальних закладах України.

Перспективи

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 82

СППР “Аналіз демографічних процесів”
Розробка системи підтримки прийняття рішень (СППР) для

сценарного аналізу міграційних процесів з використанням геоінформаційних технологій.
Актуальність
СППР – складова частина комп'ютерної системи моніторингу демографічних процесів, системи спостереження, збору, обробки, передачі, зберігання і аналізу інформації та розробки науково обґрунтованих рекомендацій для прийняття комплексних управлінських рішень.

Мета

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 83

СППР “Аналіз демографічних процесів”
Державні інформаційні центри, що вирішують задачі, пов’язані

із:
демографічними проблемами
ринком праці
розробкою та оцінюванням ефективності соціально-економічних програм
моніторингом соціально-економічних та демографічних процесів

Застосування

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 84

СППР “Аналіз демографічних процесів”
модель керування демографічними процесами на основі системи

лінійних диференціальних рівнянь
методи оптимізації процесів, що описуються рівняннями з частинними та звичайними похідними
апроксимація функції корисності регіонів
числовий аналіз розв’язків багатовимірної задачі
Досліджувалося керування:
міжрегіональним міграційним процесом при зміні рівня функції корисності та мінімізації ризиків процесів перенаселення або недостатньої щільності населення
міжрегіональним міграційним процесом через розв’язання задачі швидкодії оптимального керування динамічною системою та мінімізації ризиків соціальної напруги

Моделі і методи:

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 85

СППР “Аналіз демографічних процесів”
Графіка
Київський національний університет імені Тараса Шевченка:

факультет кібернетики

Слайд 86

СППР “Аналіз демографічних процесів”
Візуалізація результатів
Київський національний університет імені Тараса

Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 87

Математичні методи та інформаційні технології у вимірю-вально-обчислювальних системах надвисокої роздільності
Прилад +

Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 88

Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості
Розробка:
теоретичних

основ обробки та інтерпретації збурених результатів вимірювань на абстрактний випадок операторної моделі процесу вимірювань
практичних методів редукції вимірювань до обчислень при відомій та невідомій моделях процесу вимірювань, які застосовуються при наявності або відсутності стабільності статистичних показників збурень

Мета

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 89

Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості
Задача

аналізу та інтерпретації результатів вимірювань виникає у нових сферах, особливості яких змушують враховувати в моделі можливість комп’ютерної обробки та вплив людини на результат
Не завжди є можливість фізично створити прилад з необхідними характеристиками
Шляхом інтелектуальної обробки результатів експерименту, одержаних на реальному приладі, можливо без великих економічних затрат отримати новий прилад з новими покращеними можливостями

Актуальність

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 90

Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості
медицина
біологія
гідро-

і радіолокація
геодезія
геологія
дослідженні земної поверхні з космосу
нанофізика
нанотехнологія

Галузі застосування

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 91

Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості

Розв’язано задачу моделювання роботи газоаналітичної
сенсорної системи (ГСС).
В експерименті використовувалась дані ГСС «ЕН-1» -
Інститут фізики напівпровідників НАН України.

Апробація

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Можливість розв’язувати задачі обробки вимірювань при:
складній або частково відомій структурі реального вимірювального приладу
нестабільних статистичних характеристиках збурень даних

Переваги

Слайд 92

Прилад + Комп’ютер + Людина = Новий Прилад + Нові Можливості
Моделювання

роботи ГСС (обчислювальний експеримент)

Кількість сенсорів в ГСС = 8
Кількість одорантів = 10
Модель приладу – невідома

Розпізнавання одоранта № 10

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 93

Автоматизація міркувань
Система автоматизації дедукції (САД)
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет

кібернетики

Слайд 94

Система автоматизації дедукції (САД)
Автоматизація наукової й освітньої діяльності теоретичних і прикладних

досліджень в рамках програми Алгоритм Очевидності (Evidence Algorithm),
Програму було запропоновано В.М. Глушковим для створення засобів дедуктивної та аналітичної обробки комп'ютерних знань, поданих близькою до природної формальною мовою.

Мета

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 95

Система автоматизації дедукції (САД)
Ефективність практичних застосувань інформаційних технологій залежить від методів

автоматизації міркувань, які необхідні для проведення логічних умозаключень.
Основами є:
машинні методи пошуку логічного виводу в сигнатурі початкової формальної теорії
лінгвістичні засоби представлення теорій у вигляді, зручному для користувача, з застосування напівформальних мов, близьких до відповідних фрагментів природної мови

Актуальність

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 96

Система автоматизації дедукції (САД)
Автоматизація міркувань
Перевірка коректності математичних
(та інших формалізованих) текстів
Дистанційне

навчання математичним дисциплінам
Виділення знань з математичних праць
Створення баз формалізованих знань
Перевірка коректності протоколів (криптографічних, комунікаційних й т.п.)
Верифікація програмного та апаратного забезпечення

Галузі застосування

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Слайд 97

Система автоматизації дедукції (САД)
Проведено ряд експериментів по верифікації реальних математичних текстів.

Апробація

Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

- САД є однією із провідних світових систем допомоги людині в інтелектуальній (математичній) діяльності.
- За низкою прийнятих рішень і характеристик САД перевершує їх.
- САД не має аналогів в Україні.

Переваги

Факультет кібернетики КНУ

Содержание

Цифрова обробка зображеньПакет Пакет алгоритмів Пакет алгоритмів “Алгоритми аналізу достовірності грошових

Цифрова обробка зображень банкнот використовується для розпізнавання номіналу банкноти та перевірки

Алгоритми фільтрації та попередньої обробки зображення:Компенсація лінійних оптичних спотвореньПідвищення контрастностіПідвищення різкостіФільтрація

Алгоритм призначений для компенсації лінійних спотворень, що виникають внаслідок неідеальності оптики

Реалізовано фільтр підвищення контрастності розмитих зображень та розширення діапазону їх яскравостей:

Підвищення різкості зображення робить чіткішими дрібні деталі та контури:Підвищення різкостіКиївський національний

Фільтр призначений для очистки зображення від випадкових високочастотних шумів та шумів

Фільтр призначений для згладжування (розмиття) зображення:Розмиття зображенняКиївський національний університет імені Тараса

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот Алгоритм призначений для лінійних перетворень зображення: зміни

Алгоритм призначений для відтворення зображення з фрагментів, які перекриваються.Склеювання зображеньКиївський національний

Алгоритм призначений для пошуку фрагменту справжнього зображення у вхідному зображенні і

Цифрова обробка аерокосмічних знімківСегментація аерокосмічних знімківВекторизація відсегментованих аерокосмічних знімків (растрових планів

Цифрова обробка аерокосмічних знімківВекторизація сегментованих аерофотознімківРезультат векторизаціїРезультат векторизації растрового плану міста

Цифрова обробка аерокосмічних знімківЗадача верифікації векторних карт, заданих полілініями, на основі

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера Пропонується програмна система пошуку чужорідних

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканераПокадровий перегляд інформаціїКиївський національний університет

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканераРезультати виявлення стороннього об’єкта: сигнал

Автоматична обробка результатів Мета роботиПобудова числових моделей у випадку “чорного ящика”: існує

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту Відтворення поверхні функції відгуку за результатами експерименту

Автоматична обробка результатів багатофакторного експериментуВідсутність будь-яких припущень щодо моделі, яка описує

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту Модельний приклад: 2D-апроксимація сплайн-функцією тестової функції за

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем" Універсальний програмний інструментарій для підготовки та проведення

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"Структурна схема МДСКиївський національний університет імені Тараса

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"Моделювання обертового руху мікросупутника та розрахунків оптимальних

Інформаційні технології в біології та медициніПрограмна система ГОМЕОПАТПрограмна системаПрограмна система DIAGNOSISМетоди

ГОМЕОПАТ Інформаційна підтримка лікаря-гомеопата,діагностика стану організма комплементарними методами,формування пакету гомеопатичних засобів для

ГОМЕОПАТ Модель діагнозу включає двоступеневу процедуру, яка зводиться до того, що - висуваються

ГОМЕОПАТ - Систему реалізовано в операційному середовищі MS WINDOWS. - Інструментальне середовище розробки:

DIAGNOSIS Актуальність розробки Злоякісні новоутворення (ЗН) займають друге місце після серцево-судинних захворювань серед

DIAGNOSIS - Отримання зіскобів зі слизової оболонки ротової порожнини пацієнта; реакція Фельгена;

DIAGNOSISДіагностика раку молочної залози і фіброаденоматозу у 103 пацієнток: Точність методу –

DIAGNOSIS Інститут проблем онкології АМН УкраїниНауково-дослідний інститут екпериментальної хірургії та транплантології АМН

Рання діагностика онкологічних захворювань Створення та використання системи підтримки прийняття рішень при

Рання діагностика онкологічних захворювань Вирішальне значення ранньої діагностики онкозахворювань.АктуальністьКиївський національний університет імені

Рання діагностика онкологічних захворювань математична статистика вейвлет-аналіз обробка та інтерпретація зображень відновлення атрактора за результатами

Рання діагностика онкологічних захворюваньРозроблено методи комп’ютерної діагностики онкологічних захворювань, що базуються

Серце – Судини – Капіляри Розробка програмного забезпечення на підставі моделювання гемодинаміки

Серце – Судини – Капіляри АктуальністьКомп’ютерна модель серця, гемодинаміки і транспорту речовин

Серце – Судини – Капіляри Область застосуванняПровідні заклади МОЗ України, що спеціалізуються

Серце – Судини – Капілярикліткові автоматитеорія фракталівтеорія диференціальних рівняньобчислювальний експериментМетодиКиївський національний

Серце – Судини – Капіляри Побудовано математико-комп’ютерна модель серцево-судинної системи людини і

NLTP МетаАвтоматизація процесу розробки багатофункціональних систем семантичної обробки, лінгвістичного аналізу та синтезу

NLTP Технології інтелектуальної смислової обробки текстів природною мовою Технології базуються на основі

NLTPТехнологія створення прикладних лінгвістичних систем інтелектуальної обробки текстів Київський національний університет

NLTP Засоби автоматичного реферування дозволяють розбити текст на послідовність семантично цілісних фрагментів,

NLTP Обробка відбувається на основі оригінального тексту та його перекладу, зробленого автоматичним

Greencity Призначення та функціональні можливостіповне маніпулювання даними інвентаризації та моніторингу зелених насадженьекспертиза

Greencityдовідникибаза даних з інтерфейсом користувачакартографічний блокблок формування запитівблок генерації звітів у

Greencity Дані інвентаризації й паспортизації :дата інвентаризаціїкоординати окремої рослиниадресна прив'язку рослиниідентифікаційний номер

GreencityОблік даних інвентаризації вуличних насадженьКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет

GreencityБлок формування запитівКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

GreencityВідображення результатів запиту "Вибрати дерева в однаковому стані" Київський національний університет

Інформаційні технології в бізнесіSSAHP - програмна система для дослідження аерогідродинамічних процесівRFT-FN

SSAHP Призначеннясистематичні дослідження аеродинамічного впливу на конструкціїпрогнозування розвитку аерогідродинамічних процесів в галузях:

SSAHP SSAHP створено для проведення прямого обчислювального експерименту у реальному масштабі часу

SSAHPФункціональні можливості: класична аеродинамікаКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

SSAHPФункціональні можливості: будівельна аеродинамікаКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

SSAHPФункціональні можливості: прогнозування розвитку гідрологічних процесів: Керченська протока, острів Тузла, 2003

RFT-FN – система прогнозування Створення математичної теорії та розробка технології синтезу прогнозних

RFT-FN – система прогнозуванняЕкономікаФінансиСистеми Data Mining в DSS-системахПриклад застосуванняПрогноз обмінних курсів

RFT-FN – система прогнозуванняалгебраїчні методи псевдообернення за Муром-Пенроузомметоди оптимізації для систем

RFT-FN – система прогнозування Прогноз – зелений, реальна поведінка – синій: спочатку

Pharma PHARMA автоматизує функції фармацевтичного торгівельного представництва:ведення препаратів та форм випуску, дистриб’юторів

Pharma PHARMA підвищує надійність та оперативність роботи представництва:- дозволяє обґрунтовано планувати та

Технології:- архітектура – “клієнт-сервер”, - інструментальне середовище реалізації – Delphi 6,

PharmaФункціональні можливості: форми випускуКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

PharmaФункціональні можливості: митно-ліцензійний складКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

PharmaФункціональні можливості: ділова графікаКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Pharma Підтримуються:різноманітні параметри препаратів та форм випускузміна цін форм випуску за часомвсі

PharmaПідвищення ефективності бізнесуКиївський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Інформаційні технології в учбовому процесі та дистанційне навчанняСистема дистанційного навчання (СДН)

VITAVA Актуальність та мета розробки Система забезпечує ефективне функціонування навчального процесу у вищих

Цифрова обробка зображень
Пакет Пакет алгоритмів Пакет алгоритмів “Алгоритми аналізу достовірності грошових

Алгоритми фільтрації та попередньої обробки зображення:
Компенсація лінійних оптичних спотворень
Підвищення контрастності
Підвищення різкості
Фільтрація

Підвищення різкості зображення робить чіткішими дрібні деталі та контури:
Підвищення різкості
Київський національний

Фільтр призначений для згладжування (розмиття) зображення:
Розмиття зображення
Київський національний університет імені Тараса

Алгоритми аналізу достовірності грошових банкнот
Алгоритм призначений для лінійних перетворень зображення: зміни

Алгоритм призначений для відтворення зображення з фрагментів, які перекриваються.
Склеювання зображень
Київський національний

Цифрова обробка аерокосмічних знімків
Сегментація аерокосмічних знімків
Векторизація відсегментованих аерокосмічних знімків (растрових планів

Цифрова обробка аерокосмічних знімків
Векторизація сегментованих аерофотознімків
Результат векторизації
Результат векторизації растрового
плану міста

Цифрова обробка аерокосмічних знімків
Задача верифікації векторних карт, заданих полілініями, на основі

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера
Пропонується програмна система пошуку чужорідних

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера
Покадровий перегляд інформації
Київський національний університет

Цифрова обробка зображень, отриманих з теплового сканера
Результати виявлення стороннього об’єкта: сигнал

Автоматична обробка результатів
Мета роботи
Побудова числових моделей у випадку “чорного ящика”: існує

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту
Відтворення поверхні функції відгуку за результатами експерименту

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту
Відсутність будь-яких припущень щодо моделі, яка описує

Автоматична обробка результатів багатофакторного експерименту
Модельний приклад: 2D-апроксимація сплайн-функцією тестової функції за

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"
Універсальний програмний інструментарій для підготовки та проведення

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"
Структурна схема МДС
Київський національний університет імені Тараса

Пакет програм "Моделювання Динамічних Систем"
Моделювання обертового руху мікросупутника та розрахунків оптимальних

Інформаційні технології в біології та медицині
Програмна система ГОМЕОПАТ
Програмна системаПрограмна система DIAGNOSIS
Методи

ГОМЕОПАТ

Інформаційна підтримка лікаря-гомеопата,
діагностика стану організма комплементарними методами,
формування пакету гомеопатичних засобів для

ГОМЕОПАТ
Модель діагнозу включає двоступеневу процедуру, яка зводиться до того, що
- висуваються

ГОМЕОПАТ
- Систему реалізовано в операційному середовищі MS WINDOWS.
- Інструментальне середовище розробки:

DIAGNOSIS
Актуальність розробки
Злоякісні новоутворення (ЗН) займають друге місце після серцево-судинних захворювань серед

DIAGNOSIS
- Отримання зіскобів зі слизової оболонки ротової порожнини пацієнта; реакція Фельгена;

DIAGNOSIS
Діагностика раку молочної залози і фіброаденоматозу у 103 пацієнток:
Точність методу –

DIAGNOSIS

Інститут проблем онкології АМН України
Науково-дослідний інститут екпериментальної хірургії та транплантології АМН

Рання діагностика онкологічних захворювань

Створення та використання системи підтримки прийняття рішень при

Рання діагностика онкологічних захворювань
Вирішальне значення ранньої діагностики онкозахворювань.
Актуальність
Київський національний університет імені

Рання діагностика онкологічних захворювань
математична статистика
вейвлет-аналіз
обробка та інтерпретація зображень
відновлення атрактора за результатами

Рання діагностика онкологічних захворювань
Розроблено методи комп’ютерної діагностики онкологічних захворювань, що базуються

Серце – Судини – Капіляри

Розробка програмного забезпечення на підставі моделювання гемодинаміки

Серце – Судини – Капіляри
Актуальність
Комп’ютерна модель серця, гемодинаміки і транспорту речовин

Серце – Судини – Капіляри
Область застосування
Провідні заклади МОЗ України, що спеціалізуються

Серце – Судини – Капіляри
кліткові автомати
теорія фракталів
теорія диференціальних рівнянь
обчислювальний експеримент
Методи
Київський національний

Серце – Судини – Капіляри
Побудовано математико-комп’ютерна модель серцево-судинної системи людини і

NLTP
Мета
Автоматизація процесу розробки багатофункціональних систем семантичної обробки, лінгвістичного аналізу та синтезу

NLTP Технології інтелектуальної смислової обробки текстів природною мовою
Технології базуються на основі

NLTP
Технологія створення прикладних лінгвістичних систем інтелектуальної обробки текстів
Київський національний університет

NLTP
Засоби автоматичного реферування дозволяють розбити текст на послідовність семантично цілісних фрагментів,

NLTP
Обробка відбувається на основі оригінального тексту та його перекладу, зробленого автоматичним

Greencity
Призначення та функціональні можливості
повне маніпулювання даними інвентаризації та моніторингу зелених насаджень
експертиза

Greencity
довідники
база даних з інтерфейсом користувача
картографічний блок
блок формування запитів
блок генерації звітів у

Greencity
Дані інвентаризації й паспортизації :
дата інвентаризації
координати окремої рослини
адресна прив'язку рослини
ідентифікаційний номер

Greencity
Облік даних інвентаризації вуличних насаджень
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет

Greencity
Блок формування запитів
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Greencity
Відображення результатів запиту "Вибрати дерева в однаковому стані"
Київський національний університет

Інформаційні технології в бізнесі
SSAHP - програмна система для дослідження аерогідродинамічних процесів
RFT-FN

SSAHP
Призначення
систематичні дослідження аеродинамічного впливу на конструкції
прогнозування розвитку аерогідродинамічних процесів в галузях:

SSAHP
SSAHP створено для проведення прямого обчислювального експерименту у реальному масштабі часу

SSAHP
Функціональні можливості: класична аеродинаміка
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

SSAHP
Функціональні можливості: будівельна аеродинаміка
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

SSAHP
Функціональні можливості: прогнозування розвитку гідрологічних процесів: Керченська протока, острів Тузла, 2003

RFT-FN – система прогнозування
Створення математичної теорії та розробка технології синтезу прогнозних

RFT-FN – система прогнозування
Економіка
Фінанси
Системи Data Mining в DSS-системах
Приклад застосування
Прогноз обмінних курсів

RFT-FN – система прогнозування
алгебраїчні методи псевдообернення за Муром-Пенроузом
методи оптимізації для систем

RFT-FN – система прогнозування
Прогноз – зелений, реальна поведінка – синій: спочатку

Pharma

PHARMA автоматизує функції фармацевтичного торгівельного представництва:
ведення препаратів та форм випуску, дистриб’юторів

Pharma
PHARMA підвищує надійність та оперативність роботи представництва:
- дозволяє обґрунтовано планувати та

Технології:
- архітектура – “клієнт-сервер”,
- інструментальне середовище реалізації – Delphi 6,

Pharma
Функціональні можливості: форми випуску
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Pharma
Функціональні можливості: митно-ліцензійний склад
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Pharma
Функціональні можливості: ділова графіка
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Pharma
Підтримуються:
різноманітні параметри препаратів та форм випуску
зміна цін форм випуску за часом
всі

Pharma
Підвищення ефективності бізнесу
Київський національний університет імені Тараса Шевченка: факультет кібернетики

Інформаційні технології в учбовому процесі та дистанційне навчання
Система дистанційного навчання (СДН)

VITAVA
Актуальність та мета розробки
Система забезпечує ефективне функціонування навчального процесу у вищих