Факультет робототехніки та штучного інтелекту
Постійне посилання на фондhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/3434
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Методи машинного навчання у задачах регресійного аналізу та розробка інтелектуальної системи прогнозування(Луцьк: ЛНТУ, 2026) Лук'янов, Богдан ЛеонідовичКваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та пропозицій, списку використаних джерел (18 найменувань) та додатків. Основний текст викладено на 35 сторінках. У роботі досліджено методи машинного навчання для задач регресійного аналізу – від лінійних параметричних моделей до ансамблів і нейронних мереж. На прикладі датасету California Housing, реалізовано та порівняно п'ять алгоритмів: Ridge-регресію, поліноміальну регресію, дерево рішень, XGBoost і багатошаровий перцептрон. За результатами 5-кратної кросвалідації та оцінювання на тестовій вибірці встановлено ієрархію якості моделей – найкращі показники продемонстрував XGBoost (RMSE = 0,4312, R² = 0,857 після оптимізації гіперпараметрів). Розроблено модульну інтелектуальну систему прогнозування з Pipeline-архітектурою, веб-інтерфейсом Streamlit.Item type:Матеріали конференцій, Проблеми забезпечення точності та метрологічної надійності інформаційно-вимірювальних систем(Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Денисюк, Віктор ЮрійовичУ роботі розглянуто проблеми забезпечення точності та метрологічної надійності сучасних інформаційно-вимірювальних систем (ІВС), які характеризуються високою структурною, конструктивною та алгоритмічною складністю. Проаналізовано сутність метрологічної надійності як здатності засобів вимірювання зберігати нормовані метрологічні характеристики протягом усього терміну експлуатації за заданих умов функціонування. Особливу увагу приділено вимірювальним каналам ІВС та блокам аналого-цифрового перетворення, які значною мірою визначають точність і функціональні можливості системи. Розглянуто основні показники оцінювання метрологічної надійності, зокрема метрологічний ресурс, імовірність метрологічної справності, показники інформаційної надійності та характеристики метрологічних відмов. Показано, що визначальним фактором зниження метрологічної надійності є нестаціонарний процес зміни метрологічних характеристик, пов’язаний зі старінням елементної бази та впливом зовнішніх факторів. Обґрунтовано доцільність використання методів математичного моделювання та прогнозування для оцінювання змін похибок, визначення міжповірочних інтервалів, прогнозування метрологічного ресурсу та підвищення надійності засобів вимірювання на етапі проєктування. Встановлено, що застосування сучасних високоінтегрованих аналого-цифрових перетворювачів і мікроконверторів у поєднанні з математичними моделями прогнозування сприяє створенню ІВС із підвищеним рівнем точності та метрологічної надійності.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Розрахунок і вибір оптимальних параметрів гідростатичних опор шпинделя(Луцьк : ЛНТУ, 2023) Лучковський, Станіслав МиколайовичРобота присвячена питанням визначення енергетичних і навантажувальних характеристик шару мастила плоскої замкнутої гідростатичної опори з дренажними канавками. Автоматизовано процес проектування, оптимізації та прогнозування параметричної надійності за допомогою статистичних методів тестування. Робота присвячена питанням визначення енергетичних і навантажувальних характеристик шару мастила плоскої замкнутої гідростатичної опори з дренажними канавками. Автоматизовано процес проектування, оптимізації та прогнозування параметричної надійності за допомогою статистичних методів тестування.