Електронне моделювання

Том 42, № 5 (2020)

https://doi.org/10.15407/emodel.42.05

ЗМІСТ

Математичне моделювання та обчислювальні методи

О.Є. Коваленко
Онтологія та модель трансформації інформації в ситуаційних агентних системах

3-23

Інформаційні технології

О.О. Гордєєв
Моделі якості та оцінки зручності використання інтерфейсу програмного забезпечення для людино-комп'ютерної взаємодії

24-37

Обчислювальні процеси та системи

Д.В.Єфанов, ВВ Сапожніков, Вол.В. Сапожніков
ТИПОВА СТРУКТУРА СХЕМИ КОРЕКЦІЇ СИГНАЛІВ НА ОСНОВІ ДУБЛЮВАННЯ З КОНТРОЛЕМ ПО КОДУ З ПІДСУМОВУВАННЯМ ЗВАЖЕНИХ ПЕРЕХОДІВ

38-50

Застосування методів та засобів моделювання

	Н.І. Недашківська, С.О. Лупаненко Порівняльний аналіз моделей машинного навчання для прогнозування поширення коронавірусу COVID-19 в різних країнах	51-65
	S.S. Shevchenko МЕТОДИКА РОЗРАХУНКУ ТОРЦОВИХ МЕХАНІЧНИХ УЩІЛЬНЕНЬ ЯК ДИНАМІЧНОЇ СИСТЕМИ	66-81
	С.І. Кліпков Особливості аналізу фізичної стійкості усталених режимів електричних систем змінного струму	82-96
	А.В. Волошко, Р. Алмаброк Видалення шумових компонент інформаційних сигналів за допомогою ортогональних вейвлет-перетворень	97-110
	В.Ю. Зубок Нові метрики для ризикорієнтованого підходу до протидії атакам на глобальну маршрутизацію в Інтернеті	111-119
	С.Є. Гнатюк, Л.М. Сакович, Ю.В. Мирошниченко Моделювання порядку перевірки параметрів при технічному обслуговуванні за станом радіоелектронних комплексів	120-128

Онтологія та модель трансформації інформації в ситуаційних агентних системах

О.Є. Коваленко, канд. техн. наук
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України,
Україна, 30164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15
Інститут проблем математичних машин та систем НАН України
Україна, 30187, Київ, пр-т Академіка Глушкова, 42,
тел. +380982143564, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2020, 42(5):03-23
https://doi.org/10.15407/emodel.42.05.003

АНОТАЦІЯ

Запропоновано новий методологічний підхід до інформаційної систематики. Сформульовано класифікаційні ознаки визначення категорій інформації. Запроваджено єдиний кореневий концепт інформації та побудовано його онтологію. Розроблено модель трансформації інформації на основі запропонованої онтології. Описано застосування онтологічної моделі інформації при побудові архітектури ситуаційних агентів. Показано універсальність запропонованих моделей на прикладі моделі BDI (beliefs, desires, intentions) агента та можливості застосування у ситуаційних системах.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

інформація, представлення знань, онтологія, ситуаційний менеджмент, агент BDI.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

Singh V.K., Gao M., Jain R. Situation recognition: an evolving problem for heterogeneous dynamic big multimedia data. Proc. of the 20th ACM international conf. on Multimedia. Nara, Japan: ACM, 2012, рр. 1209–1218.
Коваленко О.Є. Застосування онтологій в системах ситуаційного управління// Матеріали XV міжнар. наук. семінару. «Сучасні проблеми інформатики в управлінні, економіці, освіті та подоланні наслідків Чорнобильської катастрофи». Київ, 4–8 липня 2016 р. Київ: Національна академія управління, 2016, с. 84–89.
Definition of information. Merriam-Webster dictionary. URL: https://www.merriam-webster.com/dictionary/information (дата звернення: 20.05.2020).
Floridi L. Semantic Conceptions of Information. URL: https://plato.stanford.edu/entries/information-semantic (дата звернення: 20.05.2020).
ISO/IEC 2382-2015(en). Information technology. Vocabulary. URL: https://www.iso.org/ obp/ui/#iso:std:63598: en (дата звернення: 20.05.2020).
Ackoff R.L. From data to wisdom// Journal of Applied Systems Analysis, 1989, Vol. 16, рр. 3–9.
Adriaans P. Information. The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2013 Edition) / E.N. Zalta (ed.). URL: https://plato.stanford.edu/archives/fall2013/entries/information (дата звернення: 205.2020).
Ontology Lookup Service. URL: https://www.ebi.ac.uk/ols/search?q=information+ ontology&groupField=iri&exact=on&start=0 (дата звернення: 20.05.2020).
Information Artifact Ontology. URL: https://github.com/information-artifact-ontology/IAO (дата звернення: 20.05.2020).
Decision cycle (Wikipedia). URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_cycle (дата звернення: 20.05.2020).
Priemer R.Introductory Signal Processing. Singapore: World Scientific, 1990, 752 p.
ДСТУ 2938-94. Системи оброблення інформації. Основні поняття. Терміни та визначення. Київ, 1995, 31 с.
Kovalenko O. Information Taxonomy and Ontology for Situational Management// IEEE 13th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT: рroc. (7 November 2018). 2018, Vol. 2, рр. 94–97. DOI: 10.1109/STC-CSIT.2018.8526723.
Peirce C.S., Welby V. Semiotics and Significs. Bloomington IN: Indiana University Press, 1977, 201 p.
ISO/IEC 11404:2007(en) Information technology – General-Purpose Datatypes (GPD). URL: https://www.iso.org/standard/39479.html (дата звернення: 20.05.2020).
Panov P., Soldatova L.N., Džeroski S. Generic ontology of datatypes// Information Sciences. 2016, N 329, рр. 900–920.
URL: https://en.oxforddictionaries.com/definition/knowledge (дата звернення: 20.05.2020).
Definition of knowledge. URL: https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/ knowledge (дата звернення: 20.05.2020).
Van Harmelen F., Lifschitz V., Porter B. (eds.) Handbook of Knowledge Representation. Amsterdam: Elsevier B.V., 2008, 1034 p. DOI: 10.1016/S1574-6526(07)03003-9.
Rooney D., McKenna B., Liesch P. Wisdom and Management in the Knowledge Economy. NewYork, London: Routledge, Taylor&Francis Group, 2010, 248 p.
Ryan S. Wisdom. The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2014 Edition) / E.N. Zalta (ed.). URL: https://plato.stanford.edu/archives/win2014/entries/wisdom (дата звернення: 20.05.2020).
Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970, 707 с.
Savage L.J. The Foundations of Statistics. New York: Dover Publications, 1972, 310 p.
Kahneman D., Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. // Econometrica, 1979, Vol. 47 (2), pp. 263–291. DOI: 10.2307/1914185.
Tversky A., Kahneman D. Advances in prospect theory: Cumulative representation of uncertainty // Journal of Risk and Uncertainty, 1992, Vol. 5 (4), pp. 297–323. DOI: 10.1007/ BF00122574.
Коваленко О.Є. Принципи інженерії ситуаційних систем // Математичні машини і системи, 2019, № 4, c. 65–78. DOI: 10.34121/1028-9763-2019-4-65-78
Nwana H.S. Software Agents: An Overview // The Knowledge Engineering Review, 1996, Vol. 11 (3), pp. 205–244. DOI: 10.1017/s026988890000789x
Rao A.S., Georgeff M.P. BDI Agents: From Theory to Practice. Proс. of the First International Conference on Multiagent Systems (ICMAS). San Francisco, 1995, pp. 312–319.
Bratman M. Intention, plans, and practical reason. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1987, 208 p.
Ravenscroft I. Folk Psychology as a Theory. The Stanford Encyclopedia of Philosophy URL: https://plato.stanford.edu/entries/folkpsych-theory (дата звернення: 20.05.2020).
Herbert S.A. A Behavioral Model of Rational Choice// Quarterly Journal of Economics, 1955, Vol. 69 (1), pp. 99–118. DOI: 10.2307/1884852.
Dixon Huw. Surfing Economics. Artificial Intelligence and Economic Theory. Сh. 7: Some thoughts on economic theory and artificial intelligence. URL: https://www.huwdixon.org/SurfingEconomics/chapter7.pdf (дата звернення: 20.05.2020).
Georgeff M.P., Rao A.S. The Semantics of Intention Maintenance for Rational Agents. IJCAI-95. Montreal, Canada, 1995, pp. 704—710. URL: https://www.ijcai.org/Proceedings/95-1/Papers/092.pdf (дата звернення: 20.05.2020).
Wooldridge M. Reasoning about rational agents. Cambridge: MIT press, 2000, 227 p.

КОВАЛЕНКО Олексій Єпіфанович, докторант Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. У 1984 р. закінчив Київський політехнічний інститут. Область наукових досліджень — інформаційні технології, засновані на використанні моделей знань, системи ситуаційного управління, онтології, мультиагентні системи

Повний текст: PDF

Моделі якості та оцінки зручності використання інтерфейсу програмного забезпечення для людино-комп'ютерної взаємодії

О.О. Гордєєв, канд. техн. наук
Університет банківської справи
Україна, 04070, Київ, вул. Андріївська, 1/1,
тел. +38(044) 462 5305; e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2020, 42(5):24-37
https://doi.org/10.15407/emodel.42.05.024

АНОТАЦІЯ

Побудовано моделі якості використання інтерфейсу програмного забезпечення (ПЗ) для людино-комп'ютерної взаємодії та моделі його оцінки. Такі моделі взаємопов'язані між собою через єдину номенклатуру підхарактеристик. Модель оцінювання якості зручності використання інтерфейсу ПЗ для людино-комп'ютерної взаємодії складається з двох частин та включає множину метрик, які відповідають визначеним підхарактеристикам. Особливістю моделі є те, що усі примітиви для розрахунку метрик якості зручності використання інтерфейсу ПЗ для людино-комп'ютерної взаємодії отримано тільки за допомогою програмно-апаратного комплексу айтрекера.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

інтерактивна якість, зручність використання ПЗ, людино-комп'ютерна взаємодія, метрики зручності використання.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

International standard ISO/IEC 25010:2011. Systems and software engineering – Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) – System and software quality models. International Organization for Standardization, International Electrotechnical Commission, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2011, 34 p.
International standard ISO/IEC 9126-1:2001. Software engineering – Product quality. Part 1: Quality model. International Organization for Standardization, International Electrotechnical Commission. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2001, 25 p.
International standard ISO 9241-11:2018. Ergonomics of human-system interaction – Part 11: Usability: Definitions and concepts. International Organization for Standardization, International Electrotechnical Commission, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018, 29 p.
International standard ISO/IEC 14764:2006. Software Engineering – Software Life Cycle Processes – Maintenance. International Organization for Standardization, International Electrotechnical Commission, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2006, 44 p.
Seffah A., Donyaee M., Kline R., Padda H. Usability measurement and metrics: A consolidated model // Software Quality Journal, 2006, Vol. 14(2), pp. 159—178. http://DOI.org/1007/s11219-006-7600-8.
Rawashdeh A., Bassem M. New Software Quality Model for Evaluating COTS Components // Journal of Computer Science,2006, Vol 2 (4), pp.373-381.
Upadhyay N., Despande , Agrawal V. Towards a Software Component Quality Model// Computer Science and Information TechnologyProc. of the 1^st Int. Conf., Penang, Malaysia, February 22-24, 2011, Springer, 2011, pp. 398-412. http://DOI.org/10.1007/978-3-642-17857-3_40.
Shneiderman , Plaisant C. Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction //Pearson; 4th Edition, 2004, 672 p.
Montero F., Lopez-Jaquero V., Lozano M., Gonzalez Montero P. Usability and web site evaluation. Quality models and user testing evaluations// Enterprise Information Systems: Proc. of the 5th Int. Conf., Angers, France, April 23-26, 2003, Springer, 2003, pp. 525-528.
Georgiadoui E. GEQUAMO-A Generic, Multilayered, Customizable Software Quality model// Software Quality Control Journal, 2003, 11 (4), pp. 313-323.
International standard ISO/IEC 25022:2016 Systems and software engineering – Systems and software Quality requirements and evaluation (SQuaRE) – Measurement of quality in use. International Organization for Standardization, International Electrotechnical Commission, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016, 41 p.
International standard ISO/IEC 25023:2016 Systems and software engineering – Systems and software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) – Measurement of system and software product quality. International Organization for Standardization, International Electrotechnical Commission, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016, 45 p.
Gordieiev O., Kharchenko V., Leontiiev K. Usability, security and safety interaction: profile and metrics based analysis // Dependability and Complex Systems: Proc. of the 13 Int. Conf. (DepCoS-RELCOMEX). Brunow, Poland, July 2-6, 2018, Springer, 2018, pp. 238-247. DOI: 10.1007/978-3-319-91446-6_23.
Gordieiev O., Kharchenko V., Vereshchak K. Usable Security Versus Secure Usability: an Assessment of Attributes Interaction // ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer: Proc. of the 13th Int. Conf. (ICTERI), Kyiv, Ukraine, May 15-18, 2017, pp. 727-740.
Gordieiev O., Kharchenko V., Fusani M. Evolution of software quality models: usability, security and greenness issues // Computers: Proc. of the 19-th Int. Conf. (part of CSCC 15), Zakynthos Island, Greece, July 16-20, 2015. Zakynthos Island., 2015, pp. 519-523.

ГОРДЄЄВ Олександр Олександрович, канд. техн. наук, доцент, завідувач кафедри кібербезпеки Університету банківської справи. У 2003 році закінчив Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «ХАІ». Область наукових інтересів — оцінка та забезпечення якості програмного забезпечення, дослідження людино-комп’ютерної взаємодії.

Повний текст: PDF

ТИПОВА СТРУКТУРА СХЕМИ КОРЕКЦІЇ СИГНАЛІВ НА ОСНОВІ ДУБЛЮВАННЯ З КОНТРОЛЕМ ПО КОДУ З ПІДСУМОВУВАННЯМ ЗВАЖЕНИХ ПЕРЕХОДІВ

Д.В.Єфанов, ВВ Сапожніков, Вол.В. Сапожніков

Èlektron. model. 2020, 42(5):38-51
https://doi.org/10.15407/emodel.42.05.038

АНОТАЦІЯ

Описано типові структури схем корекції— мажоритарна і структура дублювання з контролем за паритетом. Запропоновано нову структуру схеми корекції на основі дублювання з контролем по коду з підсумовуванням зважених переходів, який побудовано за дoпомогою зважених переходів між розрядами, що займають сусідні позиції в інформаційних векторах. Вказаний код виявляє будь-які похибки в інформаційних векторах за винятком похибок, повʼязаних із спотворенням всіх інформаційних розрядів одночасно. Особливості зваженого коду з підсумовуванням дозволяють застосовувати його при синтезі схем виявлення похибок. Наведено приклад синтезу запропонованої нової схеми корекції. Результати експериментів з використанням контрольних комбінаційних схем MCNC Benchmarks засвідчили, що структура дублювання з контролем по коду з підсумовуванням зважених переходів у багатьох випадках дозволяє отримати менші значення показників складності технічної реалізації схем корекції, ніж відома структура мажоритарної корекції.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

комбінаційні пристрої автоматики, виявлення несправностей, системи корекції похибок в обчисленнях, відмовостійки системи, дублювання, мажоритарний принцип контролю.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

Shcherbakov, N.S. (1975), Samokorrektiruyushchiesya diskretnye ustrojstva [Self-correcting discrete devices], Mashinostroenie, Moscow, USSR.
Sogomonyan, E.S. and Slabakov, E.V. (1989), Samoproverjaemyje ustrojstva i otkazoustojchivyje sistemy [Self-checking devices and failover systems], Radio & Svjaz`, Moscow, USSR.
Gavrilov, M.A., Ostianu, V.M. and Potekhin, A.I. (1969, 1970), Nadezhnost' diskretnyh sistem [Reliability of discrete systems], Itogi nauki i tekhniki. Ser. «Teoriya veroyatnostej. Matematicheskaya statistika. Teoreticheskaya kibernetika», 1969, 1970.
Sogomonyan, E.S. (2018), Self-Correction Fault-Tolerant Systems, Preprint.
Sapozhnikov, V.V., Sapozhnikov, Vl.V., Hristov, H.A. and Gavzov, D.V. (1995), Metody postroeniya bezopasnyh mikroehlektronnyh sistem zheleznodorozhnoj avtomatiki [Methods for constructing safety microelectronic systems for railway automation], Transport, Moscow, Russia.
Dobiáš, R. and Kubátová, H. (2004), “FPGA Based Design of Railway's Interlocking Equipment”, the Proceeding of EUROMICRO Symposium on Digital System Design, 2004, pp. 467-473.
Dobiáš, R., Konarski, J. and Kubátová, H. (2008), “Dependability Evaluation of Real Railway Interlocking Device”, the Proceeding of 11th Euromicro Conference on Digital System Design, IEEE Computer Society, Los Alamitos, 2008, pp. 228-233.
Chakraborty, A. (2009), “Fault Tolerant Fail Safe System for Railway Signalling”, Proceeding of the World Congress on Engineering and Computer Science (WCECS 2009), USA, San Francisco, Vol. 2, October 20-22, 2009.
Ubar, R., Raik, J. and Vierhaus, H.T. (2011), Design and Test Technology for Dependable Systems-on-Chip, Information Science Reference, IGI Global, New York, USA
Theeg, G. and Vlasenko, S. (2018), Railway Signalling& Interlocking: 2nd Edition, PMC Media House GmbH, Hamburg, Germany.
Borecký, J, Kohlík, M., Vít, P. and Kubátová, H. (2016), “Enhanced Duplication Method with TMR-Like Masking Abilities”, the Proceeding of Conference on Digital System Design (DSD), 31 August – 2 September, 2016, Limassol, Cyprus, pp. 690-693. DOI: 10.1109/DSD.2016.91
Sapozhnikov, V.V., Sapozhnikov, Vl.V., Efanov, D.V. and Dmitriev, V.V. (2017), “New structures of the concurrent error detection systems for logic circuits”, Avtomatika i telemekhanika, no. 2, pp. 127-143.
Kharchenko, V.S. (1992), “Models and properties of multi-alternative fault-tolerant systems”, Avtomatika i telemekhanika, no. 12, pp. 140-147.
Ghosh, S., Basu, S. and Touba, N.A. (2005), “Synthesis of Low Power CED Circuits Based on Parity Codes”, the Proceeding of 23rd IEEE VLSI Test Symposium (VTS'05), 2005, pp. 315-320.
Sapozhnikov, V.V., Sapozhnikov, Vl.V., Efanov, D.V. and Cherepanova, M.R. (2016), “Modulo codes with summation in concurrent error detection systems. I. Ability of modulo codes to detect error in data vectors”, Elektronnoye Modelirovaniye, Vol. 38, no. 2, pp. 27-48.
Gessel', M., Morozov, A.A., Sapozhnikov, V.V. and Sapozhnikov, Vl.V. (1997), “Investigation of combinational self-checking devices with independent and unidirectionally independent outputs”, Avtomatika i telemekhanika, no. 2, pp. 180-193.
Sapozhnikov, V.V., Sapozhnikov, Vl.V. and Efanov, D.V. (2018), Kody Hemminga v sistemah funkcional'nogo kontrolya logicheskih ustrojstv [Hamming codes in concurrent error detection systems of logic devices], Nauka, St. Petersburg, Russia.
Sogomonyan, E.S. and Gössel, M. (1993), “Design of Self-Testing and On-Line Fault Detection Combinational Circuits with Weakly Independent Outputs”, Journal of Electronic Testing: Theory and Applications, Vol. 4, Iss. 4, pp. 267-281. DOI:10.1007/BF00971975
Morosow, A., Sapozhnikov, V.V., Sapozhnikov, Vl.V. and Goessel, M. (1998), “Self-Checking Combinational Circuits with Unidirectionally Independent Outputs”, VLSI Design, Vol. 5, Iss. 4, pp. 333-345. DOI: 10.1155/1998/20389
Hahanov, V.I., Hahanova, I.A., Litvinova, E.I. and Guz,' O.A. (2010), Proektirovanie i verifikaciya cifrovyh sistem na kristallah [Design and verification of digital systems on chips], Novoe slovo, Kharkiv, Ukraine.
Harris, D.M. and Harris, S.L. (2012), Digital Design and Computer Architecture, Morgan Kaufmann, USA.
Sentovich, E.M., Singh, K.J. and Moon, C. (1992), “Sequential Circuit Design Using Synthesis and Optimization”, the Proceeding of the IEEE International Conference on Computer Design: VLSI in Computers & Processors, October 11-14, 1992, Cambridge, MA, USA, USA, pp. 328-333. DOI: 1109/ICCD.1992.276282
“Collection of Digital Design Benchmarks”, available at: http://ddd.fit.cvut.cz/prj/ Benchmarks/ (accessed September 09, 2020)
Sapozhnikov, V., Efanov, D., Sapozhnikov, Vl. and Dmitriev, V. (2017), “Method of Combinational Circuits Testing by Dividing its Outputs into Groups and Using Codes, that Effectively Detect Double Errors”, the Proceeding of 15th IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS`2017), Novi Sad, Serbia, September 29 – October 2, 2017, pp. 129-136, DOI: 10.1109/EWDTS.2017.8110123

Повний текст: PDF

Порівняльний аналіз моделей машинного навчання для прогнозування поширення коронавірусу COVID-19 в різних країнах

Н.І. Недашківська, д-р техн. наук, С.О. Лупаненко
Інститут прикладного системного аналізу
Національного технічного університету України
«Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
Україна, 03056, Київ, пр-т Перемоги, 37,
тел. +38 067 899 1473; e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
тел. +38 098 671 0950; e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2020, 42(5):51-65
https://doi.org/10.15407/emodel.42.05.051

АНОТАЦІЯ

Побудовано математичні моделі опису поширення коронавірусу COVID-19 в різних країнах. Проведено порівняльний аналіз цих моделей для США, Мексики, Росії, Бельгії та України. Початкові дані щодо кількості випадків отримано зі щоденних звітів Всесвітньої організації охорони здоров’я та Центру системних наук та інженерії при Університеті Джона Хопкінса. Для моделювання поширення коронавірусу обрано два потужних методи машинного навчання, що прогнозують нелінійні часові ряди: опорних векторів та багатошарових нейронних мереж прямого розповсюдження. Виявлено переваги і недоліки цих методів, розглянуто питання регуляризації. Побудову і навчання моделей часових рядів для опису поширення коронавірусу COVID-19 в різних країнах світу, вибір найкращої моделі, побудову прогнозу поширення та візуалізацію результатів виконано у реалізованому програмному модулі в середовищі python з використанням сучасних бібліотек scikit-learn, pandas та matplotlib. За допомогою методу решітчастого пошуку з крос-валідацією підібрано найкращі параметри нейронних мереж та опорних векторів в моделях опису поширення COVID-19 в США, Мексиці, РФ, Бельгії та Україні. На основі побудованих моделей виконано прогнозування кількості приросту захворювань на COVID-19 в цих країнах.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

метод опорних векторів, багатошарові нейронні мережі прямого розповсюдження, регуляризація, COVID-19, прогнозування поширення епідемії.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19) outbreak situation. 2020. Режим доступу: https://www.who.int/emergencies/diseases/ novel-coronavirus-2019. (Accessed: 20.07.2020)
Міністерство охорони здоров’я України. Актуально про COVID-19. Режим доступу: https://moz.gov.ua/koronavirus-2019-ncov. (Accessed: 20.07.2020)
Коронавірус в Україні. Офіційний інформаційний портал Кабінету Міністрів України. Режим доступу: https://covid19.gov.ua/. (Accessed: 20.07.2020)
Всесвітня організація охорони здоров’я. Coronavirus disease (COVID-2019) situation Режим доступу: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/ situation-reports (Accessed: 20.07.2020)
Coronavirus COVID-19 Global Cases by the Center for Systems Science and Engineering at Johns Hopkins University. Режим доступу: https://coronavirus.jhu.edu/map.html. (Accessed: 20.07.2020)
Карта розповсюдження і смертності коронавірусу COVID-19 в світі. Режим доступу: https://www.currenttime.tv/a/covid-19-interactive-map/30484955.html (Accessed: 20.07. 2020)
Fanelli D., Piazza F. Analysis and forecast of COVID-19 spreading in China, Italy and France // Chaos, Solitons & Fractals, 2020, Vol. 134. Doi: 1016/j.chaos.2020.109761.
Rainisch G., Undurraga E.A., Chowell G. A dynamic modeling tool for estimating healthcare demand from the COVID19 epidemic and evaluating population-wide interventions// International Journal of Infectious Diseases, 2020, Vol. 96, pp. 376—383. Doi: 10.1016/j.ijid.2020.05.043.
Sarkar K., Khajanchi S., Nieto J.J. Modeling and forecasting the COVID-19 pandemic in India// Chaos, Solitons & Fractals, 2020, Vol. 139. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.110049.
Salgotra R., Gandomi M., Gandomi A.H. Time Series Analysis and Forecast of the COVID-19 Pandemic in India using Genetic Programming // Ibid, 2020, Vol. 138. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.109945.
Chintalapudi N., Battineni G., Sagaro G.G., Amenta F. COVID-19 outbreak reproduction number estimations and forecasting in Marche, Italy// International Journal of Infectious Diseases, 2020, Vol. 96, pp. 327—333. Doi: 10.1016/j.ijid.2020.05.029.
Singh S., Parmar K.S., Kumar J., Makkhan S.J.S. Development of new hybrid model of discrete wavelet decomposition and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models in application to one month forecast the casualties cases of COVID-19// Chaos, Solitons & Fractals, 2020, Vol. 135. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.109866.
Chakraborty T., Ghosh I. Real-time forecasts and risk assessment of novel coronavirus (COVID-19) cases: A data-driven analysis// Ibid, 2020, Vol. 135. Doi: 10.1016/j.chaos. 109850.
Yousaf M., Zahir S., Riaz M. et al. Statistical analysis of forecasting COVID-19 for upcoming month in Pakistan// Ibid, 2020, Vol. 138. Doi: 10.1016/j.chaos.2020.109926.
Aviv-Sharon E., Aharoni A. Generalized logistic growth modeling of the COVID-19 pandemic in Asia// Infectious Disease Modelling. Available online 24 July 2020. Doi: 10.1016/j.idm.2020.07.003.
Middelburg R.A., Rosendaal F.R. COVID-19: How to make between-country comparison // International Journal of Infectious Diseases, 2020, Vol. 96, pp. 477—481. Doi: 10.1016/j.ijid.2020.05.066.
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение / Пер. с англ. А.А. Слинкина. 2-е изд., испр. М.: ДМК Пресс, 2018, 652 с.
Бринк Х., Ричардс Дж., Феверолф М. Машинное обучение. СПб.: Питер, 2017, 336 с.
Aurelien Geron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. O'Reilly Media Inc., Sebastopol, CA, 2017, 760 c.
Плас Дж.В. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. СПб.: Питер, 2018, 576 c.
Scikit-Learn Documentation. Режим доступу: https://scikit-learn.org. 2020. (Accessed: 20.07.2020)
Pandas Documentation. Режим доступу: https://pandas.pydata.org/docs/.(Accessed: 20.07.2020)
Matplotlib Documentation. Режим доступу: https://matplotlib.org/contents.html. (Accessed: 20.07.2020)
Бідюк П.І., Романенко В.Д., Тимощук О.Л. Аналіз часових рядів. Київ: Політехніка, 2012, 360 с.

НЕДАШКІВСЬКА Надія Іванівна, д-р техн. наук, доцент кафедри ММСА Інституту прикладного системного аналізу Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», який закінчила у 2004 р. Область наукових досліджень — системи і методи підтримки прийняття рішень, багатокритеріальний аналіз, аналіз ризиків, системний аналіз, машинне навчання, інтелектуальний аналіз даних, моделювання.

ЛУПАНЕНКО Софія Олександрівна, студентка Інституту прикладного системного аналізу Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського». Область наукових досліджень — машинне навчання, інтелектуальний аналіз даних, моделювання.

Повний текст: PDF