https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5865 Wed, 24 Jun 2026 04:30:42 GMT 2026-06-24T04:30:42Z https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5873 Title: Information technology for solving the multi-criteria decision-making problem using the modified Fuzzy TOPSIS method Authors: Maksymov, Anton; Tryus, Yuriy; Максимов, Антон; Триус, Юрій Васильович Abstract: The relevance of the research topic is determined by the need to effectively solve multi-criteria decisionmaking problems in conditions of fuzzy information. In this regard, the creation of information technologies that would enable the user to select and use the most effective multi-criteria decision-making methods in conditions of fuzzy information is an important problem. The purpose of the study was to develop information technology for solving the multi-criteria decision-making problem using the modified Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS) method based on the use of different metrics and the results of group expertise, which increases the reliability of the obtained decisions. Within the framework of the study, an analysis of the most popular multi-criteria decision-making methods, in particular, methods using the fuzzy set apparatus, was carried out. The article analyses different popular metrics for estimating the distances between a fuzzy positive ideal solution and a fuzzy negative ideal solution in the FTOPSIS method. A technique is proposed for comparing the results of applying different methods, in particular, FTOPSIS using triangular and trapezoidal fuzzy numbers, TOPSIS with triangular and trapezoidal fuzzy numbers for determining criteria weights, which makes it possible to analyse the scale of deviations between the obtained results and to assess the quality of the experts' work. The obtained results expand the possibilities of using TOPSIS and FTOPSIS methods for decision-making in conditions of multi-criteriality and uncertainty. As a practical application of the developed information technology and the modified FTOPSIS method, the article solves the problem of selecting the best of popular risk management standards in IT projects. This will increase the effectiveness of risk management in conditions of uncertainty and incompleteness of information, improve the validity of decisions made, as well as adapt the risk management process to specific conditions of each individual IT project.; Актуальність теми дослідження зумовлена потребою ефективного розв’язання задач багатокритеріального прийняття рішень в умовах нечіткої інформації. У зв’язку з цим важливою проблемою є створення інформаційних технологій, які б надавали можливість користувачу обирати і застосовувати найбільш ефективні методи багатокритеріального прийняття рішень в умовах нечіткої інформації. Метою дослідження була розробка інформаційної технології розв’язання задачі багатокритеріального прийняття рішень модифікованим методом Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS) на основі використання різних метрик і результатів групової експертизи, що підвищує достовірність отриманих рішень. У межах дослідження проведено аналіз найпопулярніших методів багатокритеріального прийняття рішень, зокрема методів, що використовують апарат нечітких множин. У статті проведено аналіз різних популярних метрик для оцінки відстаней між нечітким позитивним ідеальним розв’язком та нечітким негативним ідеальним розв’язком в методі FTOPSIS. Запропоновано методику для порівняння результатів застосування різних методів, зокрема FTOPSIS із застосуванням трикутних та трапецієвидних нечітких чисел, TOPSIS з трикутними та трапецієвидними нечіткими числами для визначення ваг критеріїв, що надає можливість проаналізувати масштаби відхилень між одержаними результатами та оцінити якість роботи експертів. Отримані результати розширюють можливості використання методів TOPSIS і FTOPSIS для прийняття рішень в умовах багатокритеріальності та невизначеності. Як практичне застосування розробленої інформаційної технології і модифікованого методу FTOPSIS у статті розв’язується задача вибору найкращого з популярних стандартів управління ризиками в ІТ-проєктах. Це дозволить підвищити ефективність ризикменеджменту в умовах невизначеності та неповноти інформації, підвищити обґрунтованість прийнятих рішень, а також адаптувати процес управління ризиками до специфічних умов кожного окремого ІТ-проєкту. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5873 2025-01-01T00:00:00Z https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5872 Title: 5G and artificial intelligence integration to improve drone routing Authors: Zaivyi, Roman; Melnychok, Oleh; Зайвий, Роман; Мельничок, Олег Abstract: The development of 5G and artificial intelligence technologies creates new opportunities for improving the routing of unmanned aerial vehicles, which is particularly relevant for logistics, rescue operations, and monitoring of critical infrastructure. The purpose of the study was to analyse the prospects for implementing 5G and AI in drone routing, identify key challenges, and develop recommendations for their effective integration into Ukrainian airspace. The study used methods of theoretical analysis of scientific sources, comparative analysis of international experience, and systematisation of modern approaches to drone routing using 5G and AI. The architecture of 5G networks, route optimisation algorithms, and coordination mechanisms for swarms of drones was analysed. The main results of the study showed that the combination of 5G and AI provides a significant increase in the efficiency of autonomous unmanned systems, allowing helping to quickly adapt routes, optimise energy consumption, and improve the level of flight safety. Special attention was paid to comparing two popular route optimisation algorithms for UAVs: the particle swarm and the ant colony optimisation algorithms. The analysis showed that both algorithms effectively solve routing problems, but they have their advantages depending on the specifics of the application. The particle swarm algorithm proved to be more efficient for problems with a large number of variables, helping to optimise routes in real time under rapidly changing conditions. The ant colony optimisation algorithm, in turn, demonstrated an advantage in solving complex problems with a large number of obstacles. The practical significance of the study was to identify key technical and regulatory challenges associated with the integration of 5G and AI into drone routing, and to develop evidence-based approaches to solving them. The results obtained can be used to improve national regulations, promote the introduction of intelligent unmanned systems in logistics, infrastructure monitoring and rescue operations, and for further research in the field of autonomous aviation technologies.; Розвиток технологій 5G та штучного інтелекту створює нові можливості для вдосконалення маршрутизації безпілотних літальних апаратів, що є особливо актуальним для логістики, рятувальних операцій та моніторингу критичної інфраструктури. Метою дослідження був аналіз перспектив впровадження 5G та AI у маршрутизацію дронів, визначення ключових викликів та розробка рекомендацій для їх ефективної інтеграції у повітряний простір України. У дослідженні використано методи теоретичного аналізу наукових джерел, порівняльного аналізу міжнародного досвіду та систематизації сучасних підходів до маршрутизації дронів із використанням 5G і AI. Проведено аналіз архітектури 5G-мереж, алгоритмів оптимізації маршрутів та механізмів координації роїв дронів. Основні результати дослідження продемонстрували, що поєднання 5G та AI забезпечує значне підвищення ефективності автономних безпілотних систем, дозволяючи оперативно адаптувати маршрути, оптимізувати енергоспоживання та підвищувати рівень безпеки польотів. Особлива увага в дослідженні приділена порівнянню двох популярних алгоритмів оптимізації маршрутів для БПЛА: алгоритм рою часток та мурашиний алгоритм. Аналіз показав, що обидва алгоритми ефективно вирішують завдання маршрутизації, однак мають свої переваги в залежності від специфіки застосування. Алгоритм рою часток виявився більш ефективним для задач з великою кількістю змінних, дозволяючи оптимізувати маршрути в реальному часі при швидко змінюваних умовах. Мурашиний алгоритм, в свою чергу, продемонстрував перевагу у вирішенні складних задач з великою кількістю перешкод. Практичне значення дослідження полягає у визначенні ключових технічних і регуляторних викликів, пов’язаних з інтеграцією 5G та AI у маршрутизацію дронів, а також у розробці науково обґрунтованих підходів до їх вирішення. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення національних нормативних актів, сприяння впровадженню інтелектуальних безпілотних систем у сферах логістики, моніторингу інфраструктури та рятувальних операцій, а також для подальших досліджень у галузі автономних авіаційних технологій. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5872 2025-01-01T00:00:00Z https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5871 Title: Using ChatGPT for the intelligent diagnostics of complex technical system Authors: Vychuzhanin, Vladimir; Vychuzhanin, Alexey; Вичужанін, Володимир; Вичужанін, Олексій Abstract: Intelligent diagnostics of complex technical systems, particularly ship power plants (SPPs), is essential for ensuring early fault detection and maintaining operational reliability. This study presents a methodological approach for integrating the ChatGPT language model into automated SPP diagnostics. This study aimed to develop a methodological approach for using the ChatGPT language model in the automated diagnostics of complex technical systems (CTSs), particularly SPPs. The proposed methodology consists of several stages: data collection, preprocessing, model training, anomaly detection, and the generation of diagnostic recommendations. The system integrates ChatGPT with real-time data streaming (Apache Kafka) and neural network-based anomaly detection using autoencoders and Long Short-Term Memory (LSTM) models. Experimental validation was carried out using real operational datasets from ship power plant systems. The proposed approach demonstrated a significant improvement in fault detection accuracy, increasing it by 15% compared with conventional threshold-based methods. The diagnostic time was reduced by a factor of nine, which enabled near real-time identification of deviations. The model achieved an accuracy rate of 92.8% when classifying abnormal states and correctly identifying early-stage faults in key parameters such as pressure, temperature, and rotation speed. The analysis of reconstruction error distributions confirmed the ability of the system to distinguish between normal and anomalous system behaviour. Detected anomalies were crossvalidated with expert assessments, confirming the practical applicability of the model in real-world diagnostics. Furthermore, the implementation of the proposed approach enables predictive maintenance planning, which contributes to reducing operational risks and lowering maintenance costs. The integration of ChatGPT into ship power plant diagnostic systems enhances the automated processing of technical documentation and operational logs, increasing the transparency and accuracy of fault explanations. The results of this study may be applied in ship engineering, industrial automation, and technical maintenance, contributing to the improved safety and reliability of complex technical systems.; Інтелектуальна діагностика складних технічних систем, зокрема суднових енергетичних установок, має важливе значення для забезпечення раннього виявлення несправностей і підтримки експлуатаційної надійності. У цьому дослідженні представлено методологічний підхід до інтеграції мовної моделі ChatGPT в автоматизовану діагностику СЕС. Метою даної роботи була розробка методологічного підходу до використання мовної моделі ChatGPT в автоматизованій діагностиці складних технічних систем, зокрема СЕС. Запропонована методологія складалась з декількох етапів: збір даних, попередня обробка, навчання моделі, виявлення аномалій та генерація діагностичних рекомендацій. Система інтегрувала ChatGPT з потоковою передачею даних у реальному часі (Kafka) та нейромережевим виявленням аномалій з використанням автокодерів та моделей довготривалої короткочасної пам'яті. Експериментальна перевірка була проведена з використанням реальних операційних наборів даних з суднових енергетичних установок. Запропонований підхід продемонстрував значне покращення точності виявлення несправностей, збільшивши її на 15 % порівняно з традиційними пороговими методами. Час діагностики скоротився в 9 разів, що дозволило ідентифікувати відхилення майже в реальному часі. Модель досягла точності 92,8 % при класифікації аномальних станів і правильному визначенні несправностей на ранніх стадіях за такими ключовими параметрами, як тиск, температура і швидкість обертання. Аналіз розподілів помилок реконструкції підтвердив здатність системи розрізняти нормальну та аномальну поведінку системи. Виявлені аномалії були перехресно підтверджені експертними оцінками, що підтвердило практичну застосовність моделі в реальних умовах діагностики. Крім того, реалізація запропонованого підходу дозволяє здійснювати предиктивне планування технічного обслуговування, що сприяє зниженню експлуатаційних ризиків і зменшенню витрат на обслуговування. Інтеграція ChatGPT в системи діагностики суднових енергетичних установок покращує автоматизовану обробку технічної документації та експлуатаційних журналів, підвищуючи прозорість і точність пояснень несправностей. Результати цього дослідження можуть бути застосовані в суднобудуванні, промисловій автоматизації та технічному обслуговуванні, сприяючи підвищенню безпеки та надійності складних технічних систем. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5871 2025-01-01T00:00:00Z https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5870 Title: Factors complicating the identification and processing of duplicates in bibliographic records: A theoretical perspective Authors: Vasylenko, Oleh; Василенко, олег Abstract: This article examined the factors that create challenges in the process of identifying and processing duplicates in bibliographic records, which are a crucial component of the information systems of libraries, archives, and publishers. The study explored issues arising from typographical errors, variations in transliteration, the use of special characters, homoglyphs, differing word abbreviation rules, inconsistencies in author name spellings, and shortcomings in the application of standard identifiers such as ISBN and ISSN. Particular attention was given to the impact of discrepancies between international and local MARC standards – including Unimarc and Marc21 – on the creation and processing of bibliographic data. The analysis demonstrated that improper handling of bibliographic records can lead to degraded information retrieval quality for users, inaccuracies in source citations, and increased time expenditures for cataloguing and indexing. Furthermore, inconsistencies in standards impair the management of bibliographic data in multinational systems. The article also examined the consequences of these issues for bibliographic systems, including reduced search query accuracy, difficulties in data integration across catalogues, and increased time and resource costs for record processing. A set of solutions was proposed, including the adoption of unified record standards, the implementation of advanced adaptive search algorithms that account for linguistic and technical discrepancies, and enhanced authority control in bibliographic record creation. The findings have practical implications for information system developers, cataloguers, and library professionals, as they contribute to improving bibliographic databases, reducing duplicate records, and enhancing information retrieval quality for end users.; У статті було розглянуто фактори, що створюють труднощі в процесі ідентифікації та обробки дублікатів у бібліографічних записах, які є важливою складовою інформаційних систем бібліотек, архівів та видавництв. Досліджено проблеми, спричинені друкарськими помилками, різними варіаціями транслітерації, використанням специфічних символів, омогліфами, різними правилами скорочення слів, варіаціями у написанні імен авторів, а також недоліками у використанні стандартних ідентифікаторів, таких як ISBN і ISSN. Особливу увагу було приділено впливу відмінностей у міжнародних та локальних стандартах MARC, Unimarc і Marc21 на створення та обробку бібліографічних даних. Проаналізовано, що неправильна обробка бібліографічних записів може призвести до зниження якості пошуку інформації користувачами, неможливості коректного цитування джерел та збільшення витрат часу на каталогізацію та індексацію. Більше того погіршується робота з бібліографічними даними у мультинаціональних системах через розбіжності в стандартах. У статті також проаналізовано наслідки цих проблем для функціонування бібліографічних систем, зокрема зниження точності пошукових запитів, ускладнення інтеграції даних між різними каталогами та підвищення витрат часу й ресурсів на обробку записів. Запропоновано низку рішень, серед яких: впровадження уніфікованих стандартів записів, використання сучасних алгоритмів адаптивного пошуку, що враховують мовні та технічні розбіжності, а також посилення нормативного контролю в процесі створення бібліографічних записів. Результати дослідження мають прикладне значення для розробників інформаційних систем, каталогізаторів і фахівців бібліотечної справи, адже сприяють вдосконаленню бібліографічних баз даних, зниженню дублювання записів і підвищенню якості пошуку інформації для кінцевих користувачів. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5870 2025-01-01T00:00:00Z