Bogdan Knysh
Verified @gmail.com
Scopus Publications
- CONSTRUCTION OF A MODEL FOR MEASURING LIQUEFIED GAS VOLUME BASED ON AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Bogdan Knysh, Yaroslav Kulyk, Oleksandr Pavlyuk
Eastern European Journal of Enterprise Technologies, 2026
This study investigates the process of quantifying liquefied gas volume using an artificial neural network. The task addressed relates to the insufficient efficiency of existing methods for measuring liquefied gas volume. It can be partially solved by measuring the parameters of liquefied gas in cylinders remotely and by processing the data with an artificial neural network to quantify its volume. However, there is another issue associated with the complexity of using artificial neural networks in combination with corresponding peripherals, in particular devices, means, sensors, gauges, etc., and the need for significant computing power. This paper suggests a model for measuring liquefied gas volume, which takes into account its physical characteristics, based on an artificial neural network that provides communication with gas measurement devices. The mechanism behind such result involves training the model based on performance indicators derived from input data, taking into account the formed features. High generalization ability and efficiency are illustrated by the coefficient of determination, which equals 0.999245. High accuracy is illustrated by the overall low average value of a mean absolute error, which equals 1%. That was made possible by the distinctive features of the proposed solution, namely the optimized model architecture in accordance with the object of study and its input features. These features are the signal from a photodetector, which characterizes the level of liquefied gas, the angles of the cylinder in the vertical plane, as well as in the horizontal plane. The results could be applied to tasks involving the measurement of liquefied gas volume, especially at oil and gas processing plants, gas filling stations, gas storage facilities, etc. - CONSTRUCTION OF A MODEL FOR MEASUREMENT CONTROL OVER LIQUEFIED PETROLEUM GAS COMPONENTS BASED ON A MULTILAYER PERCEPTRON
Bogdan Knysh, Yaroslav Kulyk
Eastern European Journal of Enterprise Technologies, 2025
This study's object is the process of measuring control over liquefied petroleum gas components using a multilayer perceptron. The problem considered is insufficient efficiency of existing methods for measuring control over liquefied petroleum gas components. It can be partially solved by remote measurement of components of liquefied petroleum gas and processing of the received data and, accordingly, control by a neural network. However, another issue arises, associated with the complexity of using neural networks in combination with peripheral devices, in particular, means, sensors, gauges, etc., and the need for significant computing power. This paper reports a model for measuring control over liquefied petroleum gas components, which takes into account its physical characteristics, using a multilayer perceptron, which provides communication with gas measurement devices. The mechanism for achieving these results involves training the model based on performance indicators derived from input data, taking into account the formed features. High generalization ability and efficiency are illustrated by the coefficient of determination, which is 0,845. High accuracy is illustrated by the low overall average value of the mean absolute error, which is 1,1%. That was made possible by the distinctive features of the proposed solution, namely the optimized architecture of the model in accordance with the object of study and its input features. These features are the areas of the light streaks, their logarithmic ratios, temperature, the sum and difference of densities of the components of liquefied petroleum gas. The results can be applied practically to problems involving liquefied gas composition analysis, especially at gas filling stations, oil and gas processing plants, gas storage facilities, and similar sites - BUILDING A MODEL OF THE GOODS DELIVERY SYSTEM THAT USES UNMANNED AERIAL VEHICLES BASED ON PRIORITY
Bogdan Knysh, Yaroslav Kulyk
Eastern European Journal of Enterprise Technologies, 2023
This paper considers the organization of a goods delivery process, which is selected as the study object. It has been established that the main problems that arise in this case can be caused, for example, by the imperfection of infrastructure and transport for delivery. This can be partially solved through the use of unmanned aerial vehicles for the delivery of goods, as well as by solving tasks related to effective control over their movement. However, there is another issue associated with the insufficient efficiency of existing mathematical models of goods delivery systems involving unmanned aerial vehicles since the maximum possible delivery speed is not provided. Therefore, there is a need to find a better solution to this problem. A model of the goods delivery system that uses unmanned aerial vehicles based on priority has been built. The resulting model takes into account the intensity of requests and provides a shorter waiting time in the queue, and therefore a greater delivery speed. Models of single-channel and multichannel goods delivery systems with failures and expectations were investigated according to probability. It was found that the devised goods delivery system is on average less loaded per unit of time and makes it possible to serve more orders while incoming orders are in line for less time. The same models have also been investigated according to the waiting time in the queue. It has been established that the devised goods delivery system provides a shorter waiting time in the queue. At the same time, the deviation between the theoretical and experimental values of probabilities and waiting time is 2 % and 3 %, respectively, which allows us to assert high accuracy of the results and the devised model as a whole. The results reported here could be used in practice in the absence of an extensive network of logistics and sales and remoteness of recipients - The Method of Time Distribution for Environment Monitoring Using Unmanned Aerial Vehicles According to an Inverse Priority
Waldemar Wójcik, Aliya Kalizhanova, Yaroslav Kulyk, Bohdan Knysh, Roman Kvyetnyy, Anatoliy Kulyk, Tetiana Sichko, Viktoria Dumenko, Oksana Bezstmertna, Saltanat Adikhanova, Maral Zhassandykyzy, Mukhtar Junisbekov, Nurzhigit Smailov, Gulbahar Yussupova
Journal of Ecological Engineering, 2022
This paper presents a time-saving method for monitoring the ecology of a dispersed territory using the delivery of measurement units provided by unmanned aerial vehicles with measurement sensors according to a reverse priority algorithm. It is achievable because of the decreasing mean waiting time of the order inside a queue during low-priority order servicing. The experimental research that confirms the efficiency of the proposed method in the case of delivery distributed measurement systems for low-priority measurement is carried out. The experimental research of the proposed method in the case of one-channel and many-channel SMD that can have an option of order rejection or an in-queue waiting option is conducted in WeBots. The probability distributions in the case of this system applying are compared with similar probability distributions in the case of systems of direct priority applying. Comparison and analysis enable us to conclude that the probability distribution in the case of SMD with a direct priority of delivery tends to decrease and approximates zero. This is related to the fact that means at the end of the queue to be handled have a lower priority, as these means of measurement take longer to handle the order than those at the head of the queue. Thus, the means of a low priority will be serviced in the last charge and there is a constant possibility that in some cases such orders will be rejected. The proposed method enables moderate this situation by using increasing the possibility of servicing the low-priority orders. The method can increase the efficiency of environmental monitoring and pollution emission control. - DEVELOPMENT OF AN IMAGE SEGMENTATION MODEL BASED ON A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Bogdan Knysh, Yaroslav Kulyk
Eastern European Journal of Enterprise Technologies, 2021
This paper has considered a model of image segmentation using convolutional neural networks and studied the process efficiency based on models involving training the deep layers of convolutional neural networks. There are objective difficulties associated with determining the optimal characteristics of neural networks, so there is an issue related to retraining the neural network. Eliminating retraining by determining the optimal number of epochs only would not suffice since it does not provide high accuracy. The requirements for the set of images for training and model verification were defined. These requirements are best met by the image sets PASCAL VOC (United Kingdom) and NVIDIA-Aerial Drone (USA). It has been established that AlexNet (Canada) is a trained model and could perform image segmentation while object recognition reliability is insufficient. Therefore, there is a need to improve the efficiency of image segmentation. It is advisable to use the AlexNet architecture to build a specialized model, which, by changing the parameters and retraining some layers, would allow for a better process of image segmentation. Five models have been trained using the following parameters: learning speed, the number of epochs, optimization algorithm, the type of learning speed change, a gamma coefficient, a pre-trained model. A convolutional neural network has been developed to improve the accuracy and efficiency of image segmentation. Optimal neural network training parameters have been determined: learning speed is 0.0001, the number of epochs is 50, a gamma coefficient is 0.1, etc. An increase in accuracy by 3 % was achieved, which makes it possible to assert the correctness of the choice of the architecture for the developed network and the selection of parameters. That allows this network to be used for practical tasks related to image segmentation, in particular for devices with limited computing resources - Improving a Model of Object Recognition in Images Based on a Convolutional Neural Network
Bogdan Knysh, Yaroslav Kulyk
Eastern European Journal of Enterprise Technologies, 2021
This paper considers a model of object recognition in images using convolutional neural networks; the efficiency of the model-based process involving the training of deep layers in convolutional neural networks has been studied. There are objective difficulties associated with determining the optimal characteristics of neural networks, so there is an issue related to retraining a neural network. Eliminating the retraining by determining only the optimal number of epochs is insufficient since it does not provide high accuracy. The requirements for the set of images for model training and verification have been defined. These requirements are better met by the INRIA image set (France). GoogLeNet (USA) has been established to be a trained model that can perform object recognition on images but the object recognition reliability is insufficient. Therefore, it becomes necessary to improve the effectiveness of object recognition in images. It is advisable to use the GoogLeNet architecture to build a specialized model that, by changing the parameters and retraining some layers, could allow for better recognition of objects in images. Ten models were trained using the following parameters: learning speed, the number of epochs, an optimization algorithm, the type of learning speed change, a gamma or power coefficient, a pre-trained model. A convolutional neural network has been developed to improve the precision and efficiency of object recognition in images. The optimal neural network training parameters were determined: training speed, 0.000025; the number of epochs, 100; a power coefficient, 0.25, etc. A 3 % increase in precision was obtained, which makes it possible to assert the proper choice of the architecture for the developed network and the selection of its parameters. That allows this network to be used for practical tasks of object recognition in images. - METHOD AND GAS DISCHARGE VISUALIZATION TOOL FOR ANALYZING LIQUID-PHASE BIOLOGICAL OBJECTS
Yaroslav A. Kulyk, Bohdan P. Knysh, Roman V. Maslii, Roman N. Kvyetnyy, Valentyna V. Shcherba, Anatoliy Ia. Kulyk
Informatyka Automatyka Pomiary W Gospodarce I Ochronie Srodowiska, 2021
W artykule przedstawiono wyniki badań poruszających problem poprawy wiarygodności oznaczania stężenia zanieczyszczeń w obiektach biologicznych w cieczy metodą wizualizacji wyładowań gazowych. Opracowano ulepszoną metodę analizy obiektów biologicznych w cieczy opartą na wizualizacji wyładowań gazowych (GDV), zaproponowano podejście kryterialne do oceny składu obiektów biologicznych w cieczy z zastosowaniem tej metody, przedstawiono ocenę charakteru obiektów biologicznych w cieczy wykorzystującą intensywność składowych spektralnych jej promieniowania uzyskanego podczas GDV.Opracowano i zbadano model matematyczny zapłonu wyładowania koronowego oraz zależność intensywności widma promieniowania obiektu biologicznego w fazie ciekłej od jego składu chemicznego, zaproponowano funkcję przeliczeniową do oceny koncentracji zanieczyszczeń wraz z parametrami informacyjnymi obrazów GDV. W artykule zostały przedstawione wszystkie wyniki badań eksperymentalnych GDV i składu spektralnego obiektów biologicznych w fazie ciekłej (LPBO).Proponowane podejście pozwala określić zakres stężeń Mg w płynie z ust, przy różnych schorzeniach tarczycy uzyskanych metodą trylonometryczną.Stwierdzono, że stężenie Mg w płynie z ust pacjentów bez chorób tarczycy wynosi 12,73 ± 2,16 mg/l, u pacjentów z czynnikami ryzyka chorób tarczycy stężenie wynosi 14,98 ± 1,92 mg/l, u pacjentów z wolem stężenie wynosi 26,65 ± 3,73 mg/l.Dane te pozwalają na zapewnienie pacjentom lepszej diagnostyki zaburzeń patologicznych w tyreocytach gruczołowych, które opierają się na stężeniu Mg w płynie ustnym.Potwierdza się, że stężenie Mg w płynie ustnym większe niż 15 mg/l może wskazywać na obecność patologii trylonometrycznej, w tym ogniska w tarczycy. - Modelling the one channel systems of a delivery of goods provided by unmanned aerial vehicles
International Journal of Electronics and Telecommunications, 2020 - The enhanced method of a spectrum’s window estimation
Yaroslav KULYK
Przeglad Elektrotechniczny, 2019
Wydawnictwo SIGMA-NOT wydaje czasopisma fachowe informujące swoich czytelników o najnowszych osiągnięciach naukowych i nowoczesnych rozwiązaniach technicznych w Polsce i na świecie, popularyzuje problemy techniczne oraz poszerza wiedzę i kulturę techniczną. - Low computational complexity algorithm for recognition highly corrupted QR codes based on hamming-lippmann neural network
Roman KVYETNYY
Przeglad Elektrotechniczny, 2019
Wydawnictwo SIGMA-NOT wydaje czasopisma fachowe informujące swoich czytelników o najnowszych osiągnięciach naukowych i nowoczesnych rozwiązaniach technicznych w Polsce i na świecie, popularyzuje problemy techniczne oraz poszerza wiedzę i kulturę techniczną. - Experimental research of turbo-codes application in telemedicine systems with wireless body area sensor networks
Roman KVYETNYY
Przeglad Elektrotechniczny, 2019 - Methods and means of processing discrete information in networks with a high level of noise
Bogdan P. Knysh, Volodymyr V. Garmash, Ryszard S. Romaniuk, Roman N. Kvyetnyy, Yaroslav A. Kulyk, Azhar Sagymbekova
Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering, 2018 - Architecture of a tool for automated testing the worst-case execution time of real-time embedded systems' firmware
Dmytro Fedasyuk, Ratybor Chopey, Bohdan Knysh
2017 14th International Conference the Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics Cadsm 2017 Proceedings, 2017 - Thermo-optical method and a means of measuring mass fraction control of liquefied petroleum gas components
Yosyp Y. Bilynsky, Bogdan P. Knysh, Pavlo M. Ratushny, Waldemar Wójcik, Żaklin M. Grądz, Ulan Bainazarov, Vitaly Morarenkov, Assel Mussabekova
Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering, 2017
RECENT SCHOLAR PUBLICATIONS
- Використання фізично-обґрунтованої нейромережі для визначення концентрації компонентів скрапленого нафтового газу
БП Книш, ОВ Лесько
Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ … , 2026
2026 - Система виявлення чадного газу на основі бездротового оптико-електронного сенсора концентрації з використанням машинного навчання
БП Книш
Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в … , 2026
2026 - Система виявлення метану на основі бездротового оптико-електронного сенсора концентрації з використанням нейронної мережі
БП Книш
Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ … , 2026
2026 - Розробка моделі з використанням регресії опорних векторів для системи вимірювання концентрації вуглекислого газу на основі бездротового оптико-електронного сенсора
БП Книш, ЯА Кулик
Наукові праці Вінницького національного технічного університету , 2025
2025 - Розробка моделі з використанням багатошарового перцептрона для системи вимірювання концентрації метану на основі бездротового оптико-електронного сенсора
БП Книш, ЯА Кулик
Вісник Вінницького політехнічного інституту, 192-199 , 2025
2025 - Пристрій контролю стану вологості ґрунту
БП Книш, Я Кулик
Державна організація «Український національний офіс інтелектуальної … , 2025
2025 - Розробка моделі з використанням випадкового лісу для системи виявлення чадного газу на основі бездротового оптико-електронного сенсора концентрації
БП Книш, ЯА Кулик
Наукові праці Вінницького національного технічного університету , 2025
2025 - Пристрій моніторингу стану води
БП Книш, ЯА Кулик
Державна організація «Український національний офіс інтелектуальної … , 2025
2025 - Компютерна програма «Випадкова зміна розміру кожної літери в тексті»
БП Книш, ВВ Мартинюк, ВМ Хоменко
Державна організація «Український національний офіс інтелектуальної … , 2025
2025 - Автоматизована система розумного будинку на базі модуля esp32-cam та підтримкою чат-бота
БП Книш
Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в … , 2025
2025 - Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Крос-платформне програмування»(для студентів напряму підготовки 121 «Інженерія програмного забезпечення»)
МК Дьомін
СНУ ім. В. Даля , 2025
2025
Citations: 12 - КЛАСИФІКАЦІЯ СОНЯШНИКА ЗА ДОПОМОГОЮ ЗГОРТКОВО-КАПСУЛЬНОЇ МОДЕЛІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ CNN-CAPSNET
БП Книш, ЯА Кулик
Вісник Вінницького політехнічного інституту, 63-70 , 2024
2024 - Комп'ютерна програма «Класифікація об'єктів на зображеннях з використанням нейромережі»
ЯА Кулик, БП Книш
Державна організація «Український національний офіс інтелектуальної … , 2024
2024 - Комп'ютерна програма «Моделювання розпізнавання об’єктів камерою, розміщеною на дроні, в середовищі WeBots»
ЯА Кулик, БП Книш
Державна організація «Український національний офіс інтелектуальної … , 2024
2024 - Компютерна програма «Автоматизація процесу ферментації молока для контролера S-300»(«Автоматизація ферментації молока»)
ЯА Кулик, БП Книш
Державна організація «Український національний офіс інтеллектуальної … , 2024
2024 - Оцінка працездатності моделі системи доставки товарів з використанням безпілотних літальних апаратів згідно пріоритету
БП Книш
Світ наукових досліджень. Випуск 30: матеріали Міжнародної … , 2024
2024 - Класифікація пшениці за допомогою вдосконаленої нейронної мережі CNN-CAPSNET
ЯА Кулик, БП Книш
Матеріали ІІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції з міжнародною … , 2024
2024 - Прилад для вимірювання кількісного вмісту компонентів скрапленого нафтового газу
БП Книш
Міжнародна науково-практична інтернет-конференція «Інформаційне суспільство … , 2024
2024 - Дослідження алгоритмів розпізнавання обєктів у віртуальному середовищі Webots
БП Конотоп, БП Книш
Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в … , 2024
2024 - Прилад для розпізнавання обєктів на зображеннях з використанням згорткової нейронної мережі
БП Книш
Міжнародна мультидисциплінарна наукова інтернет-конференція «Світ наукових … , 2024
2024
MOST CITED SCHOLAR PUBLICATIONS
- Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни" Економетрика"
АО Харченко, ЗП Конохова
Моделіст , 2020
2020
Citations: 71 - Електронні системи
ЙЙ Білинський, КВ Огородник, МЙ Юкиш
ВНТУ , 2011
2011
Citations: 28 - Визначення кількісного вмісту компонентів скрапленого нафтового газу
ЙЙ Білинський, БП Книш, МВ Гладишевський
Вісник Вінницького політехнічного інституту, 112-119 , 2014
2014
Citations: 16 - Класифікація безпілотних літальних апаратів та їх використання для доставки товарів
БП Книш, ЯА Кулик, МВ Барабан
Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки, 246-252 , 2018
2018
Citations: 15 - Універсальна класифікація оптичних методів дослідження густини газу
ЙЙ Білинський, БП Книш, ВВ Онушко
Вісник Хмельницького національного університету.№ 4: 23-26. , 2010
2010
Citations: 13 - Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Крос-платформне програмування»(для студентів напряму підготовки 121 «Інженерія програмного забезпечення»)
МК Дьомін
СНУ ім. В. Даля , 2025
2025
Citations: 12 - Класифікація відомих видів безпілотних літальних апаратів
БП Книш, ПВ Бровко, ДС Попіль
МИРОВЫЕ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕНДЫ. Приладобудування, метрологія та … , 2017
2017
Citations: 8 - Інфрачервоний триканальний сенсор концентрації газу
ЙЙ Білинський, БП Книш, КЮ Іоніна
Вісник Хмельницького національного університету, 41-49 , 2011
2011
Citations: 8 - Телемедицина. Компютерні системи та інформаційні технології
АЯ Кулик, ВВ Мотигін, ЯА Кулик, БП Книш
Вінницький національний медичний університет ім. М. Пирогова , 2020
2020
Citations: 7 - Дослідження кількісного вмісту скрапленого газу шляхом використання модельних рідинних систем
ЙЙ Білинський, БП Книш, МЙ Юкиш
Технологический аудит и резервы производства, 23-26 , 2014
2014
Citations: 7 - Мікропроцесорна техніка: навчальний посібник
КВ Огородник, БП Книш
Вінниця: ВНТУ , 2018
2018
Citations: 6 - Визначення кількісного вмісту компонентів парової фази скрапленого нафтового газу
ЙЙ Білинський, БП Книш
Методи та прилади контролю якості, 48-52 , 2014
2014
Citations: 6 - Двоканальний аналізатор вологості газу та дослідження його статичних метрологічних характеристик
ЙЙ Білинський, ОС Городецька, ВВ Онушко, БП Книш
Вісник Вінницького політехнічного інституту, 222-228 , 2011
2011
Citations: 6 - Обробка та використання мультиспектральних зображень в агромоніторингу
ЙЙ Білинський, БП Книш, ЯА Кулик
Наукові праці Вінницького національного технічного університету , 2020
2020
Citations: 5 - Порівняльна характеристика методів експертно-аналітичного контролю якості скрапленого нафтового газу
ЙЙ Білинський, БП Книш
Вісник Вінницького політехнічного інституту, 148-154 , 2014
2014
Citations: 5 - Дослiдження характеристик ГРВ зображень рiдиннофазних об'єктiв
ЙЙ Бiлинський, ОА Павлюк, БП Книш
Вiсник Вiнницького полiтехнiчного iнституту, 178 , 2011
2011
Citations: 5 - Класифікація методів вимірювань розмірів мікроскопічних об’єктів
ЙЙ Білинський, ІВ Микулка, БП Книш
Вісник Хмельницького національного університету, 132-135 , 2011
2011
Citations: 5 - Аналіз характеристик та обґрунтування індексів рослинності
ЙЙ Білинський, БП Книш
Вісник Вінницького політехнічного інституту, 7-14 , 2021
2021
Citations: 4 - Класифікація безпілотних літальних апаратів
БП Книш, ПВ Бровко
Матеріали XLVII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 14 … , 2018
2018
Citations: 4 - Аналізатор кількісного вмісту скрапленого нафтового газу та дослідження його статичних метрологічних характеристик
ЙЙ Білинський, БП Книш, ВП Білинська
Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла … , 2015
2015
Citations: 4
