Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
АДАПТАЦІЯ ПРОЦЕСУ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ УПРАВЛІННІ ОБ’ЄКТОМ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
No full textContext. The problem of human factor management in the process of making relevant decisions in the management of critical infrastructure facilities is currently very important and complex. This issue is becoming increasingly significant due to the dynamic and unpredictable nature of the environment in which these facilities operate. Effective management of CIF requires the development of new models and methods that are based on adaptive management principles. These models and methods must take into account the personal emotional and cognitive capabilities of the decision maker, who is often operating under the influence of destabilizing uncertain factors. The challenge is further compounded by the need to integrate these adaptive methods into existing human-machine systems, ensuring that they can respond in real-time to the rapidly changing conditions that can affect the decision-making process. The complexity and importance of this problem necessitate a multifaceted approach that combines probabilistic methods, intellectual technologies, and information-cognitive technologies. These technologies must be capable of providing real-time adaptation and assessment of the DM’s emotional and cognitive state, which is critical for making relevant and timely decisions. The current unresolved problems in the field of creating adaptive information technologies for decision support in the management of CIF highlight the urgent need for a promising approach that can address these issues effectively and efficiently.
Objective. The objective is to propose a a comprehensive method for evaluating the process of relevant decision-making, which depends on the functional stability of critical infrastructure facilities and the adaptation of factors related to the emotional-cognitive state of the decision maker. This method aims to provide a systematic approach to understanding how various factors, including the psycho-functional state of the DM, influence the decision-making process. Additionally, the objective includes the development of adaptive information and intellectual technologies that can support real-time evaluation and adjustment of the DM’s emotional and cognitive states. This approach seeks to ensure that decisions are made efficiently and effectively, even under the influence of destabilizing uncertain factors. By addressing these aspects, the method aims to enhance the overall reliability and resilience of the CIFmanagement processes. Furthermore, the objective encompasses the integration of Bayesian networks and a comprehensive knowledge base to facilitate the decision support system in providing timely and accurate information for decision-making.
Method. To implement this method, probabilistic methods, intellectual and information-cognitive technologies were used to provide acceptable adaptation and evaluation of the relevant decision-making process in real-time.
Results. The proposed method, based on intellectual and information-cognitive technology, allows for real-time assessment and adaptation of the emotional and cognitive state of the decision maker during the process of making relevant decisions. The implementation of probabilistic methods and Bayesian networks has enabled the development of a robust decision support system that effectively integrates adaptive management principles. This system ensures that the decision-making process remains stable and reliable, even in the presence of destabilizing uncertain factors. The real-time capabilities of the system allow for prompt adjustments to the psycho-functional state of the DM, which is critical for maintaining the functional stability of critical infrastructure facilities. The results demonstrate that the use of intellectual technologies and a comprehensive knowledge base significantly enhances the DM’s ability to make informed decisions. Experiments have shown that this method improves the overall efficiency and effectiveness of CIF management, providing a promising approach for future applications in adaptive decision support processes. The results obtained from these experiments validate the potential of the proposed method to revolutionize the management of CIF by ensuring that decisions are both timely and appropriate, thereby contributing to the resilience and reliability of these essential facilities..
Conclusions. The results of the experiments allow us to recommend the use of the proposed method of rapid assessment and adaptation of the emotional and cognitive state of the decision maker for the process of making relevant decisions in real-time. The integration of intellectual and information-cognitive technologies into the decision support system has proven to be effective in enhancing the stability and reliability of the decision-making process in the management of critical infrastructure facilities. The realtime capabilities of the system facilitate prompt adjustments to the psycho-functional state of the DM, ensuring that decisions are made efficiently and effectively, even under the influence of destabilizing uncertain factors. The experimental results demonstrate that the proposed method significantly improves the overall efficiency of CIF management by providing a robust framework for adaptive decision support. The results obtained can be used in the development of adaptive DSS in the management of CIF, offering a promising approach for future applications. This method not only enhances the decision-making capabilities of DMs but also contributes to the resilience and reliability of CIF, ensuring their functional stability in dynamic and uncertain environments.Актуальність. Проблема управління людським фактором у процесі прийняття релевантних рішень в управлінні об’єктами критичної інфраструктури (ОКІ) на сьогодні є дуже важливою і складною. Це питання стає все більш значущим через динамічний і непередбачуваний характер середовища, в якому працюють ці об’єкти. Ефективне управління ОКІ вимагає розробки нових моделей і методів, що базуються на принципах адаптивного управління. Ці моделі та методи повинні враховувати особисті емоційні та когнітивні можливості особи, яка приймає рішення (ОПР), яка часто діє під впливом дестабілізуючих невизначених факторів. Проблема ускладнюється необхідністю інтеграції цих адаптивних методів у існуючі людино-машинні системи, що забезпечить їх здатність реагувати в реальному часі на швидкозмінні умови, які можуть впливати на процес прийняття рішень. Складність і важливість цієї проблеми вимагають багатогранного підходу, що поєднує ймовірнісні методи, інтелектуальні технології та інформаційно-когнітивні технології. Ці технології повинні бути здатні забезпечувати адаптацію та оцінку емоційного і когнітивного стану ОПР вреальному часі, що є критично важливим для прийняття релевантних і своєчасних рішень. Невирішені проблеми в галузі створення адаптивних інформаційних технологій для підтримки прийняття рішень в управлінні ОКІ підкреслюють потребу у перспективному підході, який може ефективно та результативно вирішувати ці питання.
Мета роботи – запропонувати комплексний метод оцінки процесу прийняття релевантних рішень, що залежить від функціональної стабільності об’єктів критичної інфраструктури та адаптації факторів, пов’язаних з емоційно-когнітивним станом особи, яка приймає рішення. Цей метод має на меті надати систематичний підхід до розуміння того, як різні фактори, включаючи психофункціональний стан ОПР, впливають на процес прийняття рішень. Додатково, мета включає розробку адаптивних інформаційних та інтелектуальних технологій, які можуть підтримувати оцінку та коригування емоційного та когнітивного станів ОПР в реальному часі. Цей підхід спрямований на забезпечення ефективного та результативного прийняття рішень, навіть під впливом дестабілізуючих невизначених факторів. Враховуючи ці аспекти, метод спрямований на підвищення загальної надійності та стійкості процесів управління ОКІ. Крім того, мета охоплює інтеграцію байєсівських мереж та комплексної бази знань для забезпечення системи підтримки прийняття рішень своєчасною та точною інформацією для прийняття рішень.
Метод. Для реалізації даного методу використовувалися імовірнісні методи, інтелектуальні та інформаційно-когнітивні технології, що забезпечують прийнятну адаптацію та оцінку процесу прийняття релевантних рішень у реальному часі.
Результати. Запропонований метод, заснований на інтелектуальних та інформаційно-когнітивних технологіях, дозволяє в реальному часі оцінювати та адаптувати емоційний і когнітивний стан особи, яка приймає рішення, під час процесу прийняття релевантних рішень. Впровадження ймовірнісних методів та байєсівських мереж дозволило розробити надійну систему підтримки прийняття рішень, яка ефективно інтегрує принципи адаптивного управління. Ця система забезпечує стабільність і надійність процесу прийняття рішень навіть за наявності дестабілізуючих невизначених факторів. Можливості системи в реальному часі дозволяють оперативно коригувати психофункціональний стан ОПР, що є критично важливим для підтримки функціональної стабільності об’єктів критичної інфраструктури. Результати показують, що використання інтелектуальних технологій та комплексної бази знань значно підвищує здатність ОПР приймати обґрунтовані рішення. Експерименти показали, що цей метод покращує загальну ефективність та результативність управління ОКІ, пропонуючи перспективний підхід для майбутнього застосування в адаптивних процесах підтримки прийняття рішень. Отримані результати експериментів підтверджують потенціал запропонованого методу революціонізувати управління ОКІ, забезпечуючи своєчасне і відповідне прийняття рішень, що сприяє стійкості та надійності цих важливих об’єктів.
Висновки. Результати експериментів дозволяють рекомендувати використання запропонованого методу швидкої оцінки та адаптації емоційного та когнітивного стану особи, яка приймає рішення, для процесу прийняття релевантних рішень в реальному часі. Інтеграція інтелектуальних та інформаційно-когнітивних технологій у систему підтримки прийняття рішень виявилася ефективною для підвищення стабільності та надійності процесу прийняття рішень в управлінні об’єктами критичної інфраструктури. Можливості системи в реальному часі сприяють оперативному коригуванню психофункціонального стану ОПР, забезпечуючи ефективне та результативне прийняття рішень навіть під впливом дестабілізуючих невизначених факторів. Експериментальні результати демонструють, що запропонований метод значно покращує загальну ефективність управління ОКІ, забезпечуючи надійну основу для адаптивної підтримки прийняття рішень. Отримані результати можуть бути використані при розробці адаптивних СППР в управлінні ОКІ, пропонуючи перспективний підхід для майбутніх застосувань. Цей метод не тільки підвищує здатність ОПР приймати рішення, але й сприяє стійкості та надійності ОКІ, забезпечуючи їх функціональну стабільність в динамічних та невизначених умовах.Актуальність. Проблема управління людським фактором у процесі прийняття релевантних рішень в управлінні об’єктами критичної інфраструктури (ОКІ) на сьогодні є дуже важливою і складною. Це питання стає все більш значущим через динамічний і непередбачуваний характер середовища, в якому працюють ці об’єкти. Ефективне управління ОКІ вимагає розробки нових моделей і методів, що базуються на принципах адаптивного управління. Ці моделі та методи повинні враховувати особисті емоційні та когнітивні можливості особи, яка приймає рішення (ОПР), яка часто діє під впливом дестабілізуючих невизначених факторів. Проблема ускладнюється необхідністю інтеграції цих адаптивних методів у існуючі людино-машинні системи, що забезпечить їх здатність реагувати в реальному часі на швидкозмінні умови, які можуть впливати на процес прийняття рішень. Складність і важливість цієї проблеми вимагають багатогранного підходу, що поєднує ймовірнісні методи, інтелектуальні технології та інформаційно-когнітивні технології. Ці технології повинні бути здатні забезпечувати адаптацію та оцінку емоційного і когнітивного стану ОПР в реальному часі, що є критично важливим для прийняття релевантних і своєчасних рішень. Невирішені проблеми в галузі створення адаптивних інформаційних технологій для підтримки прийняття рішень в управлінні ОКІ підкреслюють потребу у перспективному підході, який може ефективно та результативно вирішувати ці питання.
Мета роботи – запропонувати комплексний метод оцінки процесу прийняття релевантних рішень, що залежить від функціональної стабільності об’єктів критичної інфраструктури та адаптації факторів, пов’язаних з емоційно-когнітивним станом особи, яка приймає рішення. Цей метод має на меті надати систематичний підхід до розуміння того, як різні фактори, включаючи психофункціональний стан ОПР, впливають на процес прийняття рішень. Додатково, мета включає розробку адаптивних інформаційних та інтелектуальних технологій, які можуть підтримувати оцінку та коригування емоційного та когнітивного станів ОПР в реальному часі. Цей підхід спрямований на забезпечення ефективного та результативного прийняття рішень, навіть під впливом дестабілізуючих невизначених факторів. Враховуючи ці аспекти, метод спрямований на підвищення загальної надійності та стійкості процесів управління ОКІ. Крім того, мета охоплює інтеграцію байєсівських мереж та комплексної бази знань для забезпечення системи підтримки прийняття рішень своєчасною та точною інформацією для прийняття рішень.
Метод. Для реалізації даного методу використовувалися імовірнісні методи, інтелектуальні та інформаційно-когнітивні технології, що забезпечують прийнятну адаптацію та оцінку процесу прийняття релевантних рішень у реальному часі.
Результати. Запропонований метод, заснований на інтелектуальних та інформаційно-когнітивних технологіях, дозволяє в реальному часі оцінювати та адаптувати емоційний і когнітивний стан особи, яка приймає рішення, під час процесу прийняття релевантних рішень. Впровадження ймовірнісних методів та байєсівських мереж дозволило розробити надійну систему підтримки прийняття рішень, яка ефективно інтегрує принципи адаптивного управління. Ця система забезпечує стабільність і надійність процесу прийняття рішень навіть за наявності дестабілізуючих невизначених факторів. Можливості системи в реальному часі дозволяють оперативно коригувати психофункціональний стан ОПР, що є критично важливим для підтримки функціональної стабільності об’єктів критичної інфраструктури. Результати показують, що використання інтелектуальних технологій та комплексної бази знань значно підвищує здатність ОПР приймати обґрунтовані рішення. Експерименти показали, що цей метод покращує загальну ефективність та результативність управління ОКІ, пропонуючи перспективний підхід для майбутнього застосування в адаптивних процесах підтримки прийняття рішень. Отримані результати експериментів підтверджують потенціал запропонованого методу революціонізувати управління ОКІ, забезпечуючи своєчасне і відповідне прийняття рішень, що сприяє стійкості та надійності цих важливих об’єктів.
Висновки. Результати експериментів дозволяють рекомендувати використання запропонованого методу швидкої оцінки та адаптації емоційного та когнітивного стану особи, яка приймає рішення, для процесу прийняття релевантних рішень в реальному часі. Інтеграція інтелектуальних та інформаційно-когнітивних технологій у систему підтримки прийняття рішень виявилася ефективною для підвищення стабільності та надійності процесу прийняття рішень в управлінні об’єктами критичної інфраструктури. Можливості системи в реальному часі сприяють оперативному коригуванню психофункціонального стану ОПР, забезпечуючи ефективне та результативне прийняття рішень навіть під впливом дестабілізуючих невизначених факторів. Експериментальні результати демонструють, що запропонований метод значно покращує загальну ефективність управління ОКІ, забезпечуючи надійну основу для адаптивної підтримки прийняття рішень. Отримані результати можуть бути використані при розробці адаптивних СППР в управлінні ОКІ, пропонуючи перспективний підхід для майбутніх застосувань. Цей метод не тільки підвищує здатність ОПР приймати рішення, але й сприяє стійкості та надійності ОКІ, забезпечуючи їх функціональну стабільність в динамічних та невизначених умовах
ОПЕРАЦІЙНА СИСТЕМА ДЛЯ ВСТРОЮВАНИХ ПРИСТРОЇВ
No full textModern embedded operating system market analysis has been performed. Multitasking operating system kernel for embedded device control has been developed. Major embedded operating system functioning concepts has been described, embedded applications and driver programming model has been suggested.Проведен анализ рынка современных операционных систем для встраиваемых устройств. Разработано ядро многозадачной операционной системы, предназначенной для управления встраиваемым устройством. Описаны основные принципы функционирования встраиваемой операционной системы и предложены модели разработки встраиваемых приложений и драйверов.Проведено аналіз ринку сучасних операційних систем для вбудованих пристроїв. Розроблено ядро багатозадачно ї вбудованої операційної системи, що призначена для керування вбудованим пристроєм. Описано основні принципи функціонування вбудованої операційної системи та моделі розробки вбудованих додатків та драйверів
ВИЗНАЧЕННЯ ПАРАМЕТРІВ ПЕРЕНОСУ ЗАРЯДУ У CdTe ДЕТЕКТОРАХ y-ВИПРОМІНЮВАННЯ МЕТОДАМИ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
No full textA method of fast determination of the detector charge transportation (collection) parameters with the use of the detector dosimetric characteristics and by means of mathematical simulation is proposed.Предложен метод быстрого определения параметров переноса заряда с использованием дозиметрических характеристики детектора и с применением математического моделирования.Запропоновано метод швидкого визначення параметрів переносу заряду з використанням дозиметричних характеристик детектора і з використанням математичного моделювання. 
СИНХРОНІЗУЮЧЕ УПРАВЛІННЯ ЕКСТРЕМУМАМИ ВІДДАЛЕНИХ СТАНІВ
No full textA concept of «event» is defined in synchronizing control theory as nominal condition. Classification of events is maid. A method of a neuron grid extrapolation of discrete numerical temporal trends based on trend value replacement in nodal points by interpolation polynom derivative in the same points is suggested.Определено понятие «событие» в теории синхронизирующего управления как поименованное состояние. Выполнена классификация событий. Предложен метод нейросеточной экстраполяции дискретных числовых временных трендов, основанный на замене значений тренда в узловых точках на значения производной интерполяционного полинома в этих же точках.Визначено поняття «подія» у теорії синхронізуючого керування, як пойменований стан. Виконано класифікацію подій. Запропоновано метод нейросеточної екстраполяції дискретних числових тимчасових трендів, заснований на заміні значень тренда у вузлових крапках на значення похідної інтерполяційного полінома в цих же крапках
CИНТЕЗ ЦИФРОВОГО НЕЛІНІЙНОГО РОБАСТНОГО УПРАВЛІННЯ БАГАТОКАНАЛЬНИМИ СИСТЕМАМИ
No full textA method of synthesis for robust control multichannel systems, workings on rough and exact control principle in accordance with iteration algorithm is developed. The example of dynamic descriptions for synthesized twochannel electromechanical system is resulted.Разработан метод синтеза нелинейного робастного управления многоканальными системами, работающими по принципу грубого и точного управления в соответствии с итерационным алгоритмом. Приведен пример динамических характеристик синтезированной двухканальной электромеханической системы.Розроблено метод синтезу нелінійного робастного управління багатоканальними системами, що працюють за принципом грубого і точного управління відповідно до ітераційного алгоритму. Наведено приклад динамічних характеристик синтезованої двоканальної електромеханічної системи
ПОБУДОВА КАНАЛУ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ ДАТЧИКІВ ДЛЯ АВТОНОМНОЇ РОБОТОТЕХНІЧНОЇ ПЛАТФОРМИ
No full textContext. The development of autonomous mobile robotic platforms has advanced rapidly, especially in cyber-physical systems where integrating physical components and computational resources is vital. A key challenge in such platforms is the efficient realtime processing of sensor signals under limited computational resources, enabling robots to operate independently of human intervention. Traditional signal processing methods demand significant power, which may limit mobile platforms constrained by energy and resources. This research focuses on restructuring sensor signal processing channels using digital bandpass filters while overcoming technical challenges posed by limited resources.
Objective. The goal is to create an efficient method for processing sensor signals in autonomous mobile platforms with constrained resources. This involves using low-order bandpass filters, capable of adjusting their characteristics and improving quality through sequential connection of identical filters. Reducing the computational load allows for enhanced overall performance of cyber-physical systems, improving efficiency under changing conditions and enabling autonomous task completion. New computational formulas are also proposed to simplify the design and better utilize onboard resources.
Method. The improved method for constructing sensor signal processing channels uses identical low-order frequency-dependent components, sequentially connected to solve challenges faced by higher-order components. This approach simplifies coefficient calculations for cutoff frequencies and improves filter performance by increasing the order and quality. The method achieves a quasilinear phase-frequency characteristic, ensuring minimal distortion in the processed signals, while significantly reducing computational requirements.
Results. The proposed method effectively reduces computational costs while maintaining high performance in sensor signal processing. The new formulas allow for calculating filter coefficients with fewer resources, suitable for autonomous systems. Modelling and experimental verification confirm that this method lowers the computational load and enhances filter performance, enabling more efficient sensor data processing, extended battery life, and improved system reliability.
Conclusions. This research presents an efficient approach to sensor signal processing for resource-constrained autonomous robotic platforms. Sequentially connecting identical frequency-dependent components reduces computational costs while maintaining high signal processing quality. These findings are recommended for real-time applications requiring efficient resource utilization, contributing to improved autonomy and adaptability in mobile robotic systems.Актуальність. Розвиток автономних мобільних роботизованих платформ швидко прогресує, особливо в області кіберфізичних систем, де важлива інтеграція фізичних компонентів і обчислювальних ресурсів. Одним із ключових викликів для таких платформ є ефективна обробка сигналів датчиків у режимі реального часу за умов обмежених обчислювальних ресурсів, що дозволяє роботам діяти незалежно від втручання людини. Традиційні методи обробки сигналів вимагають значних ресурсів, що може стати проблемою для платформ з обмеженою енергією та ресурсами. Це дослідження зосереджене на перебудові каналу обробки сигналів за допомогою цифрових смугових фільтрів, долаючи технічні труднощі, що виникають через обмеження ресурсів.
Мета роботи – створення ефективного методу обробки сигналів датчиків на автономних мобільних платформах з обмеженими ресурсами. Це включає використання низько-порядкових смугових фільтрів, які можуть змінювати свої характеристики і підвищувати якість за допомогою послідовного з’єднання однакових фільтрів. Зниження обчислювального навантаження покращує загальну продуктивність кіберфізичних систем, підвищуючи ефективність роботи в умовах змін та дозволяючи автономне виконання завдань. Запропоновані нові розрахункові формули спрощують процес проєктування фільтрів та дозволяють ефективніше використовувати обмежені ресурси платформи.
Метод. Покращений метод побудови каналів обробки сигналів використовує однакові низько-порядкові частотнозалежні компоненти, послідовно з’єднані для вирішення проблем, характерних для високопорядкових компонентів. Такий підхід спрощує обчислення коефіцієнтів для заданих частот зрізу та підвищує продуктивність фільтра завдяки збільшенню порядку та якості. Метод досягає квазілінійної фазо-частотної характеристики, що мінімізує спотворення сигналу, і значно знижує обчислювальні вимоги.
Результати. Запропонований метод ефективно знижує обчислювальні витрати при збереженні високої продуктивності в обробці сигналів датчиків. Нові формули дозволяють розраховувати коефіцієнти фільтрів з використанням меншої кількості ресурсів, що робить їх придатними для автономних систем. Моделювання та експериментальна перевірка підтверджують, що цей метод знижує навантаження та покращує частотні характеристики фільтрів, дозволяючи роботам більш ефективно взаємодіяти з оточенням у режимі реального часу. Підвищена ефективність обробки сигналів також подовжує час роботи та підвищує надійність системи.
Висновки. Це дослідження пропонує ефективний підхід до обробки сигналів для автономних мобільних платформ з обмеженими ресурсами. Метод послідовного з’єднання однакових частотно-залежних компонентів знижує обчислювальні витрати та підтримує високу якість обробки сигналів. Результати моделювання та експериментів підтверджують ефективність нових розрахункових формул для покращення продуктивності системи. Цей підхід добре підходить для кіберфізичних систем, де критично важлива робота в реальному часі та ефективне використання ресурсів.Актуальність. Розвиток автономних мобільних роботизованих платформ швидко прогресує, особливо в області кіберфізичних систем, де важлива інтеграція фізичних компонентів і обчислювальних ресурсів. Одним із ключових викликів для таких платформ є ефективна обробка сигналів датчиків у режимі реального часу за умов обмежених обчислювальних ресурсів, що дозволяє роботам діяти незалежно від втручання людини. Традиційні методи обробки сигналів вимагають значних ресурсів, що може стати проблемою для платформ з обмеженою енергією та ресурсами. Це дослідження зосереджене на перебудові каналу обробки сигналів за допомогою цифрових смугових фільтрів, долаючи технічні труднощі, що виникають через обмеження ресурсів.
Мета роботи – створення ефективного методу обробки сигналів датчиків на автономних мобільних платформах з обмеженими ресурсами. Це включає використання низько-порядкових смугових фільтрів, які можуть змінювати свої характеристики і підвищувати якість за допомогою послідовного з’єднання однакових фільтрів. Зниження обчислювального навантаження покращує загальну продуктивність кіберфізичних систем, підвищуючи ефективність роботи в умовах змін та дозволяючи автономне виконання завдань. Запропоновані нові розрахункові формули спрощують процес проєктування фільтрів та дозволяють ефективніше використовувати обмежені ресурси платформи.
Метод. Покращений метод побудови каналів обробки сигналів використовує однакові низько-порядкові частотнозалежні компоненти, послідовно з’єднані для вирішення проблем, характерних для високопорядкових компонентів. Такий підхід спрощує обчислення коефіцієнтів для заданих частот зрізу та підвищує продуктивність фільтра завдяки збільшенню порядку та якості. Метод досягає квазілінійної фазо-частотної характеристики, що мінімізує спотворення сигналу, і значно знижує обчислювальні вимоги.
Результати. Запропонований метод ефективно знижує обчислювальні витрати при збереженні високої продуктивності в обробці сигналів датчиків. Нові формули дозволяють розраховувати коефіцієнти фільтрів з використанням меншої кількості ресурсів, що робить їх придатними для автономних систем. Моделювання та експериментальна перевірка підтверджують, що цей метод знижує навантаження та покращує частотні характеристики фільтрів, дозволяючи роботам більш ефективно взаємодіяти з оточенням у режимі реального часу. Підвищена ефективність обробки сигналів також подовжує час роботи та підвищує надійність системи.
Висновки. Це дослідження пропонує ефективний підхід до обробки сигналів для автономних мобільних платформ з обмеженими ресурсами. Метод послідовного з’єднання однакових частотно-залежних компонентів знижує обчислювальні витрати та підтримує високу якість обробки сигналів. Результати моделювання та експериментів підтверджують ефективність нових розрахункових формул для покращення продуктивності системи. Цей підхід добре підходить для кіберфізичних систем, де критично важлива робота в реальному часі та ефективне використання ресурсів
МОДЕЛІ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ТА ЇХ ЗАСТОСУВАННЯ В ЗАДАЧАХ ТРАНСПОРТНОЇ ДОСТАВКИ БУДМАТЕРІАЛІВ
No full textContext. The task of determining a generalized parameter characterizing a comprehensive assessment of the action of criteria affecting the sequence of execution of orders for the manufacture and delivery of products to the customer.
Objective. The purpose of the work is to develop an algorithm for calculating priorities when solving the problem of transport services in conditions of uncertainty of choice.
Method. When considering the problem of the efficiency of order fulfillment, the reasons are given that affect the efficiency of the tasks being solved for the delivery of paving slabs to the customer in the shortest possible time. In order to select a scheme that reflects the main stages of decision-making, a justification was carried out and a comparative analysis of existing models was carried out. The criteria for the requirements for describing such models have been determined. It is indicated that the objective function depends on a group of reasons, i.e. represents a composite indicator. The stochastic nature of such factors led to the use of statistical analysis methods for their assessment. The limits of variation of the parameters used in the calculations are established. The solution to the multicriteria problem consists in bringing the role of the acting factors to one unconditional indicator, grouping and subsequent ranking of their values. The decision-making and the choice of the indicator will depend on the set threshold and the priority level of the factor. The indices that form the priority of the factor are determined analytically or expertly. The sequence of actions performed is presented in the form of an algorithm, which allows automating the selection of a model and the calculation of indicators. To assess the adequacy of the proposed solutions, tables of comparative results for the selection of the priority of the executed orders are given.
Results. The method allows a comprehensive approach to taking into account the heterogeneous factors that determine the order in which the order is selected when making managerial decisions, ensuring the achievement of a useful effect (streamlining the schedule for the delivery of paving slabs to the customer) by ranking the values of priority indices.
Conclusions. The proposed scheme for the transition to a complex unconditional indicator (priority index) makes it possible to quantitatively substantiate the procedure for choosing the next order when performing work. A special feature is that the list of operating factors can be changed (reduced or supplemented with new criteria). The values of these parameters will improve and have a higher reliability with the expansion of the experimental design, depending on the retrospective of their receipt, the accuracy of the data. As a prospect of the proposed method, the optimization of the process of selecting applications using queuing methods (for the type of the corresponding flow – homogeneous, without consequences, stationary, gamma flow, etc.) can be considered.Актуальність. У статті зображено, що визначення критеріїв, що впливають на черговість виконання замовлень по доставці продукції замовнику є головною задачею. Мета такої роботи міститься у розробці алгоритму щодо вибору пріоритетів при вирішенні завдання транспортного обслуговування в умовах невизначеності.
Мета роботи – розробка алгоритму розрахунку пріоритетів при вирішенні задачі транспортного обслуговування в умовах невизначеності вибору.
Метод. В контексті проблеми оперативності виконання замовлень наведені причини, що впливають на логістику розв’язуваної задачі – поставки будівельної продукції за місцем вимоги. З метою вибору схеми, що відбиває основні етапи прийняття рішень по доставці тротуарної плитки замовнику, виконано обґрунтування і проведено порівняльний аналіз існуючих моделей. Визначено критерії, що пред’являються вимоги для опису таких моделей. Зазначено, що цільова функція залежить від різних причин, тобто є комплексним показником. Стохастичний характер таких факторів зумовив використання для їх оцінки методів статистичного аналізу. Встановлено межі зміни використовуваних в розрахунках параметрів. Рішення багатокритеріальної задачі укладено в зведенні діючих факторів до безумовним показниками, їх угруповання і подальшому ранжируванні. Ухвалення рішення та вибір показника буде залежати від встановленого порога і рівня пріоритету фактору. Індекси, що формують пріоритет фактору, визначаються аналітично або експертним шляхом. Черговість виконуваних дій представлена у вигляді алгоритму, що дозволяє автоматизувати вибір моделі і визначення пріоритетів. Для оцінки адекватності пропонованих рішень наведені таблиці порівняльних результатів за вибором пріоритетності виконуваних замовлень.
Результати. Метод дозволяє комплексно підійти до врахування різнорідних чинників, що впливають на пріоритети вибору при прийнятті управлінських рішень, забезпечивши досягнення корисного ефекту (упорядкування графіка виконання робіт з доставки тротуарної плитки замовнику).
Висновки. Пропонована схема по переходу до комплексного безумовному показником (індексом пріоритету) дозволяє кількісно обґрунтувати прийняття управлінських рішень. Особливістю є те, що список діючих факторів може бути змінений або доповнений новими параметрами. Значення цих параметрів можуть уточнювати і мати більш високу вірогідність з розширенням плану пасивного експерименту, оскільки залежать від ретроспективи отримання, а також точності наявних даних. Як перспектив, при визначенні пріоритетів, можлива оптимізація вибору заявок із застосуванням методів масового обслуговування (для типу відповідного потоку – однорідного, без наслідків, стаціонарного, гамма-потоку та ін.).Актуальність. У статті зображено, що визначення критеріїв, що впливають на черговість виконання замовлень по доставці продукції замовнику є головною задачею. Мета такої роботи міститься у розробці алгоритму щодо вибору пріоритетів при вирішенні завдання транспортного обслуговування в умовах невизначеності.
Мета роботи – розробка алгоритму розрахунку пріоритетів при вирішенні задачі транспортного обслуговування в умовах невизначеності вибору.
Метод. В контексті проблеми оперативності виконання замовлень наведені причини, що впливають на логістику розв’язуваної задачі – поставки будівельної продукції за місцем вимоги. З метою вибору схеми, що відбиває основні етапи прийняття рішень по доставці тротуарної плитки замовнику, виконано обґрунтування і проведено порівняльний аналіз існуючих моделей. Визначено критерії, що пред’являються вимоги для опису таких моделей. Зазначено, що цільова функція залежить від різних причин, тобто є комплексним показником. Стохастичний характер таких факторів зумовив використання для їх оцінки методів статистичного аналізу. Встановлено межі зміни використовуваних в розрахунках параметрів. Рішення багатокритеріальної задачі укладено в зведенні діючих факторів до безумовним показниками, їх угруповання і подальшому ранжируванні. Ухвалення рішення та вибір показника буде залежати від встановленого порога і рівня пріоритету фактору. Індекси, що формують пріоритет фактору, визначаються аналітично або експертним шляхом. Черговість виконуваних дій представлена у вигляді алгоритму, що дозволяє автоматизувати вибір моделі і визначення пріоритетів. Для оцінки адекватності пропонованих рішень наведені таблиці порівняльних результатів за вибором пріоритетності виконуваних замовлень.
Результати. Метод дозволяє комплексно підійти до врахування різнорідних чинників, що впливають на пріоритети вибору при прийнятті управлінських рішень, забезпечивши досягнення корисного ефекту (упорядкування графіка виконання робіт з доставки тротуарної плитки замовнику).
Висновки. Пропонована схема по переходу до комплексного безумовному показником (індексом пріоритету) дозволяє кількісно обґрунтувати прийняття управлінських рішень. Особливістю є те, що список діючих факторів може бути змінений або доповнений новими параметрами. Значення цих параметрів можуть уточнювати і мати більш високу вірогідність з розширенням плану пасивного експерименту, оскільки залежать від ретроспективи отримання, а також точності наявних даних. Як перспектив, при визначенні пріоритетів, можлива оптимізація вибору заявок із застосуванням методів масового обслуговування (для типу відповідного потоку – однорідного, без наслідків, стаціонарного, гамма-потоку та ін.)
НЕЛІНІЙНА РЕГРЕСІЙНА МОДЕЛЬ ДЛЯ РАННЬОГО ОЦІНЮВАННЯ МЕТРИКИ LOC ЗАСТОСУНКІВ З ВІДКРИТИМ КОДОМ НА KOTLIN
No full textContext. The early lines of code (LOC) estimation in software projects holds significant importance, as it directly influences the prediction of development effort, covering a spectrum of different programming languages, and open-source Kotlin-based applications in particular. The object of the study is the process of early LOC estimation of open-source Kotlin-based apps. The subject of the study is the nonlinear regression models for early LOC estimation of open-source Kotlin-based apps.
Objective. The goal of the work is to build the nonlinear regression model with three predictors for early LOC estimation of open-source Kotlin-based apps based on the Box-Cox four-variate normalizing transformation to increase the confidence in early LOC estimation of these apps.
Method. For early LOC estimation in open-source Kotlin-based apps, the model, confidence, and prediction intervals of nonlinear regression were constructed using the Box-Cox four-variate normalizing transformation and specialized techniques. These techniques, relying on multiple nonlinear regression analyses incorporating multivariate normalizing transformations, account for the dependencies between variables in non-Gaussian data scenarios. As a result, this method tends to reduce the mean magnitude of relative error (MMRE) and narrow confidence and prediction intervals compared to models utilizing univariate normalizing transformations.
Results. An analysis has been carried out to compare the constructed model with nonlinear regression models employing decimal logarithm and Box-Cox univariate transformation.
Conclusions. The nonlinear regression model with three predictors for early LOC estimation of open-source Kotlin-based apps is constructed using the Box-Cox four-variate transformation. Compared to the other nonlinear regression models, this model demonstrates a larger multiple coefficient of determination, a smaller value of the MMRE, and narrower confidence and prediction intervals. The prospects for further research may include the application of other data sets to construct the nonlinear regression model for early LOC estimation of open-source Kotlin-based apps for other restrictions on predictors.Актуальність. Раннє оцінювання рядків коду (LOC) у проектах програмного забезпечення має важливе значення, оскільки це безпосередьно впливає на прогнозування зусиль з розробки програмного забезпечення для цілого спектру мов програмуання, включаючи застосунки з відкритим кодом на Kotlin. Об’єктом дослідження є процес раннього оцінювання метрики LOC застосунків з відкритим кодом на Kotlin. Предметом дослідження є нелінійні регресійні моделі для раннього оцінювання метрики LOC застосунків з відкритим кодом на Kotlin.
Мета. Метою роботи є побудова нелінійної регресійної моделі з трьома предикторами для раннього оцінювання метрики LOC застосунків з відкритим кодом на Kotlin на основі чотирьохвимірного нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса для підвищення достовірності раннього оцінювання LOC цих застосунків.
Метод. Для раннього оцінювання LOC у застосунках із відкритим кодом на Kotlin модель, довірчі та прогнозні інтервали нелінійної регресії були побудовані за допомогою нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса з чотирма змінними та за допомогою відповідних методів. Ці методи базуються на множинному нелінійному регресійному аналізі з використанням багатовимірних нормалізуючих перетворень та враховують кореляцію між залежними та незалежними змінними у випадку негаусових даних. Як наслідок, такий підхід має тенденцію до змешненя середньої величини відносної похибки, зменшення ширини довірчих інтрвалів та інтервалів прогнозування порівняно з моделями, що використовують однофакторні нормалізуючі перетворення.
Результати. Проведено порівняння побудованої моделі з моделями нелінійної регресії з використанням десяткового логарифму та одновимірного перетворення Бокса-Кокса.
Висновки. Модель нелінійної регресії з трьома предикторами для ранньої оцінки метрики LOC застосунків із відкритим вихідним кодом на Kotlin побудовано на основі перетворення чотирьох змінних Бокса-Кокса. Порівняно з іншими моделями нелінійної регресії, ця модель демонструє більший множинний коефіцієнт детермінації, менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини довірчих інтервалів та інтервалів прогнозування. Перспективи подальших досліджень можуть включати застосування інших багатовимірних нормалізуючих перетворень і наборів даних для побудови моделі нелінійної регресії для ранньої оцінки метрики LOC застосунків із відкритим вихідним кодом на Kotlin для інших обмежень на предиктори.Актуальність. Раннє оцінювання рядків коду (LOC) у проектах програмного забезпечення має важливе значення, оскільки це безпосередьно впливає на прогнозування зусиль з розробки програмного забезпечення для цілого спектру мов програмуання, включаючи застосунки з відкритим кодом на Kotlin. Об’єктом дослідження є процес раннього оцінювання метрики LOC застосунків з відкритим кодом на Kotlin. Предметом дослідження є нелінійні регресійні моделі для раннього оцінювання метрики LOC застосунків з відкритим кодом на Kotlin.
Мета. Метою роботи є побудова нелінійної регресійної моделі з трьома предикторами для раннього оцінювання метрики LOC застосунків з відкритим кодом на Kotlin на основі чотирьохвимірного нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса для підвищення достовірності раннього оцінювання LOC цих застосунків.
Метод. Для раннього оцінювання LOC у застосунках із відкритим кодом на Kotlin модель, довірчі та прогнозні інтервали нелінійної регресії були побудовані за допомогою нормалізуючого перетворення Бокса-Кокса з чотирма змінними та за допомогою відповідних методів. Ці методи базуються на множинному нелінійному регресійному аналізі з використанням багатовимірних нормалізуючих перетворень та враховують кореляцію між залежними та незалежними змінними у випадку негаусових даних. Як наслідок, такий підхід має тенденцію до змешненя середньої величини відносної похибки, зменшення ширини довірчих інтрвалів та інтервалів прогнозування порівняно з моделями, що використовують однофакторні нормалізуючі перетворення.
Результати. Проведено порівняння побудованої моделі з моделями нелінійної регресії з використанням десяткового логарифму та одновимірного перетворення Бокса-Кокса.
Висновки. Модель нелінійної регресії з трьома предикторами для ранньої оцінки метрики LOC застосунків із відкритим вихідним кодом на Kotlin побудовано на основі перетворення чотирьох змінних Бокса-Кокса. Порівняно з іншими моделями нелінійної регресії, ця модель демонструє більший множинний коефіцієнт детермінації, менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини довірчих інтервалів та інтервалів прогнозування. Перспективи подальших досліджень можуть включати застосування інших багатовимірних нормалізуючих перетворень і наборів даних для побудови моделі нелінійної регресії для ранньої оцінки метрики LOC застосунків із відкритим вихідним кодом на Kotlin для інших обмежень на предиктори
ДОСЛІДЖЕННЯ НОВІТНІХ ПІДХОДІВ ДО РОЗПІЗНАВАННЯ ТА КЛАСИФІКАЦІЇ ВІЗУАЛЬНИХ ЗОБРАЖЕНЬ
No full textContext. The paper provides an overview of current methods for recognizing and classifying visual images in static images or video stream. The paper will discuss various approaches, including machine learning, current problems of these methods and possible improvements. The biggest challenges of the visual image retrieval and classification task are discussed. The main emphasis is placed on the review of such promising algorithms as SSD, YOLO, R-CNN, an overview of the principles of these methods, network architectures.
Objective. The aim of the work is to analyze existing studies and find the best algorithm for recognizing and classifying visual images for further activities.
Method. Primary method is to compare different factors of algorithms in order to select the most perspective one. There are different marks to compare, like image processing speed, accuracy. There are a number of studies and publications that propose methods and algorithms for solving the problem of finding and classifying images in an image [3–6]. It should be noted that most promising approaches are based on machine learning methods. It is worth noting that the proposed methods have drawbacks due to the imperfect implementation of the Faster R-CNN, YOLO, SSD algorithms for working with streaming video. The impact of these drawbacks can be significantly reduced by applying the following solutions: development of combined identification methods, processing of edge cases – tracking the position of identified objects, using the difference between video frames, additional preliminary preparation of input data. Another major area for improvement is the optimization of methods to work with real-time video data, as most current methods focus on images.
Results. As an outcome of the current research we have found an optimal algorithm for further researches and optimizations.
Conclusions. Analysis of existent papers and researches has demonstrated the most promising algorithm for further optimizations and experiments. Also current approaches still have some space for further. The next step is to take the chosen algorithm and investigate possibilities to enhance it.Актуальність. У статті представлено огляд сучасних методів розпізнавання та класифікації візуальних образів на статичних зображеннях або у відеопотоці. Будуть розглянуті різні підходи, включаючи машинне навчання, поточні проблеми цих методів та можливі вдосконалення. Обговорюються найбільші проблеми пошуку та класифікації візуальних зображень. Основний акцент зроблено на огляді таких перспективних алгоритмів, як SSD, YOLO, R-CNN, огляді принципів роботи цих методів, мережевих архітектур.
Мета. Метою роботи є аналіз існуючих досліджень та пошук найкращого алгоритму розпізнавання та класифікації візуальних зображень для подальшої діяльності.
Метод. Основним методом є порівняння різних факторів алгоритмів з метою вибору найбільш перспективного. Існують різні показники для порівняння, такі як швидкість обробки зображень, точність. Існує ряд досліджень та публікацій, в яких пропонуються методи та алгоритми розв’язання задачі пошуку та класифікації образів на зображенні [3–6]. Слід зазначити, що найбільш перспективні підходи базуються на методах машинного навчання. Варто зазначити, що запропоновані методи мають недоліки, пов’язані з недосконалою реалізацією алгоритмів Faster R-CNN, YOLO, SSD для роботи з потоковим відео. Вплив цих недоліків можна суттєво зменшити шляхом застосування наступних рішень: розробка комбінованих методів ідентифікації, обробка крайніх випадків – відстеження положення ідентифікованих об’єктів, використання різниці між відеокадрами, додаткова попередня підготовка вхідних даних. Іншим важливим напрямком вдосконалення є оптимізація методів для роботи з відеоданими в реальному часі, оскільки більшість сучасних методів орієнтовані на зображення.
Результати. В результаті проведеного дослідження було знайдено оптимальний алгоритм для подальших досліджень та оптимізацій.
Висновки. Аналіз існуючих робіт та досліджень показав найбільш перспективний алгоритм для подальших оптимізацій та експериментів. Також існуючі підходи все ще мають певний простір для розвитку. Наступним кроком є робота над обраним алгоритмом та дослідження можливостей його вдосконалення.Актуальність. У статті представлено огляд сучасних методів розпізнавання та класифікації візуальних образів на статичних зображеннях або у відеопотоці. Будуть розглянуті різні підходи, включаючи машинне навчання, поточні проблеми цих методів та можливі вдосконалення. Обговорюються найбільші проблеми пошуку та класифікації візуальних зображень. Основний акцент зроблено на огляді таких перспективних алгоритмів, як SSD, YOLO, R-CNN, огляді принципів роботи цих методів, мережевих архітектур.
Мета. Метою роботи є аналіз існуючих досліджень та пошук найкращого алгоритму розпізнавання та класифікації візуальних зображень для подальшої діяльності.
Метод. Основним методом є порівняння різних факторів алгоритмів з метою вибору найбільш перспективного. Існують різні показники для порівняння, такі як швидкість обробки зображень, точність. Існує ряд досліджень та публікацій, в яких пропонуються методи та алгоритми розв’язання задачі пошуку та класифікації образів на зображенні [3–6]. Слід зазначити, що найбільш перспективні підходи базуються на методах машинного навчання. Варто зазначити, що запропоновані методи мають недоліки, пов’язані з недосконалою реалізацією алгоритмів Faster R-CNN, YOLO, SSD для роботи з потоковим відео. Вплив цих недоліків можна суттєво зменшити шляхом застосування наступних рішень: розробка комбінованих методів ідентифікації, обробка крайніх випадків – відстеження положення ідентифікованих об’єктів, використання різниці між відеокадрами, додаткова попередня підготовка вхідних даних. Іншим важливим напрямком вдосконалення є оптимізація методів для роботи з відеоданими в реальному часі, оскільки більшість сучасних методів орієнтовані на зображення.
Результати. В результаті проведеного дослідження було знайдено оптимальний алгоритм для подальших досліджень та оптимізацій.
Висновки. Аналіз існуючих робіт та досліджень показав найбільш перспективний алгоритм для подальших оптимізацій та експериментів. Також існуючі підходи все ще мають певний простір для розвитку. Наступним кроком є робота над обраним алгоритмом та дослідження можливостей його вдосконалення
МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ПЕРЕПОВНЕННЯ РОЗРЯДНОЇ СІТКИ КОМП’ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ, ЩО ФУНКЦІОНУЄ В СИСТЕМІ ЗАЛИШКОВИХ КЛАСІВ
No full textContext. Consideration of a set of examples of practical application of the procedure for identifying overflow of the bit grid of a computer system operating in a non-positional number system in residual classes. The object of the study is the process of processing data represented in the residual class system.
Objective. The goal of the work is to consider and analyze examples of the bit grid overflow definition of a computer system when implementing the operation of adding two numbers in a system of residual classes based on the application of a method for determining the bit grid overflow, based on the use of the concept of number rank.
Method. The specificity of the functioning of a computer system in a system of residual classes requires the implementation of not only modular operations, but also requires the implementation of additional, so-called non-modular operations. Non-modular operations include the operation of determining the overflow of the bit grid of a computer system in the system of residual classes. In a non-positional number system in residual classes, implementing the process of detecting overflow of the bit grid of a computer system is a difficult task to implement. The method considered in the work for determining the overflow of the bit grid is based on the use of positional features of a non-positional code of numbers in the system of residual classes, namely the true and calculated ranks of a number. The process of determining the overflow of the result of the operation of adding two numbers in the system of residual classes has been studied, since this arithmetic operation is the main, basic operation performed by a computer system.
Results. The developed methods are justified theoretically and studied when performing arithmetic modular operations of addition, subtraction and multiplication using tabular procedures.
Conclusions. The main advantage of the presented method is that the process of determining the overflow of the bit grid can be carried out in the dynamics of the computing process of the computer system, i.e. without stopping the solution of the problem. This circumstance makes it possible to reduce the unproductive expenditure of the computer system in the system of residual classes. In addition, this method can be used to control the operation of adding two numbers in the residual class system. This increases the reliability of obtaining the true result of the operation of adding two numbers in the system of residual classes.Актуальність. Розглянуто метод визначення переповнення розрядної сітки, а також комплекс прикладів практичного застосування процедури ідентифікації переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи, що функціонує в непозиційній системі числення в залишкових класах. Об’єктом дослідження є процес обробки даних, представлених у системі залишкових класів.
Мета роботи – розглянути та проаналізувати приклади визначення переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи при реалізації операції додавання двох чисел у системі залишкових класів на основі застосування методу визначення переповнення розрядної сітки, заснованого на використанні поняття рангу числа.
Метод. Специфіка функціонування комп’ютерної системи у системі залишкових класів вимагає виконання як модульних операцій, так й реалізації додатково, так званих, немодульних операцій. До немодульних операцій належить операція визначення переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи у системі залишкових класів. У непозиційній системі числення в залишкових класах реалізація процесу виявлення переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи є важко реалізованим завданням. Розглянутий у статті метод визначення переповнення розрядної сітки ґрунтується на використанні позиційних ознак непозиційного коду чисел у системі залишкових класів, а саме істинного та розрахункового рангів числа. Досліджено процес визначення переповнення розрядної сітки результату операції додавання двох чисел у системі залишкових класів, оскільки саме виконання арифметичної операції додавання є основною, базовою операцією комп’ютерної системи.
Результати. Наведено приклади використання методу визначення переповнення результату операції додавання двох чисел у системі залишкових класів, в основу якого покладено модульні операції визначення розрахункового та істинного рангів безпосередньо доданків та рангу суми двох доданків. Аналіз отриманих результатів показав практичну застосовність розглянутого методу.
Висновки. Основним перевагою представленого методу є те, що визначення переповнення розрядної сітки можна здійснювати у динаміці обчислювального процесу комп’ютерної системи, тобто без зупинки розв’язання задачі. Ця обставина дозволяє знизити непродуктивні витрати комп’ютерної системи в системі залишкових класів. Крім цього, цей метод можна використовувати для контролю операції додавання двох чисел в системі залишкових класів. Це підвищує достовірність отримання істинного результату операції додавання двох чисел в системі залишкових класів.Актуальність. Розглянуто метод визначення переповнення розрядної сітки, а також комплекс прикладів практичного застосування процедури ідентифікації переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи, що функціонує в непозиційній системі числення в залишкових класах. Об’єктом дослідження є процес обробки даних, представлених у системі залишкових класів.
Мета роботи – розглянути та проаналізувати приклади визначення переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи при реалізації операції додавання двох чисел у системі залишкових класів на основі застосування методу визначення переповнення розрядної сітки, заснованого на використанні поняття рангу числа.
Метод. Специфіка функціонування комп’ютерної системи у системі залишкових класів вимагає виконання як модульних операцій, так й реалізації додатково, так званих, немодульних операцій. До немодульних операцій належить операція визначення переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи у системі залишкових класів. У непозиційній системі числення в залишкових класах реалізація процесу виявлення переповнення розрядної сітки комп’ютерної системи є важко реалізованим завданням. Розглянутий у статті метод визначення переповнення розрядної сітки ґрунтується на використанні позиційних ознак непозиційного коду чисел у системі залишкових класів, а саме істинного та розрахункового рангів числа. Досліджено процес визначення переповнення розрядної сітки результату операції додавання двох чисел у системі залишкових класів, оскільки саме виконання арифметичної операції додавання є основною, базовою операцією комп’ютерної системи.
Результати. Наведено приклади використання методу визначення переповнення результату операції додавання двох чисел у системі залишкових класів, в основу якого покладено модульні операції визначення розрахункового та істинного рангів безпосередньо доданків та рангу суми двох доданків. Аналіз отриманих результатів показав практичну застосовність розглянутого методу.
Висновки. Основним перевагою представленого методу є те, що визначення переповнення розрядної сітки можна здійснювати у динаміці обчислювального процесу комп’ютерної системи, тобто без зупинки розв’язання задачі. Ця обставина дозволяє знизити непродуктивні витрати комп’ютерної системи в системі залишкових класів. Крім цього, цей метод можна використовувати для контролю операції додавання двох чисел в системі залишкових класів. Це підвищує достовірність отримання істинного результату операції додавання двох чисел в системі залишкових класів