Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
АЛГОРИТМ ОПТИМАЛЬНОГО РЕЗЕРВУВАННЯ РОЗПОДІЛЕНИХ ВИЧИСЛЮВАЛЬНИХ РЕСУРСІВ ЗА КРИТЕРІЮ ЕФЕКТИВНОГО ВИКОРИСТАННЯ ВИЧИСЛЮВАЛЬНИХ ВУЗЛІВ
No full textThis paper presents algorithm for optimal distributed resources reservation, that allow to find reservation areas according to minimal amount of used computational nodes optimization criteria and maximal productivity usage of equipped computational nodes criteria. Paper contains detailed algorithm description, including set of preliminary conditions that reduce computational complexity of enumerating part of algorithm.В работе предлагается алгоритм оптимального резервирования вычислительных ресурсов, способный осуществлятьпоиск областей резервирования, согласно критериям оптимальности по числу и максимальной загруженности задействованных вычислительных узлов. Приводится детальное описание алгоритма и набора предварительных условий, которые сужают область поиска переборной части алгоритма.В роботі запропоновано алгоритм оптимального резервування обчислювальних ресурсів, що здатен виконувати пошук областей резервування, згідно критеріям оптимальност і по числу та максимальному завантаженню задіяних обчислювальних вузлів. Наводиться детальний опис алгоритму та набору попередніх умов, що звужують область пошуку у переборній частині алгоритму
ІННОВАЦІЙНИЙ ВДОСКОНАЛЕНИЙ МЕТОД НАБЛИЖЕНОГО РІШЕННЯ ДЛЯ ЗАДАЧІ ЦІЛОЧИСЕЛЬНОГО РАНЦЯ, СТИСНЕННЯ ПОМИЛОК ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНІ ЕКСПЕРИМЕНТИ
No full textContext. Mathematical models of many optimization problems encountered in economics and engineering are taken in the form of an integer knapsack problem. Since this problem belongs to the class of “NP-complete”, that is, “hard to solve” problems, the number of operations required by known methods to find its optimal solution is exponential. This does not allow solving large-scale problems in real time. Therefore, various and fast working approximate solution methods of this problem have been developed. However, it is known that the approximate solution provided by those methods can differ significantly from the optimal solution in most cases. Therefore, after taking any approximate solution as a starting point, there is a demand to develop methods for its further improvement. Development of such methods has both theoretical and great practical importance.
Objective. The main purpose solving of this issue is as follows. The main purpose in performing this work is to first find an initial approximate solution of the problem using any known method, and then work out an algorithm for successively further improvement of this solution. For this purpose, the set of numbers with which the coordinates of the optimal solution and the found approximate solution can differ should be determined. After that, new solutions should be constructed by assigning possible values to the unknowns corresponding to the numbers in that set, and the best among these solutions should be selected. However, the algorithm for constructing such a solution should be simple, require a small number of operations, not cause difficulties from the point of view of programming, be new and be applicable to practical issues.
Method. The essence of the proposed method consists of the following. First, the initial approximate solution of the considered problem and the value of the objective function corresponding to this solution are found by a known rule. After that, the optimal solution of the problem is easily found by a known method, without taking into account the condition that the unknowns are integers. Obviously, this solution can take at most one coordinate fractional value. It is assumed that the coordinates of the optimal solution of the integer knapsack problem and the initial approximate solution may differ around a certain fractional coordinate of the optimal solution of the continuous problem. Then, the minimum number of non-zero coordinates and zero coordinates in the optimal solution is found. Corresponding theorems have been proved for this. It is assumed that the different coordinates of the optimal solution and the initial approximate solution located between those minimal numbers. Therefore, the best solution can be selected by successively changing the coordinates between those minimum numbers one by one.
Results. Extensive calculation experiments were conducted with the application of the proposed method.To have a high quality of this method was confirmed once again through experiments.
Conclusions. The proposed method is new, simple in nature, easy to consider from the programming point of view, and has important practical importance. Thus, we call this solution the innovative improved approximate solution.Актуальність. Математичні моделі багатьох задач оптимізації, що зустрічаються в економіці та техніці, розглядаються у формі задачі про цілочисельний рюкзак. Оскільки ця задача належить до класу «NP-повних», тобто «важко розв’язуваних», кількість операцій, необхідних відомим методам для знаходження її оптимального розв’язку, експоненціальна. Це не дозволяє вирішувати масштабні завдання в режимі реального часу. Тому розроблено різноманітні та швидкопрацюючі методи наближеного розв’язання цієї задачі. Однак відомо, що наближене рішення, отримане цими методами, у більшості випадків може суттєво відрізнятися від оптимального. Тому після прийняття будь-якого наближеного рішення за вихідну точку виникає потреба розробити методи його подальшого вдосконалення. Розробка таких методів має як теоретичне, так і велике практичне значення.
Мета роботи. Основна мета вирішення цього питання полягає в наступному. Основна мета виконання даної роботи полягає в тому, щоб будь-яким відомим методом спочатку знайти вихідний наближений розв’язок задачі, а потім розробити алгоритм для послідовного подальшого вдосконалення цього розв’язку. Для цього необхідно визначити набір чисел, якими можуть відрізнятися координати оптимального і знайденого наближеного розв’язку. Після цього слід побудувати нові розв’язки шляхом присвоєння можливих значень невідомим, що відповідають числам цього набору, і вибрати найкраще з цих розв’язків. Але алгоритм побудови такого рішення повинен бути простим, вимагати невеликої кількості операцій, не викликати труднощів з точки зору програмування, бути новим і застосовним до практичних завдань.
Метод. Суть запропонованого способу полягає в наступному. Спочатку за відомим правилом знаходять початковий наближений розв’язок задачі, що розглядається, і відповідне йому значення цільової функції. Після цього оптимальний розв’язок задачі легко знаходить відомим методом без урахування умови цілості невідомих. Очевидно, що цей розв’язок може приймати не більше одного дробового значення координати. Передбачається, що координати оптимального розв’язку цілочисельної задачі про ранець і початкового наближеного розв’язку можуть відрізнятися навколо певної дробової координати оптимального розв’язку неперервної задачі. Потім знайдено мінімальну кількість ненульових координат і нульових координат в оптимальному розв’язку. Для цього доведено відповідні теореми. Передбачається, що різні координати оптимального розв’язку та початкового наближеного розв’язку знаходяться між цими мінімальними числами. Таким чином, найкраще рішення можна вибрати шляхом послідовної зміни координат між цими мінімальними числами один за одним.
Результати. Із застосуванням запропонованого методу були проведені численні розрахункові експерименти. Висока якість цього методу ще раз підтверджена експериментально.
Висновки. Запропонований метод є новим, простим за своєю суттю, легким для програмування та має важливе практичне значення. Таким чином, ми називаємо це рішення інноваційним покращеним наближеним рішенням.Актуальність. Математичні моделі багатьох задач оптимізації, що зустрічаються в економіці та техніці, розглядаються у формі задачі про цілочисельний рюкзак. Оскільки ця задача належить до класу «NP-повних», тобто «важко розв’язуваних», кількість операцій, необхідних відомим методам для знаходження її оптимального розв’язку, експоненціальна. Це не дозволяє вирішувати масштабні завдання в режимі реального часу. Тому розроблено різноманітні та швидкопрацюючі методи наближеного розв’язання цієї задачі. Однак відомо, що наближене рішення, отримане цими методами, у більшості випадків може суттєво відрізнятися від оптимального. Тому після прийняття будь-якого наближеного рішення за вихідну точку виникає потреба розробити методи його подальшого вдосконалення. Розробка таких методів має як теоретичне, так і велике практичне значення.
Мета роботи. Основна мета вирішення цього питання полягає в наступному. Основна мета виконання даної роботи полягає в тому, щоб будь-яким відомим методом спочатку знайти вихідний наближений розв’язок задачі, а потім розробити алгоритм для послідовного подальшого вдосконалення цього розв’язку. Для цього необхідно визначити набір чисел, якими можуть відрізнятися координати оптимального і знайденого наближеного розв’язку. Після цього слід побудувати нові розв’язки шляхом присвоєння можливих значень невідомим, що відповідають числам цього набору, і вибрати найкраще з цих розв’язків. Але алгоритм побудови такого рішення повинен бути простим, вимагати невеликої кількості операцій, не викликати труднощів з точки зору програмування, бути новим і застосовним до практичних завдань.
Метод. Суть запропонованого способу полягає в наступному. Спочатку за відомим правилом знаходять початковий наближений розв’язок задачі, що розглядається, і відповідне йому значення цільової функції. Після цього оптимальний розв’язок задачі легко знаходить відомим методом без урахування умови цілості невідомих. Очевидно, що цей розв’язок може приймати не більше одного дробового значення координати. Передбачається, що координати оптимального розв’язку цілочисельної задачі про ранець і початкового наближеного розв’язку можуть відрізнятися навколо певної дробової координати оптимального розв’язку неперервної задачі. Потім знайдено мінімальну кількість ненульових координат і нульових координат в оптимальному розв’язку. Для цього доведено відповідні теореми. Передбачається, що різні координати оптимального розв’язку та початкового наближеного розв’язку знаходяться між цими мінімальними числами. Таким чином, найкраще рішення можна вибрати шляхом послідовної зміни координат між цими мінімальними числами один за одним.
Результати. Із застосуванням запропонованого методу були проведені численні розрахункові експерименти. Висока якість цього методу ще раз підтверджена експериментально.
Висновки. Запропонований метод є новим, простим за своєю суттю, легким для програмування та має важливе практичне значення. Таким чином, ми називаємо це рішення інноваційним покращеним наближеним рішенням
РОЗПІЗНАВАННЯ ЛІТАКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТА ВИЯВЛЕННЯ КОНТУРІВ
No full textContext. Aircraft detection is an essential task in the military, as fast and accurate aircraft identification allows for timely response to potential threats, effective airspace control, and national security. The use of deep neural networks improves the accuracy of aircraft recognition, which is essential for modern defense and airspace monitoring needs.
Objective. The work aims to improve the accuracy of aircraft recognition in high-resolution optical satellite imagery by using deep neural networks and a method of sequential boundary traversal to detect object contours.
Method. A method for improving the accuracy of aircraft detection on high-resolution satellite images is proposed. The first stage involves collecting data from the HRPlanesv2 dataset containing high-precision satellite images with aircraft annotations. The second stage consists of preprocessing the images using a sequential boundary detection method to detect object contours. In the third stage, training data is created by integrating the obtained contours with the original HRPlanesv2 images. In the fourth stage, the YOLOv8m object detection model is trained separately on the original HRPlanesv2 dataset and the dataset with the applied preprocessing, which allows the evaluation of the impact of additional processed features on the model performance.
Results. Software that implements the proposed method was developed. Testing was conducted on the primary data before preprocessing and the data after its application. The results confirmed the superiority of the proposed method over classical approaches, providing higher aircraft recognition accuracy. The mAP50 index reached 0.994, and the mAP50-95 index reached 0.864, 1% and 4.8% higher than the standard approach.
Conclusions. The experiments confirm the effectiveness of the proposed method of aircraft detection using deep neural networks and the process of sequential boundary traversal to detect object contours. The results indicate this approach’s high accuracy and efficiency, which allows us to recommend it for use in research related to aircraft recognition in high-resolution images. Further research could focus on improving image preprocessing methods and developing object recognition technologies in machine learning.Актуальність. Розпізнавання літаків є важливою задачею у військовій сфері, оскільки швидка та точна ідентифікація літальних апаратів дозволяє своєчасно реагувати на потенційні загрози, ефективно контролювати повітряний простір і підтримувати національну безпеку. Використання глибоких нейронних мереж підвищує точність розпізнавання літаків, що є важливим для сучасних потреб оборони та моніторингу повітряного простору.
Мета роботи – підвищення точності розпізнавання літаків на оптичних космічних знімках високої роздільної здатності за допомогою глибоких нейронних мереж та методу послідовного обходу меж для виявлення контурів обʼєктів.
Метод. Запропоновано метод для підвищення точності розпізнавання літаків на супутникових знімках високої роздільної здатності. На першому етапі здійснюється збір даних із набору HRPlanesv2, що містить високоточні супутникові зображення з анотаціями літаків. Другий етап передбачає попередню обробку зображень за допомогою методу послідовного обходу меж для виявлення контурів об’єктів. На третьому етапі створюються навчальні дані шляхом інтеграції отриманих контурів з оригінальними зображеннями HRPlanesv2. На четвертому етапі модель виявлення об’єктів YOLOv8m тренується окремо на оригінальному наборі даних HRPlanesv2 та на наборі даних із застосованою попередньою обробкою, що дозволяє оцінити вплив додаткових оброблених характеристик на продуктивність моделі.
Результати. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод. Тестування проводилося як на первинних даних до попередньої обробки, так і на даних після її застосування. Результати підтвердили перевагу запропонованого методу над класичними підходами, забезпечуючи вищу точність розпізнавання літаків. Показник mAP50 досяг 0.994, а mAP50-95 – 0.864, що на 1% і 4,8% відповідно, вище, ніж у стандартного підходу.
Висновки. Проведені експерименти підтверджують ефективність запропонованого методу розпізнавання літаків за допомогою глибоких нейронних мереж та методу послідовного обходу меж для виявлення контурів обʼєктів. Результати вказують на високу точність і ефективність цього підходу, що дозволяє рекомендувати його для використання в задачах, пов’язаних із розпізнаванням літаків на зображеннях високої роздільної здатності. Подальші дослідження можуть зосередитися на вдосконаленні методів попередньої обробки зображень і розвитку технологій розпізнавання об’єктів у машинному навчанні.Актуальність. Розпізнавання літаків є важливою задачею у військовій сфері, оскільки швидка та точна ідентифікація літальних апаратів дозволяє своєчасно реагувати на потенційні загрози, ефективно контролювати повітряний простір і підтримувати національну безпеку. Використання глибоких нейронних мереж підвищує точність розпізнавання літаків, що є важливим для сучасних потреб оборони та моніторингу повітряного простору.
Мета роботи – підвищення точності розпізнавання літаків на оптичних космічних знімках високої роздільної здатності за допомогою глибоких нейронних мереж та методу послідовного обходу меж для виявлення контурів обʼєктів.
Метод. Запропоновано метод для підвищення точності розпізнавання літаків на супутникових знімках високої роздільної здатності. На першому етапі здійснюється збір даних із набору HRPlanesv2, що містить високоточні супутникові зображення з анотаціями літаків. Другий етап передбачає попередню обробку зображень за допомогою методу послідовного обходу меж для виявлення контурів об’єктів. На третьому етапі створюються навчальні дані шляхом інтеграції отриманих контурів з оригінальними зображеннями HRPlanesv2. На четвертому етапі модель виявлення об’єктів YOLOv8m тренується окремо на оригінальному наборі даних HRPlanesv2 та на наборі даних із застосованою попередньою обробкою, що дозволяє оцінити вплив додаткових оброблених характеристик на продуктивність моделі.
Результати. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод. Тестування проводилося як на первинних даних до попередньої обробки, так і на даних після її застосування. Результати підтвердили перевагу запропонованого методу над класичними підходами, забезпечуючи вищу точність розпізнавання літаків. Показник mAP50 досяг 0.994, а mAP50-95 – 0.864, що на 1% і 4,8% відповідно, вище, ніж у стандартного підходу.
Висновки. Проведені експерименти підтверджують ефективність запропонованого методу розпізнавання літаків за допомогою глибоких нейронних мереж та методу послідовного обходу меж для виявлення контурів обʼєктів. Результати вказують на високу точність і ефективність цього підходу, що дозволяє рекомендувати його для використання в задачах, пов’язаних із розпізнаванням літаків на зображеннях високої роздільної здатності. Подальші дослідження можуть зосередитися на вдосконаленні методів попередньої обробки зображень і розвитку технологій розпізнавання об’єктів у машинному навчанні
ВИКОРИСТАННЯ АДАПТИВНОЇ ФІЛЬТРАЦІЇ ТА МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ У СИСТЕМАХ ПРИДУШЕННЯ ШУМУ, РЕАЛІЗОВАНИХ НА ПЛАТФОРМІ SOC
No full textContext. Modern video conferencing systems work in different noise environments, so preservation of speech clarity and provision of quick adaptation to changes in this environment are relevant tasks. During the development of embedded systems, finding a balance between resource consumption, performance, and signal quality obtained after noise suppression is necessary. Systems on a chip allow us to use the power of both processor cores available on the hardware platform and FPGAs to perform complex calculations, which contributes to increasing the speed or reducing the load on the central SoC cores.
Objective. To conduct a comparative analysis of the noise suppression quality in audio signals by an adaptive filtering algorithm and a filtering algorithm using machine learning based on the RNNoise neural network in noise suppression devices on the technological platform SoC.
Method. Evaluation using objective metrics and spectrogram analysis using the Librosa library in Python. Neural network training and model design are performed on the basis of Python and Torch tools. The Vitis IDE package was used for the neural network implementation on the platform SoC.
Results. The analysis of two noise suppression methods using the adaptive Wiener filter and the RNNoise neural network was performed. In the considered scenarios, it was determined that the neural network shows better noise suppression results according to the analysis of spectrograms and objective metrics.
Conclusions. A comparative analysis of the effectiveness of noise suppression algorithms based on adaptive filters and a neural network was performed for scenarios with different noise environments. The results of objective SIGMOS metrics were obtained to evaluate the quality of the received audio signal. In addition, the possibility of running the RNNoise neural network on the technological platform SoC ZYNQ 7000 was verified.Актуальність. Сучасні системи відео конференційного зв’язку працюють у різноманітному шумовому оточенні, тому актуальними завданнями є збереження чіткості мовлення та забезпечення швидкої адаптації до зміни цього оточення. При розробці вбудованих систем виникає необхідність знайти баланс між споживанням ресурсів, продуктивністю та якістю сигналу, отриманого після придушення шуму. Системи на кристалі дозволяють використовувати потужність як процесорних ядер, доступних на апаратній платформі, так і FPGA, для виконання складних обчислень, що сприяє підвищенню швидкодії або зменшенню навантаження на основні ядра SoC.
Мета. Проведення порівняльного аналізу якості придушення шуму у аудіо сигналах алгоритмом адаптивної фільтрації та алгоритмом фільтрації з використанням машинного навчання на основі нейронної мережі rnnoise в пристроях придушення шуму на технологічній платформі SoC.
Метод. Оцінка за допомогою об’єктивних метрик, аналіз спектрограм з використанням бібліотеки Librosa на Python. Навчання нейромережі та проєктування моделі виконується на основі інструментів Python та Torch. Для реалізації нейронної мережі на платформі SoC використовувався пакет Vitis IDE.
Результати. Виконано аналіз двох методів придушення шуму з використанням адаптивного фільтру Вейнера та нейронної мережі RNNoise. У розглянутих сценаріях було визначено що нейронна мережа показує кращі результати придушення шуму згідно до аналізу спектрограм та об’єктивних метрик.
Висновки. У роботі було виконано порівняльний аналіз ефективності алгоритмів придушення шуму на базі адаптивних фільтрів і нейронної мережі у сценаріях з різним шумовим оточенням. Були отримані результати об’єктивих метрик SIGMOS для оцінки якості отриманого аудіосигналу. Додатково була виконана перевірка можливості запуску нейронної мережі RNNoise на технологічній платформі SoC ZYNQ 7000.Актуальність. Сучасні системи відео конференційного зв’язку працюють у різноманітному шумовому оточенні, тому актуальними завданнями є збереження чіткості мовлення та забезпечення швидкої адаптації до зміни цього оточення. При розробці вбудованих систем виникає необхідність знайти баланс між споживанням ресурсів, продуктивністю та якістю сигналу, отриманого після придушення шуму. Системи на кристалі дозволяють використовувати потужність як процесорних ядер, доступних на апаратній платформі, так і FPGA, для виконання складних обчислень, що сприяє підвищенню швидкодії або зменшенню навантаження на основні ядра SoC.
Мета. Проведення порівняльного аналізу якості придушення шуму у аудіо сигналах алгоритмом адаптивної фільтрації та алгоритмом фільтрації з використанням машинного навчання на основі нейронної мережі rnnoise в пристроях придушення шуму на технологічній платформі SoC.
Метод. Оцінка за допомогою об’єктивних метрик, аналіз спектрограм з використанням бібліотеки Librosa на Python. Навчання нейромережі та проєктування моделі виконується на основі інструментів Python та Torch. Для реалізації нейронної мережі на платформі SoC використовувався пакет Vitis IDE.
Результати. Виконано аналіз двох методів придушення шуму з використанням адаптивного фільтру Вейнера та нейронної мережі RNNoise. У розглянутих сценаріях було визначено що нейронна мережа показує кращі результати придушення шуму згідно до аналізу спектрограм та об’єктивних метрик.
Висновки. У роботі було виконано порівняльний аналіз ефективності алгоритмів придушення шуму на базі адаптивних фільтрів і нейронної мережі у сценаріях з різним шумовим оточенням. Були отримані результати об’єктивих метрик SIGMOS для оцінки якості отриманого аудіосигналу. Додатково була виконана перевірка можливості запуску нейронної мережі RNNoise на технологічній платформі SoC ZYNQ 7000
УТОЧНЕННЯ І КЕРОВАНІСТЬ ЗА ТОЧНІСТЮ МЕТОДУ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ ДОВГОВІЧНОСТІ КОРОДУЮЧОЇ КОНСТРУКЦІЇ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
No full textContext. The prediction of the time until failure of corroding hinge-rod structures is a crucial component in risk management across various industrial sectors. An accurate solution to the durability problem of corroding structures allows for the prevention of undesired consequences that may arise in the event of an emergency situation. Alongside this, the question of the effectiveness of existing methods for solving this problem and ways to enhance them arises.
Objective. The objective is to refine the method of solving the durability problem of a corroding structure using an artificial neural network and establish accuracy control.
Method. To refine the original method, alternative sets of input data for the artificial neural network which increase information about the change in axial forces over time are considered. For each set of input data a set of models is trained. Based on target metric values distribution among the obtained sets, a set is selected where the minimum value of the mathematical expectation of the target metric is achieved. For the set of models corresponding to the identified best set, accuracy control of the method is determined by establishing the relationship between the mathematical expectation of the target metric and the parameters of the numerical solution.
Results. The conditions under which a lower value of the mathematical expectation of the target metric is obtained compared to the original method are determined. The results of numerical experiments, depending on the considered case, show, in average, an improvement on 43.54% and 9.67% in the refined method compared to the original. Additionally, the proposed refinement reduces the computational costs required to find a solution by omitting certain steps of the original method. An accuracy control rule of the method is established, which allows to obtain on average a given error value without performing extra computations.
Conclusions. The obtained results indicate the feasibility of applying the proposed refinement. A higher accuracy in predicting the time until failure of corroding hinge-rod structures allows to reduce the risks of an emergency situation. Additionally, accuracy control enables finding a balance between computational costs and the accuracy of solving the problem. KEYWORDSАктуальність. Прогнозування часу виходу з ладу кородуючих шарнірно-стрижневих конструкції є важливою складовою управління ризиками багатьох сфер промисловості. Точний розв’язок задачі довговічності кородуючої конструкції дозволяє попередити ряд небажаних наслідків, що виникають у разі настання аварійної ситуації. Разом з цим постає питання ефективності існуючих методів розв’язання даної задачі та способів їх покращення.
Мета роботи полягає в уточненні методу розв’язання задачі довговічності кородуючої конструкції із використанням штучної нейронної мережі і встановлення керованості за точністю.
Метод. Для уточнення оригінального методу розглядаються альтернативні набори вхідних даних для штучної нейронної мережі, що дозволяють збільшити інформацію про зміну осьових зусиль у часі. Для кожного набору вхідних даних навчається множина моделей. На основі розподілів значень цільової метрики моделей із отриманих множин обирається набір, на якому досягається найменше значення математичного сподівання цільової метрики. Для множини моделей, що відповідає знайденому найкращому набору, визначається керованість за точністю методу шляхом встановлення залежності між математичним сподіванням цільової метрики і параметрами чисельного розв’язання.
Результати. Визначено умови, за яких отримано менше значення математичного сподівання цільової метрики порівняно з оригінальним методом. Результати чисельних експериментів, в залежності від розглядуваного випадку, показують в середньому на 43.54% і 9.67% кращі результати уточненого методу порівняно з оригінальним. Окрім цього, запропоноване уточнення зменшує необхідні для знаходження розв’язку обчислювальні витрати за рахунок відмови від деяких кроків оригінального методу. Отримано закон керованості методу за точністю, який дозволяє в середньому отримувати задане значення похибки без виконання зайвих обчислень.
Висновки. Отримані результати свідчать про доцільність застосування запропонованого уточнення. Більш висока точність прогнозування часу виходу з ладу кородуючих шарнірно-стрижневих конструкцій дозволяє зменшити ризики настання аварійних ситуацій, а керованість за точністю – знаходити баланс між обчислювальними витратами і точністю розв’язання задачі. Актуальність. Прогнозування часу виходу з ладу кородуючих шарнірно-стрижневих конструкції є важливою складовою управління ризиками багатьох сфер промисловості. Точний розв’язок задачі довговічності кородуючої конструкції дозволяє попередити ряд небажаних наслідків, що виникають у разі настання аварійної ситуації. Разом з цим постає питання ефективності існуючих методів розв’язання даної задачі та способів їх покращення.
Мета роботи полягає в уточненні методу розв’язання задачі довговічності кородуючої конструкції із використанням штучної нейронної мережі і встановлення керованості за точністю.
Метод. Для уточнення оригінального методу розглядаються альтернативні набори вхідних даних для штучної нейронної мережі, що дозволяють збільшити інформацію про зміну осьових зусиль у часі. Для кожного набору вхідних даних навчається множина моделей. На основі розподілів значень цільової метрики моделей із отриманих множин обирається набір, на якому досягається найменше значення математичного сподівання цільової метрики. Для множини моделей, що відповідає знайденому найкращому набору, визначається керованість за точністю методу шляхом встановлення залежності між математичним сподіванням цільової метрики і параметрами чисельного розв’язання.
Результати. Визначено умови, за яких отримано менше значення математичного сподівання цільової метрики порівняно з оригінальним методом. Результати чисельних експериментів, в залежності від розглядуваного випадку, показують в середньому на 43.54% і 9.67% кращі результати уточненого методу порівняно з оригінальним. Окрім цього, запропоноване уточнення зменшує необхідні для знаходження розв’язку обчислювальні витрати за рахунок відмови від деяких кроків оригінального методу. Отримано закон керованості методу за точністю, який дозволяє в середньому отримувати задане значення похибки без виконання зайвих обчислень.
Висновки. Отримані результати свідчать про доцільність застосування запропонованого уточнення. Більш висока точність прогнозування часу виходу з ладу кородуючих шарнірно-стрижневих конструкцій дозволяє зменшити ризики настання аварійних ситуацій, а керованість за точністю – знаходити баланс між обчислювальними витратами і точністю розв’язання задачі. 
ПРОЕКТУВАННЯ КОНВЕЄРНОГО ПРОЦЕСОРА RISC-V АРХІТЕКТУРИ З АПАРАТНИМ СПІВПРОЦЕСОРОМ ЦИФРОВОЇ ОБРОБКИ СИГНАЛІВ
Get PDFContext. The digital signal processing is applied in many fields of science, technology and human activity. One of the ways of implementing algorithms of digital signal processing is the development of coprocessors as an integral part of well-known architectures.
In the case of developing a pipelined device, the presented approach will allow to use software and hardware tools of the appropriate architecture, provide the faster execution of signal processing algorithms, reduce the number of cycles and memory accesses.
Objective. Objectives are design and characterization study of a pipelined RISC-V processor and coprocessor of digital signal processing which performs fast Fourier transform.
Method. Analyzing technical literature and existing decisions allow to assess advantages and disadvantages of modern developments and on the basis of which to form the relevance of the selected topic. Model designing and simulation results allow to examine a model efficiency, to determine weak components’ parts and to improve model parameters.
Results. The pipelined RISC-V processor has been designed which executes a basic set of instructions. Execution time of assembly program on the single-cycled and the pipelined processors have been analyzed. According to the results, the test program on the pipelined processor is executed in 29 cycles, while on the single-cycle processor it takes 60 cycles. The structure of the coprocessor for the fast Fourier transform algorithm and a set of processor instructions that allow working with the coprocessor have been developed. The number of cycles of the coprocessor based on Radix-2 fast Fourier transform algorithm for 512 points is 2358 cycles, and for 1024 points is 5180 cycles.
Conclusions. Conducted researches and calculations have showed that the application of the developed hardware coprocessor reduces the fast Fourier transform algorithm execution time and the load of the pipelined processor during calculations.Актуальність. Цифрова обробка сигналів використовується в багатьох сферах науки, техніки та діяльності людини. Одним із шляхів реалізації алгоритмів цифрової обробки сигналів є розробка співпроцесорів, як складової частини відомих архітектур. У випадку розробки конвеєрного пристрою такий підхід дозволить використовувати програмні та апаратні засоби відповідної архітектури, забезпечити швидше виконання алгоритмів обробки сигналів, скоротити кількість тактів та кількість звернень до пам’яті.
Мета роботи – проектування та дослідження характеристик конвеєрного процесора архітектури RISC-V з співпроцесором цифрової обробки сигналів, що виконує швидке перетворення Фур’є.
Метод. Аналіз технічної літератури та існуючих рішень дозволяє оцінити переваги і недоліки сучасних розробок та на основі них сформувати актуальність обраної теми. Побудова моделей і дані симуляцій дозволяють перевірити працездатність моделі, знайти слабкі ланки компонентів та поліпшити параметри моделі.
Результати. Спроектовано конвеєрний процесор архітектури RISC-V, який виконує базовий набір інструкцій. Проаналізовано час виконання простої асемблерної програми на конвеєрному та однотактному процесорах. Згідно результатів, тестова програма на конвеєрному процесорі виконується за 29 тактів, тоді як на однотактному – за 60 тактів. Розроблено структуру співпроцесора виконання алгоритму швидкого перетворення Фур’є та набір процесорних інструкцій, які дозволяють працювати із співпроцесором. Кількість тактів виконання співпроцесором алгоритму швидкого перетворення Фур’є за основою два для 512 точок складає 2358 тактів, а для 1024 точок – 5180 тактів.
Висновки. Проведені дослідження та розрахунки показали, що використання розробленого апаратного співпроцесора зменшує час виконання алгоритму ШПФ та навантаження на процесор під час обчислень.Актуальність. Цифрова обробка сигналів використовується в багатьох сферах науки, техніки та діяльності людини. Одним із шляхів реалізації алгоритмів цифрової обробки сигналів є розробка співпроцесорів, як складової частини відомих архітектур. У випадку розробки конвеєрного пристрою такий підхід дозволить використовувати програмні та апаратні засоби відповідної архітектури, забезпечити швидше виконання алгоритмів обробки сигналів, скоротити кількість тактів та кількість звернень до пам’яті.
Мета роботи – проектування та дослідження характеристик конвеєрного процесора архітектури RISC-V з співпроцесором цифрової обробки сигналів, що виконує швидке перетворення Фур’є.
Метод. Аналіз технічної літератури та існуючих рішень дозволяє оцінити переваги і недоліки сучасних розробок та на основі них сформувати актуальність обраної теми. Побудова моделей і дані симуляцій дозволяють перевірити працездатність моделі, знайти слабкі ланки компонентів та поліпшити параметри моделі.
Результати. Спроектовано конвеєрний процесор архітектури RISC-V, який виконує базовий набір інструкцій. Проаналізовано час виконання простої асемблерної програми на конвеєрному та однотактному процесорах. Згідно результатів, тестова програма на конвеєрному процесорі виконується за 29 тактів, тоді як на однотактному – за 60 тактів. Розроблено структуру співпроцесора виконання алгоритму швидкого перетворення Фур’є та набір процесорних інструкцій, які дозволяють працювати із співпроцесором. Кількість тактів виконання співпроцесором алгоритму швидкого перетворення Фур’є за основою два для 512 точок складає 2358 тактів, а для 1024 точок – 5180 тактів.
Висновки. Проведені дослідження та розрахунки показали, що використання розробленого апаратного співпроцесора зменшує час виконання алгоритму ШПФ та навантаження на процесор під час обчислень
РОЗРОБКА ПЛАГІНА ДЛЯ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ СТРУКТУРНИХ СХЕМ ОБЧИСЛЮВАЧІВ НА ОСНОВІ ТЕКСТОВОГО ОПИСУ АЛГОРИТМІВ ГАРМОНІЧНИХ ПЕРЕТВОРЕНЬ
Get PDFContext. In many areas of science and technology, the numerical solution of problems is not enough for the further development of the implementation of the obtained results. Among the existing information visualization approaches, the one that allows you to effectively reveal unstructured actionable ideas, generalize or simplify the analysis of the received data is chosen. The results of visualization of generalized structural diagrams based on the textual description of the algorithm clearly reflect the interaction of its parts, which is important at the system engineering stage of computer design.
Objective of the study is the analysis and software implementation of structure visualization using the example of discrete harmonic transformation calculators obtained as a result of the synthesis of an algorithm based on cyclic convolutions with the possibility of extending the structure visualization to other computational algorithms.
Method. The generalized scheme of the synthesis of algorithms of fast harmonic transformations in the form of a set of cyclic convolution operations on the combined sequences of input data and the coefficients of the harmonic transformation function with their visualization in the form of a generalized structural diagram of the calculator.
The results. The result of the work is a software implementation of the visualization of generalized structural diagrams for the synthesized algorithms of cosine and Hartley transformations, which visually reflect the interaction of the main blocks of the computer. The software implementation of computer structure visualization is made in TypeScript using the Phaser 3 framework.
Conclusions. The work considers and analyzes the developed software implementation of visualization of the general structure of the calculator for fast algorithms of discrete harmonic transformations in the domain of real numbers, obtained as a result of the synthesis of the algorithm based on cyclic convolutions. The results of visualization of variants of structural schemes of computers clearly and clearly reflect the interaction of its parts and allow to evaluate one or another variant of the computing algorithm in the design process.Актуальність. У багатьох областях науки і техніки чисельне рішення задач недостатньо для подальшого розвитку реалізацій отриманих результатів. Серед існуючих підходів візуалізації інформації вибирають той, який дозволяє ефективно здійснити розкриття неструктурованих дієвих ідей, узагальнити або спростити аналіз отриманих даних. Результати візуалізації узагальнених структурних схем на основі текстового опису алгоритму наочно відображають взаємодію його частин, що важливо на системотехнічному етапі проєктування обчислювачів.
Мета дослідження – наліз та програмна реалізація візуалізації структури на прикладі обчислювачів дискретних гармонічних перетворень, отриманих в результаті синтезу алгоритму на основі циклічних згорток з можливістю розширення візуалізації структур на інші обчислювальні алгоритми.
Метод. Узагальнена схема синтезу алгоритмів швидких гармонічних перетворень у вигляді набору операцій циклічної згортки над комбінованими послідовностями вхідних даних і коефіцієнтами гармонічної функції перетворення з візуалізацією їх у вигляді узагальненої структурної схеми обчислювача.
Результати. Результатом роботи є програмна реалізація візуалізації узагальнених структурних схем для синтезованих алгоритмів косинусного та Хартлі перетворень, що наочно відображають взаємодію основних блоків обчислювача. Програмна реалізація візуалізації структури обчислювача виконана на мові TypeScript з використанням фреймворку Phaser 3.
Висновки. У роботі розглянуто та проаналізовано розроблену програмну реалізацію візуалізації загальної структури обчислювача для швидких алгоритмів дискретних гармонічних перетворень в області дійсних чисел, отриманих в результаті синтезу алгоритму на основі циклічних згорток. Результати візуалізації варіантів структурних схем обчислювачів наочно і зрозуміло відображають взаємодію його частини і дозволяють виконати оцінку того чи іншого варіанту обчислювального алгоритму в процесі проєктування.Актуальність. У багатьох областях науки і техніки чисельне рішення задач недостатньо для подальшого розвитку реалізацій отриманих результатів. Серед існуючих підходів візуалізації інформації вибирають той, який дозволяє ефективно здійснити розкриття неструктурованих дієвих ідей, узагальнити або спростити аналіз отриманих даних. Результати візуалізації узагальнених структурних схем на основі текстового опису алгоритму наочно відображають взаємодію його частин, що важливо на системотехнічному етапі проєктування обчислювачів.
Мета дослідження – наліз та програмна реалізація візуалізації структури на прикладі обчислювачів дискретних гармонічних перетворень, отриманих в результаті синтезу алгоритму на основі циклічних згорток з можливістю розширення візуалізації структур на інші обчислювальні алгоритми.
Метод. Узагальнена схема синтезу алгоритмів швидких гармонічних перетворень у вигляді набору операцій циклічної згортки над комбінованими послідовностями вхідних даних і коефіцієнтами гармонічної функції перетворення з візуалізацією їх у вигляді узагальненої структурної схеми обчислювача.
Результати. Результатом роботи є програмна реалізація візуалізації узагальнених структурних схем для синтезованих алгоритмів косинусного та Хартлі перетворень, що наочно відображають взаємодію основних блоків обчислювача. Програмна реалізація візуалізації структури обчислювача виконана на мові TypeScript з використанням фреймворку Phaser 3.
Висновки. У роботі розглянуто та проаналізовано розроблену програмну реалізацію візуалізації загальної структури обчислювача для швидких алгоритмів дискретних гармонічних перетворень в області дійсних чисел, отриманих в результаті синтезу алгоритму на основі циклічних згорток. Результати візуалізації варіантів структурних схем обчислювачів наочно і зрозуміло відображають взаємодію його частини і дозволяють виконати оцінку того чи іншого варіанту обчислювального алгоритму в процесі проєктування
ВІДНОВЛЕННЯ ПРОФІЛЮ ДІЕЛЕКТРИЧНОЇПРОНИКОВОСТІ ШАЛОВИХ СТРУКТУР З ВИКОРИСТАННЯММЕТОДУ ГЕЛЬФАНДА – ЛЕВІТАНА – МАРЧЕНКА
No full textConsidered are applied problems related to the usage of Gelfand – Levitan – Marchenko's method as acceleration iterrational procedure, methods to obtain impulse characteristics, consideration of non-flat character of probing wave, influence of energy losses in a sample as to the result of the building-up of the profile.Розглядаються такі прикладні питання, пов’язані з використанням методу Гельфанда – Левітана – Марченко, як пришвидшення ітераційної процедури, спосіб отримання імпульсної характеристики, урахування неплоского характеру хвилі, що зондує, та вплив втрат енергії в зразку, що досліджується, на результат відновлення профілю.Розглядаються такі прикладні питання, пов’язані звикористанням методу Гельфанда – Левітана – Марченко, як пришвидшення ітераційної процедури, спосіб отримання імпульсної характеристики, урахування неплоского характеру хвилі, що зондує, та вплив втрат енергії в зразку, що досліджується, на результат відновлення профілю
ОСОБЛИВОСТІ МАГІЧНИХ МЕТАЛЕВИХ НАНОКЛАСТЕРІВ У МОЛЕКУЛЯРНОМУ ТРАНЗИСТОРІ
No full textEffects of the charging and single-electron tunneling in a cluster structure are investigated theoretically. In the framework of the particle-in-a-box model for the spherical and disk-shaped gold clusters, the electron spectrum and the temperature dependence of the electron chemical potential are calculated. Difference between the chemical potentials of massive electrodes and island’s one leads to its charging. We show that the effective residual charge is equal to the non-integer value of elementary charge e and depends on the cluster's shape. The equations for the analysis of the current-voltage characteristic are used under restrictions associated with the Coulomb instability of a cluster. For single-electron molecular transistors the nonmonotonic size dependences of current gap and its voltage asymmetry are computed. We suggest that an overheating of electron subsystem leads to the disappearance of a current gap and gradual smoothing of current-voltage curves that is observed experimentally.Теоретически исследованы эффекты зарядки и одноэлектронного туннелирования в структуре на кластере. В рамках модели бесконечной потенциальной ямы для сферических и дискообразных золотых кластеров вычислены электронный спектр и температурная зависимость химического потенциала. Разница между химическими потенциалами массивных электродов и островков приводит к зарядке последних. Мы показываем, что эффективный остаточный заряд не равен целому значению заряда электрона e и зависит от формы кластера. Уравнения для анализа вольт-амперной характеристики используются с учетом ограничений, связанных с кулоновской неустойчивостью кластера. Для одноэлектронных молекулярных транзисторов вычислены немонотонные размерные зависимости токовой щели и ее асимметрия по напряжению. Мы предполагаем, что перегрев электронной подсистемы приводит к исчезновению токовой щели и постепенному сглаживанию вольт-амперных характеристик, что наблюдается в экспериментах.Теоретично досліджені ефекти зарядки й одноелектронного тунелювання в структурі на кластері. У рамках моделі нескінченної потенційної ями для сферичних і дискообразних золотих кластерів обчислені електронний спектр і температурна залежність хімічного потенціалу. Різниця між хімічними потенціалами масивних електродів і острівців приводить до зарядки останніх. Ми показуємо, що ефективний залишковий заряд не дорівнює цілому значенню заряду електрона e й залежить від форми кластера. Рівняння для аналізу вольт-амперної характеристики використовуються з урахуванням обмежень, пов'язаних з кулоновською нестійкістю кластера. Для одноелектронних молекулярних транзисторів обчислені немонотонні розмірні залежност і струмової щілини і її асиметрія по напрузі. Ми припускаємо, що перегрів електронної підсистеми приводить до зникнення струмової щілини й поступового згладжування вольт-амперних характеристик, що спостер ігається в експериментах
ЗАСТОСУВАННЯ Е-МЕРЕЖ ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ АЛГОРИТМІВ УПРАВЛІННЯ ДІЛЯНКОЮ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ
No full textIn the article the simulation models of managing agent’s algorithms based on the chosen method of Е-networks for the area of difficult telecommunication network are developed.В статье разработаны имитационные модели алгоритмов работы управляющего агента для участка сложной телекоммуникационной сети на основе выбранного аппарата Е-сетей.У статті розроблені імітаційні моделі алгоритмів роботи агента, що управляє ділянкою складної телекомунікаційної мережі на основі вибраного апарату Е-мереж