Radio Electronics, Computer Science, Control
Not a member yet
1174 research outputs found
Sort by
АПАРАТНА РЕАЛІЗАЦІЯ АНАЛОГОВОГО ІМПУЛЬСНОГО НЕЙРОНА З ЦИФРОВИМ КЕРУВАННЯМ ЗВАЖУВАННЯМ ВХІДНИХ СИГНАЛІВ
No full textContext. Significant challenges facing hardware developers of artificial intelligence systems force them to look for new nonstandard architectural solutions. One of the promising solutions is the transition from von Neumann’s classic architecture to neuromorphic architecture, which at the hardware level tries to imitate the work of the neural network of the human brain. A neuromorphic processor built as hardware implementation of a spiking neural network consists of a large number of elementary electronic circuits that structurally and functionally correspond to neurons. Thus, the design of hardware implementation of a spiking neuron as the basic building element of a neuromorphic processor is of great scientific interest.
Objective. The goal of the work is to design an analog spiking neuron hardware implementation with digital control of input signals by binary synaptic weighting coefficients.
Method. Designing is performed at the logical/schematic and topological levels of the design flow using modern tools of electronic design automation. All proposed schematic and layout solutions are verified and simulated using computer aided design tools to prove their functionality.
Results. The schematic and layout solutions have been developed and investigated for the hardware implementation of the spiking analog neuron with digital control of input signals by binary synaptic weighting coefficients to be the basic building element of a spiking neural network of the neuromorphic processor.
Conclusions. The proposed hybrid design of the spiking neuron hardware implementation benefits by combining the simplicity of analog signal processing methods in the neuron with digital control of the state of the neuron using binary weighting coefficients. The simulation results confirm the functionality of the obtained schematic/layout solutions and demonstrate the possibility of implementing logical functions inherent in the perceptron. The prospects for further research may include the design of hardware implementation for a spiking neural network core based on the developed schematic and layout solutions for the spiking neuron.Актуальність. Значні виклики, що постають перед розробниками апаратного забезпечення систем штучного інтелекту, змушують шукати для реалізації таких систем нові нестандартні архітектурні рішення. Одним із таких перспективних рішень є перехід від класичної архітектури фон Неймана до нейроморфної архітектури, яка на апаратному рівні намагається імітувати роботу нейронної мережі людського мозку. Нейроморфний процесор, побудований як апаратна реалізація імпульсної нейронної мережі, складається з великої кількості елементарних електронних схем, які структурно та функціонально відповідають нейронам. Тому, проєктування апаратної реалізації імпульсного нейрона як основного будівельного елементу нейроморфного процесора представляє собою значний науковий та практичний інтерес.
Мета роботи. Метою роботи є розробка апаратної реалізації аналогового імпульсного нейрона з цифровим керуванням зважуванням вхідних сигналів двійковими синаптичними ваговими коефіцієнтами.
Метод. Проєктування виконується на схемотехнічному та топологічному рівнях наскрізного маршруту проєктування інтегральних схем з використанням сучасних засобів автоматизації проєктування електронних пристроїв. Для підтвердження функціональності усіх запропонованих схемотехнічних та топологічних рішень проведено їх верифікацію та моделювання засобами автоматизованого проєктування,.
Результати. Розроблено та досліджено схемотехнічні та топологічні рішення для апаратної реалізації аналогового імпульсного нейрона з цифровим керуванням зважуванням вхідних сигналів двійковими синаптичними ваговими коефіцієнтами як основного елемента побудови імпульсної нейронної мережі нейроморфного процесора.
Висновки. Запропонована гібридна конструкція апаратної реалізації імпульсного нейрона має переваги завдяки поєднанню простоти аналогових методів обробки сигналів в нейроні з цифровим керуванням станом нейрона за допомогою двійкових вагових коефіцієнтів. Результати моделювання підтверджують функціональність отриманих схемотехнічних та топологічних рішень і демонструють можливість реалізації логічних функцій, притаманних персептрону. Перспективи подальших досліджень можуть включати розробку апаратної реалізації ядра імпульсної нейронної мережі нейроморфного процесора на основі розроблених схемотехнічних та топологічних рішень для імпульсного нейрона.Актуальність. Значні виклики, що постають перед розробниками апаратного забезпечення систем штучного інтелекту, змушують шукати для реалізації таких систем нові нестандартні архітектурні рішення. Одним із таких перспективних рішень є перехід від класичної архітектури фон Неймана до нейроморфної архітектури, яка на апаратному рівні намагається імітувати роботу нейронної мережі людського мозку. Нейроморфний процесор, побудований як апаратна реалізація імпульсної нейронної мережі, складається з великої кількості елементарних електронних схем, які структурно та функціонально відповідають нейронам. Тому, проєктування апаратної реалізації імпульсного нейрона як основного будівельного елементу нейроморфного процесора представляє собою значний науковий та практичний інтерес.
Мета роботи. Метою роботи є розробка апаратної реалізації аналогового імпульсного нейрона з цифровим керуванням зважуванням вхідних сигналів двійковими синаптичними ваговими коефіцієнтами.
Метод. Проєктування виконується на схемотехнічному та топологічному рівнях наскрізного маршруту проєктування інтегральних схем з використанням сучасних засобів автоматизації проєктування електронних пристроїв. Для підтвердження функціональності усіх запропонованих схемотехнічних та топологічних рішень проведено їх верифікацію та моделювання засобами автоматизованого проєктування,.
Результати. Розроблено та досліджено схемотехнічні та топологічні рішення для апаратної реалізації аналогового імпульсного нейрона з цифровим керуванням зважуванням вхідних сигналів двійковими синаптичними ваговими коефіцієнтами як основного елемента побудови імпульсної нейронної мережі нейроморфного процесора.
Висновки. Запропонована гібридна конструкція апаратної реалізації імпульсного нейрона має переваги завдяки поєднанню простоти аналогових методів обробки сигналів в нейроні з цифровим керуванням станом нейрона за допомогою двійкових вагових коефіцієнтів. Результати моделювання підтверджують функціональність отриманих схемотехнічних та топологічних рішень і демонструють можливість реалізації логічних функцій, притаманних персептрону. Перспективи подальших досліджень можуть включати розробку апаратної реалізації ядра імпульсної нейронної мережі нейроморфного процесора на основі розроблених схемотехнічних та топологічних рішень для імпульсного нейрона
АЛГОРИТМІЧНІ ВІДМІННОСТІ ПОВНОГО І ЧАСТКОВОГО АЛГЕБРАЇЧНОГО СИНТЕЗУ МІКРОПРОГРАМНОГО АВТОМАТА З ОПЕРАЦІЙНИМ АВТОМАТОМ ПЕРЕХОДІВ
No full textContext. The problem of algorithmization the search for formal solutions of the problem of algebraic synthesis of a finite state ma-chine with datapath of transitions is considered. The concept of complete and partial solutions of this problem is proposed. The object of research is the automated synthesis of the finite state machine in the part of the function of transitions without taking into account the function of outputs. The basis of the algebraic implementation of the transition function is the author's approach to the transformation of state codes using a set of arithmetic and logical operations. The search for formal solutions to the problem of algebraic synthesis is a complex process that requires the use of appropriate methods and algorithms aimed at special coding of states and mapping of operations of transitions to individual state machine transitions. The use of partial solutions of the problem of algebraic synthesis can contribute to reducing the executing time of such algorithms and reducing the overall design time of digital control devices based on a finite state machine with an datapath of transitions.
Objective. Development and research of algorithms for finding complete and partial solutions to the problem of algebraic synthesis of a finite state machine with datapath of transitions.
Method. The research is based on the structure of a finite state machine with datapath of transitions. The synthesis of the circuit of the state machine involves the preliminary solution of the problem of algebraic synthesis. The result is the so-called formal solution of this problem, which contains two components. The first component is defined state codes, the second component is arithmetic and logic operations mapped to separate state machine transitions. Finite state machine can be synthesized in that case if transformation of given state codes in the process of making transitions is possible using a given set of operations. Verification of this possibility is carried out using the known matrix approach. It involves the formation and element-by-element mapping of two matrices – the matrix of transitions and the combined matrix of operations. As a result, a coverage matrix is formed, which reflects the possibility of implementing (covering) of state machine transitions by specified arithmetic and logic operations. Changing the way of encoding states or the set of operations can give different solutions to the problem of algebraic synthesis with a greater or lesser number of covered state machine transitions.
Results. Using the example of an abstract graph-scheme of the control algorithm, it is demonstrated that the solution of the problem of algebraic synthesis of a finite state machine with datapath of transitions can be considered a situation when one or more state machine transitions cannot be implemented using a given set of operations. It is proposed to call such situation as a partial solution of the problem of algebraic synthesis. The implementation of all transitions by specified operations gives a complete solution of this problem, but the number of complete solutions is always much smaller than the number of partial solutions. Therefore, in the general case, the search for complete solutions takes much more time and, moreover, is not always possible.
Conclusions. The design of a logical circuit of a finite state machine with datapath of transitions is possible in the case of a complete or partial solution of the problem of algebraic synthesis. In the case of a partial solution, those transitions that cannot be implemented by any of the available operations are implemented in a canonical way using a system of Boolean equations. The search for complete solutions generally takes more time than the search for partial solutions. This makes actual the development of algorithms and methods of synthesis of this class of finite state machine, based on the search for partial solutions of the problem of algebraic synthesis.Актуальність. Розглянуто задачу алгоритмізації пошуку формальних розв’язків задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів. Запропоновано поняття повного та часткового розв’язків цієї задачі. Об’єктом дослідження є автоматизований синтез автомата в частині функції переходів без урахування функції виходів. В основі алгебраїчної реалізації функції переходів знаходиться авторський підхід до перетворення кодів станів за допомогою множини арифметикологічних операцій. Пошук формальних розв’язків задачі алгебраїчного синтезу є складним процесом, що потребує використання відповідних методів і алгоритмів, спрямованих на спеціальне кодування станів та зіставлення операцій переходів окремим автоматним переходам. Використання часткових розв’язків задачі алгебраїчного синтезу може сприяти зменшенню часу роботи таких алгоритмів та зменшенню загального часу проектування цифрових пристроїв керування на базі мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів.
Мета. Розробка і дослідження алгоритмів пошуку повного і часткового розв’язків задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів.
Метод. В основу дослідження покладено структуру мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів. Синтез схеми автомата передбачає попереднє розв’язання задачі алгебраїчного синтезу. Результатом є так званий формальний розв’язок цієї задачі, який містить в собі дві складових. Першою складовою є визначені коди станів, другою складовою – арифметико-логічні операції, зіставлені окремим автоматним переходам. Автомат може бути синтезований в тому випадку, якщо при заданих кодах станів їх перетворення в процесі виконання переходів можливе за допомогою заданої множини операцій. Перевірка цієї можливості здійснюється за допомогою відомого матричного підходу. Від передбачає формування і поелементне зіставлення двох матриць – матриці переходів і об’єднаної матриці операцій. В результаті формується матриця покриття, яка відображає можливість реалізації (покриття) автоматних переходів за допомогою заданих арифметико-логічних операцій. Зміна способу кодування станів або набір операцій може давати інші розв’язки задачі алгебраїчного синтезу з більшою чи меншою кількістю покритих автоматних переходів.
Результати. На прикладі абстрактної граф-схеми алгоритму керування продемонстровано, що розв’язком задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів може вважатись ситуація, коли один або більше автоматних переходів не можуть бути реалізовані за допомогою заданого набору операцій. Таку ситуацію запропоновано називати частковим розв’язком задачі алгебраїчного синтезу. Реалізація усіх без винятку переходів за допомогою заданих операцій дає повний розв’зок цієї задачі, однак кількість повних розв’язків завжди є значно меншою за кількість часткових розв’язків. Отже, в загальному випадку пошук повних розв’язків займає набагато більше часу і до того ж є не завжди можливим.
Висновки. Проєктування логічної схеми мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів можливе у випадку наявності повного або часткового розв’язку задачі алгебраїчного синтезу. У випадку часткового розв’язку ті переходи, які не можуть бути реалізовані жодною з наявних операцій, реалізуються в канонічний спосіб за допомогою системи булевих рівнянь. Пошук повних розв’язків в загальному випадку потребує більше часу, ніж пошук часткових розв’язків. Це робить актуальним розробку алгоритмів і методів синтезу даного класу автоматів, основаних на пошуку часткових розв’язків задачі алгебраїчного синтезу.Актуальність. Розглянуто задачу алгоритмізації пошуку формальних розв’язків задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів. Запропоновано поняття повного та часткового розв’язків цієї задачі. Об’єктом дослідження є автоматизований синтез автомата в частині функції переходів без урахування функції виходів. В основі алгебраїчної реалізації функції переходів знаходиться авторський підхід до перетворення кодів станів за допомогою множини арифметикологічних операцій. Пошук формальних розв’язків задачі алгебраїчного синтезу є складним процесом, що потребує використання відповідних методів і алгоритмів, спрямованих на спеціальне кодування станів та зіставлення операцій переходів окремим автоматним переходам. Використання часткових розв’язків задачі алгебраїчного синтезу може сприяти зменшенню часу роботи таких алгоритмів та зменшенню загального часу проектування цифрових пристроїв керування на базі мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів.
Мета. Розробка і дослідження алгоритмів пошуку повного і часткового розв’язків задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів.
Метод. В основу дослідження покладено структуру мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів. Синтез схеми автомата передбачає попереднє розв’язання задачі алгебраїчного синтезу. Результатом є так званий формальний розв’язок цієї задачі, який містить в собі дві складових. Першою складовою є визначені коди станів, другою складовою – арифметико-логічні операції, зіставлені окремим автоматним переходам. Автомат може бути синтезований в тому випадку, якщо при заданих кодах станів їх перетворення в процесі виконання переходів можливе за допомогою заданої множини операцій. Перевірка цієї можливості здійснюється за допомогою відомого матричного підходу. Від передбачає формування і поелементне зіставлення двох матриць – матриці переходів і об’єднаної матриці операцій. В результаті формується матриця покриття, яка відображає можливість реалізації (покриття) автоматних переходів за допомогою заданих арифметико-логічних операцій. Зміна способу кодування станів або набір операцій може давати інші розв’язки задачі алгебраїчного синтезу з більшою чи меншою кількістю покритих автоматних переходів.
Результати. На прикладі абстрактної граф-схеми алгоритму керування продемонстровано, що розв’язком задачі алгебраїчного синтезу мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів може вважатись ситуація, коли один або більше автоматних переходів не можуть бути реалізовані за допомогою заданого набору операцій. Таку ситуацію запропоновано називати частковим розв’язком задачі алгебраїчного синтезу. Реалізація усіх без винятку переходів за допомогою заданих операцій дає повний розв’зок цієї задачі, однак кількість повних розв’язків завжди є значно меншою за кількість часткових розв’язків. Отже, в загальному випадку пошук повних розв’язків займає набагато більше часу і до того ж є не завжди можливим.
Висновки. Проєктування логічної схеми мікропрограмного автомата з операційним автоматом переходів можливе у випадку наявності повного або часткового розв’язку задачі алгебраїчного синтезу. У випадку часткового розв’язку ті переходи, які не можуть бути реалізовані жодною з наявних операцій, реалізуються в канонічний спосіб за допомогою системи булевих рівнянь. Пошук повних розв’язків в загальному випадку потребує більше часу, ніж пошук часткових розв’язків. Це робить актуальним розробку алгоритмів і методів синтезу даного класу автоматів, основаних на пошуку часткових розв’язків задачі алгебраїчного синтезу
ЗАГАЛЬНІ ПРИНЦИПИ ФОРМАЛІЗАЦІЇ КЕРУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ ГІРНИЧОГО ВИРОБНИЦТВА ЯК ДИНАМІЧНОЮ РОЗПОДІЛЕНОЮ СИСТЕМОЮ
No full textContext. The problem of synthesis, modeling, and analysis of automated control of complex technological processes of mining production as a dynamic structure with distributed parameters.
Objective. On the example of the technological line of ore beneficiation, the general principles of formalization of control of mining production processes as a dynamic system with distributed parameters are considered.
Method. The modeling of interactions between individual components of the control system is carried out using the methods of coordinated distributed control. In accordance with this approach, the technological line is decomposed into a set of separate subsystems (technological units, enrichment cycles). Under these circumstances, the solution to the global optimization problem is also decomposed into a corresponding set of individual subproblems of optimizing the control of subsystems. To solve the global problem, this formulation uses a two-level structure with coordinating variables that are fed to the input of local control systems for technological units and cycles. At the lower level of control, sets of subtasks have independent solutions, coordinated by the coordinating variables formed at the upper level.
Results. The paper proposes a method for forming control of a distributed system of technological units of an ore dressing line based on the decomposition of the dynamics of the distributed system into time and space components. In the spatial domain, the control synthesis problem is solved as a sequence of approximation problems of a set of spatial components of the dynamics of the controlled system. In the time domain, the solution of the control synthesis problem is based on the methods of synthesizing control systems with concentrated parameters.
Conclusions. The use of the proposed approach to the formation of technological process management at mining enterprises of the Kryvyi Rih iron ore basin will improve the quality of iron ore concentrate supplied to metallurgical processing, increase the productivity of technological units and reduce energy consumption.Актуальність. Проблема синтезу, моделювання та аналізу автоматизованого управління складними технологічними процесами гірничого виробництва як динамічної структури з розподіленими параметрами.
Мета роботи. На прикладі технологічної лінії збагачення руди розглянути загальні принципи формалізації управління процесами гірничого виробництва як динамічної системи з розподіленими параметрами.
Метод. Моделювання взаємодій між окремими компонентами системи керування здійснено з використанням методів скоординованого розподіленого керування. Відповідно до цього підходу технологічна лінія декомпозується на сукупність окремих підсистем (технологічних агрегатів, циклів збагачення). За таких умов розв’язання глобальної оптимізаційної задачі також декомпозується на відповідну множину окремих підзадач оптимізації управління підсистемами. Для вирішення глобальної задачі в цій постановці використовується дворівнева структура з координуючими змінними, які подаються на вхід локальних систем управління технологічними агрегатами і циклами. На нижньому рівні управління множини підзадач мають незалежні розв’язки, які координуються координуючими змінними, сформованими на верхньому рівні.
Результати. У статті запропоновано метод формування управління розподіленою системою технологічних агрегатів гірничо-збагачувальної лінії на основі декомпозиції динаміки розподіленої системи на часову та просторову складові. У просторовій області задача синтезу керування вирішується як послідовність задач апроксимації множини просторових складових динаміки керованої системи. У часовій області розв’язання задачі синтезу керування базується на методах синтезу систем керування із зосередженими параметрами.
Висновки. Використання запропонованого підходу до формування системи управління технологічним процесом на гірничодобувних підприємствах Криворізького залізорудного басейну дозволить підвищити якість залізорудного концентрату, що надходить на металургійну переробку, збільшити продуктивність технологічних агрегатів і знизити енергоспоживання.Актуальність. Проблема синтезу, моделювання та аналізу автоматизованого управління складними технологічними процесами гірничого виробництва як динамічної структури з розподіленими параметрами.
Мета роботи. На прикладі технологічної лінії збагачення руди розглянути загальні принципи формалізації управління процесами гірничого виробництва як динамічної системи з розподіленими параметрами.
Метод. Моделювання взаємодій між окремими компонентами системи керування здійснено з використанням методів скоординованого розподіленого керування. Відповідно до цього підходу технологічна лінія декомпозується на сукупність окремих підсистем (технологічних агрегатів, циклів збагачення). За таких умов розв’язання глобальної оптимізаційної задачі також декомпозується на відповідну множину окремих підзадач оптимізації управління підсистемами. Для вирішення глобальної задачі в цій постановці використовується дворівнева структура з координуючими змінними, які подаються на вхід локальних систем управління технологічними агрегатами і циклами. На нижньому рівні управління множини підзадач мають незалежні розв’язки, які координуються координуючими змінними, сформованими на верхньому рівні.
Результати. У статті запропоновано метод формування управління розподіленою системою технологічних агрегатів гірничо-збагачувальної лінії на основі декомпозиції динаміки розподіленої системи на часову та просторову складові. У просторовій області задача синтезу керування вирішується як послідовність задач апроксимації множини просторових складових динаміки керованої системи. У часовій області розв’язання задачі синтезу керування базується на методах синтезу систем керування із зосередженими параметрами.
Висновки. Використання запропонованого підходу до формування системи управління технологічним процесом на гірничодобувних підприємствах Криворізького залізорудного басейну дозволить підвищити якість залізорудного концентрату, що надходить на металургійну переробку, збільшити продуктивність технологічних агрегатів і знизити енергоспоживання
ВЕКТОРНО-ЛОГІЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ НЕСПРАВНОСТЕЙ
Get PDFContext. The main idea is the creation of vector-logical in-memory computing (VLC), which uses only read-write transactions on the address memory for faults-as-addresses simulation. There is no traditional logic. VLC is free from processor commands and ALU for computing organization and is therefore focused on implementation in SoC and FPGA. A vector-logical method of deductive matrix synthesis for the transportation of input faults, which has a quadratic computational complexity, is proposed. An inmemory simulator-automata for vector-deductive faults-as-addresses simulation, which based on read-write transactions for implementation in SoC is proposed.
Objective. Development of a vector deductive method of fault simulation based on primitive read-write transactions for the analysis of logic circuits.
Method. An input test set and a logical functionality vector are used. The proposed method is a development of the deductive vectors’ synthesis algorithm based on the truth table. The deductive matrix is intended for the synthesis and verification of tests using parallel simulation of faults-as-addresses combinations, based on read-write transactions over bits of deductive vectors in memory.
Results. A vector method of the deductive matrices synthesis for the transportation of input faults vectors to the output of the element, was proposed. Data structures have been developed for parallel faults simulation of digital circuits based on a primitive readwrite transaction in matrix memory, where combinations of faults serve as address-columns. A sequencer of five blocks, that constitute a vector-logic computing, connected with deductive faults simulation based on read-write transactions, is proposed. Verification of models and methods on test examples has been performed.
Conclusions. The scientific novelty consists in the development of the following innovative solutions: 1) a vector-logic method of synthesis of the deductive vectors matrix for parallel simulation of combinations of input faults-as-addresses, is proposed for the first time; 2) an automata for vector-deductive faults-as-addresses simulation, on the basis of read-write transactions, which is oriented for implementation in FPGA LUT, embedded online simulator SoC, as a core for faults simulation of RTL-level digital systems, was proposed for the first time; 3) the demonstration of the technological advantages of the vector-logic synthesis of deductive matrices is performed on numerous examples of traditional and RTL-logic, which accentuate the manufacturability of vectors in comparison with analytical deductive formulas during simulators construction; 4) a matrix of deductive vectors, as a set of vectorcolumns of Boolean derivatives is used to construct minimal tests for logical elements; 5) the recursive formula for the synthesis of the permutation of coordinates matrix in the logical activity vector makes it possible to significantly simplify the obtaining of the deductive matrix for faults-as-addresses simulation. The practical significance lies in the fact that the in-memory simulator will allow to obtain the speed of faults simulation of real digital blocks for SoC at the level of hundreds of nanoseconds. Complexity estimates of the corresponding algorithms are given.Актуальність. Основна ідея – створення векторно-логічного in-memory комп’ютингу (ВЛК), який використовує лише read-write транзакції на адресної пам’яті для моделювання несправностей, як адрес. Традиційна логіка відсутня. ВЛК вільний від команд процесора та АЛП для організації обчислень і тому орієнтований на імплементацію у кристали SoC і FPGA. Пропонується векторно-логічний метод синтезу дедуктивних матриць для транспортування вхідних несправностей, який має квадратичну обчислювальну складність.
Мета. Розробка векторного дедуктивного методу моделювання несправностей на основі примітивних read-writeтранзакцій для аналізу логічних схем.
Метод. Використовується вхідний тестовий набір та логічний вектор функціональності. Метод, що розробляється, є розвитком алгоритму синтезу дедуктивних векторів на основі таблиці істинності. Дедуктивна матриця призначена для синтезу та верифікації тестів за допомогою паралельного моделювання комбінацій несправностей, як адрес, на основі read-writeтранзакцій над бітами дедуктивних векторів, що знаходяться в пам’яті.
Результати. Запропоновано векторний метод синтезу дедуктивних матриць для транспортування вхідних несправностей векторів на вихід елемента. Розроблено структури даних для паралельного моделювання несправностей цифрових схем на основі примітивної read-write-транзакції в матричній пам’яті, де поєднання несправностей є стовпцями-адресами. Запропоновано секвенсор із п’яти блоків, що складають векторно-логічний комп’ютинг, пов’язаний з дедуктивним моделюванням несправностей на основі read-write транзакцій. Виконано верифікацію моделей та методів на тестових прикладах.
Висновки. Наукова новизна полягає у розробці наступних інноваційних рішень: 1) вперше запропоновано векторнологічний метод синтезу матриці дедуктивних векторів для паралельного моделювання комбінацій вхідних несправностей як адрес; 2) вперше запропоновано автомат векторно-дедуктивного моделювання несправностей, як адрес, на основі read-write транзакцій, орієнтований для імплементації в FPGA LUT, вбудований online симулятор SoC, як ядро для моделювання несправностей цифрових систем RTL-рівня; 3) демонстрація технологічних переваг векторно-логічного синтезу дедуктивних матриць виконана на численних прикладах традиційної та RTL-логіки, що підкреслює технологічність векторів у порівнянні з аналітичними дедуктивними формулами для побудови симуляторів; 4) матриця дедуктивних векторів, як сукупність вектор-стовпців булевих похідних використовується для побудови мінімальних тестів для логічних елементів; 5) рекурсивна формула синтезу матриці перестановки координат у логічному векторі активності дозволяє суттєво спростити отримання дедуктивної матриці для моделювання несправностей як адрес. Практичне значення полягає в тому, що in-memory simulator дозволить отримати швидкодію моделювання несправностей реальних цифрових блоків SoC на рівні сотень наносекунд. Наводяться оцінки складності відповідних алгоритмів.Актуальність. Основна ідея – створення векторно-логічного in-memory комп’ютингу (ВЛК), який використовує лише read-write транзакції на адресної пам’яті для моделювання несправностей, як адрес. Традиційна логіка відсутня. ВЛК вільний від команд процесора та АЛП для організації обчислень і тому орієнтований на імплементацію у кристали SoC і FPGA. Пропонується векторно-логічний метод синтезу дедуктивних матриць для транспортування вхідних несправностей, який має квадратичну обчислювальну складність.
Мета. Розробка векторного дедуктивного методу моделювання несправностей на основі примітивних read-writeтранзакцій для аналізу логічних схем.
Метод. Використовується вхідний тестовий набір та логічний вектор функціональності. Метод, що розробляється, є розвитком алгоритму синтезу дедуктивних векторів на основі таблиці істинності. Дедуктивна матриця призначена для синтезу та верифікації тестів за допомогою паралельного моделювання комбінацій несправностей, як адрес, на основі read-writeтранзакцій над бітами дедуктивних векторів, що знаходяться в пам’яті.
Результати. Запропоновано векторний метод синтезу дедуктивних матриць для транспортування вхідних несправностей векторів на вихід елемента. Розроблено структури даних для паралельного моделювання несправностей цифрових схем на основі примітивної read-write-транзакції в матричній пам’яті, де поєднання несправностей є стовпцями-адресами. Запропоновано секвенсор із п’яти блоків, що складають векторно-логічний комп’ютинг, пов’язаний з дедуктивним моделюванням несправностей на основі read-write транзакцій. Виконано верифікацію моделей та методів на тестових прикладах.
Висновки. Наукова новизна полягає у розробці наступних інноваційних рішень: 1) вперше запропоновано векторнологічний метод синтезу матриці дедуктивних векторів для паралельного моделювання комбінацій вхідних несправностей як адрес; 2) вперше запропоновано автомат векторно-дедуктивного моделювання несправностей, як адрес, на основі read-write транзакцій, орієнтований для імплементації в FPGA LUT, вбудований online симулятор SoC, як ядро для моделювання несправностей цифрових систем RTL-рівня; 3) демонстрація технологічних переваг векторно-логічного синтезу дедуктивних матриць виконана на численних прикладах традиційної та RTL-логіки, що підкреслює технологічність векторів у порівнянні з аналітичними дедуктивними формулами для побудови симуляторів; 4) матриця дедуктивних векторів, як сукупність вектор-стовпців булевих похідних використовується для побудови мінімальних тестів для логічних елементів; 5) рекурсивна формула синтезу матриці перестановки координат у логічному векторі активності дозволяє суттєво спростити отримання дедуктивної матриці для моделювання несправностей як адрес. Практичне значення полягає в тому, що in-memory simulator дозволить отримати швидкодію моделювання несправностей реальних цифрових блоків SoC на рівні сотень наносекунд. Наводяться оцінки складності відповідних алгоритмів
ВИДАЛЕННЯ КОМПОНЕНТІВ ДОЩУ З ОДИНОЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ РЕКУРЕНТНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
Get PDFContext. Removing the undesirable consequences of rain effects from single images is an actual problem in many computer vision tasks, because rain streaks can significantly degrade the visual quality of images and seriously interfere with the operation of various intelligent systems, which are used for their processing and further analysis.
Objective. The goal of the work is to develop a method for detecting and removing undesirable effects of the rain from single images, which is based on the using of a convolutional neural network with a recurrent structure.
Method. The main component of the proposed method is a convolutional neural network, which has a recurrent multi-stage structure. A feature of this network architecture is the use of repeated blocks (layers), at the output of which you can get an intermediate result of «cleaning» the original image. Moreover at the output of each next layer of the network we get an image with less influence of rain components than on the previous one. Each network layer contains two independent sub-networks (branches) for parallel image processing. The main branch is designed to detect and remove the effect of rain from the image and the attention branch is used to improve and speed up the process of detecting undesirable rain components (for rain attention map formation).
Results. An approach has been developed to automatically detect and remove the rain effect from single images. The process of “cleaning” the original image is based on the use of a convolutional neural network with a recurrent structure, which was trained on the Rain100H and Rain100L datasets. The results of computer experiments, which testifies to the effectiveness and expediency of using the proposed method for solving practical tasks of pre-processing “contaminated” images are presented.
Conclusions. The advantage of the developed method for removing undesirable components of rain from images is that the recurrent multi-stage network architecture, on which it is based allows it to be potentially applied to solving tasks under conditions of limited computing resources. The proposed method can be successfully used in the development of intelligent systems for area monitoring with surveillance cameras, autonomous vehicles control, processing aerial photography results, etc. In the future, it should be considered the possibility of forming a separate sub-network to eliminate blurring in the image and train the network on datasets that contain image samples with different components of rain, which will make the method more «resistant» to different forms of the rain effect and increase the quality of image “cleaning”.Актуальність. Видалення небажаних наслідків дощових ефектів з одиночних зображень є актуальною проблемою в багатьох задачах комп’ютерного зору, оскільки смуги дощу можуть суттєво погіршувати візуальну якість зображень та серйозно перешкоджати роботі різноманітних інтелектуальних систем, які використовуються для їх обробки та подальшого аналізу.
Мета роботи полягає у розробці методу виявлення і видалення небажаних наслідків впливу ефекту дощу з одиночних зображень, який базується на використанні згорткової нейронної мережі з рекурентною структурою.
Метод. Головною складовою запропонованого методу є згорткова нейронна мережа, яка має рекурентну багатоетапну структуру. Особливістю саме такої архітектури мережі є використання повторюваних блоків (шарів), на виході яких можна отримати проміжний результат «очищення» вихідного зображення. Причому на виході кожного наступного шару мережі отримуємо зображення з меншим впливом компонентів дощу ніж на попередньому. Кожен шар мережі містить дві незалежні підмережі (гілки) для паралельної обробки зображення. Головна гілка призначена для виявлення і видалення ефекту дощу з зображення, а гілка уваги використовується для покращення і пришвидшення процесу виявлення небажаних компонентів дощу (для формування карти уваги дощу).
Результати. Розроблено підхід до автоматичного виявлення та видалення наслідків впливу ефекту дощу з одиночних зображень. Процес «очищення» вихідного зображення здійснюється на основі використання згорткової нейронної мережі з рекурентною структурою, навчання якої було проведено на наборах даних Rain100H і Rain100L. Наведено результати комп’ютерних експериментів, які свідчать про ефективність та доцільність використання запропонованого методу для вирішення практичних завдань з попередньої обробки «забруднених» зображень.
Висновки. Перевагою розробленого методу видалення небажаних компонентів дощу з зображень є те, що рекурентна багатоетапна архітектура мережі, на якій він базується, дозволяє потенційно застосовувати його для вирішення завдань в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Запропонований метод може бути успішно використаний при розробці інтелектуальних систем для моніторингу територій за допомогою камер спостереження, автономного керування транспортними засобами, обробки результатів аерофотозйомки тощо. В перспективі слід розглянути можливість формування окремої підмережі для усунення розмитості на зображенні та провести навчання мережі на наборах даних, які містять зразки зображень з різними компонентами дощу, що зробить метод більш «стійким» до різних форм ефекту дощу і підвищить якість «очищення» зображень.Актуальність. Видалення небажаних наслідків дощових ефектів з одиночних зображень є актуальною проблемою в багатьох задачах комп’ютерного зору, оскільки смуги дощу можуть суттєво погіршувати візуальну якість зображень та серйозно перешкоджати роботі різноманітних інтелектуальних систем, які використовуються для їх обробки та подальшого аналізу.
Мета роботи полягає у розробці методу виявлення і видалення небажаних наслідків впливу ефекту дощу з одиночних зображень, який базується на використанні згорткової нейронної мережі з рекурентною структурою.
Метод. Головною складовою запропонованого методу є згорткова нейронна мережа, яка має рекурентну багатоетапну структуру. Особливістю саме такої архітектури мережі є використання повторюваних блоків (шарів), на виході яких можна отримати проміжний результат «очищення» вихідного зображення. Причому на виході кожного наступного шару мережі отримуємо зображення з меншим впливом компонентів дощу ніж на попередньому. Кожен шар мережі містить дві незалежні підмережі (гілки) для паралельної обробки зображення. Головна гілка призначена для виявлення і видалення ефекту дощу з зображення, а гілка уваги використовується для покращення і пришвидшення процесу виявлення небажаних компонентів дощу (для формування карти уваги дощу).
Результати. Розроблено підхід до автоматичного виявлення та видалення наслідків впливу ефекту дощу з одиночних зображень. Процес «очищення» вихідного зображення здійснюється на основі використання згорткової нейронної мережі з рекурентною структурою, навчання якої було проведено на наборах даних Rain100H і Rain100L. Наведено результати комп’ютерних експериментів, які свідчать про ефективність та доцільність використання запропонованого методу для вирішення практичних завдань з попередньої обробки «забруднених» зображень.
Висновки. Перевагою розробленого методу видалення небажаних компонентів дощу з зображень є те, що рекурентна багатоетапна архітектура мережі, на якій він базується, дозволяє потенційно застосовувати його для вирішення завдань в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Запропонований метод може бути успішно використаний при розробці інтелектуальних систем для моніторингу територій за допомогою камер спостереження, автономного керування транспортними засобами, обробки результатів аерофотозйомки тощо. В перспективі слід розглянути можливість формування окремої підмережі для усунення розмитості на зображенні та провести навчання мережі на наборах даних, які містять зразки зображень з різними компонентами дощу, що зробить метод більш «стійким» до різних форм ефекту дощу і підвищить якість «очищення» зображень
ДОСТОВІРНА РОБАСТНА ОНЛАЙН НЕЧІТКА КЛАСТЕРИЗАЦІЯ В ЗАДАЧАХ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ПОТОКІВ ДАНИХ
No full textContext. The task of clustering-classification without a teacher of data arrays occupies an important place in the general problem of Data Mining, and for its solution there exists currently many approaches, methods and algorithms. There are quite a lot of situations where the real data to be clustered are corrupted with anomalous outliers or disturbances with non-Gaussian distributions. It is clear that “classical” methods of artificial intelligence (both batch and online) are ineffective in this situation. The goal of the paper is to develop a credibilistic robust online fuzzy clustering method that combines the advantages of credibilistic and robust approaches in fuzzy clustering tasks.
Objective. The goal of the work is online credibilistic fuzzy clustering of distorted data, using of credibility theory in data stream mining.
Method. The procedure of fuzzy clustering of data using credibilistic approach based on the use of both robust goal functions of a special type, insensitive to outliers and designed to work both in batch and its recurrent online version designed to solve Data Stream Mining problems when data are fed to processing sequentially in real time.
Results. Analyzing the obtained results overall accuracy of clustering methods and algorithm, proposed method similar with result of credibilistic fuzzy clustering method, but has time superiority regardless of the number observations that fed on clustering process.
Conclusions. The problem of fuzzy clustering of data streams contaminated by anomalous non-Gaussian distributions is considered. A recurrent credibilistic online algorithm based on the objective function of a special form is introduced, which suppresses these outliers by using the hyperbolic tangent function, which, in addition to neural networks, is used in robust estimation tasks. The proposed algorithm is quite simple in numerical implementation and is a generalization of some well-known online fuzzy clustering procedures intended for solving Data Stream Mining problems.Актуальність. Задача кластеризації-класифікації без вчителя масивів даних займає важливе місце у загальній проблемі Data Mining, а для її вирішення існує на цей час безліч підходів, методів та алгоритмів. Існує достатньо багато ситуацій, коли реальні дані, що підлягають кластеризації, забруднені аномальними викидами або збуреннями з не Гаусівськими розподілами. Це веде до того, що традиційні методи, що використовують квадратичні метрики не забезпечують бажані результати. Метою статті є розробка достовірного робастного методу нечіткої кластеризації онлайн, який поєднує в собі переваги теорії довіри та робастних підходів у задачах нечіткої кластеризації.
Метод. Процедура нечіткої кластеризації даних з використанням достовірного підходу, заснованого на використанні як робастних цільових функцій спеціального типу, нечутливих до викидів, так і призначених для роботи як у пакетному режимі, так і в його повторюваній онлайн-версії, призначеній для вирішення проблем Data Stream Mining, коли дані надходять на обробку послідовно в режимі реального часу.
Результати. Аналізуючи загальну точність отриманих результатів методів і алгоритму кластеризації, запропонований метод подібний до результату достовірного методу нечіткої кластеризації, але має перевагу в часі незалежно від кількості спостережень, які були використані в процесі кластеризації.
Висновки. Розглянута задача нечіткої кластеризації потоків даних, забруднених аномальними викидами. Введено у розгляд рекурентний достовірний онлайн алгоритм, заснований на цільовій функції спеціального вигляду, що придушує ці викиди за допомогою використання функції гіперболічного тангенса, що крім нейронних мереж використовується у задачах робастного оцінювання. Запропонований алгоритм є достатньо простим у чисельній реалізації і є узагальненням деяких відомих онлайн процедур нечіткої кластеризації призначених для вирішення задач Data Stream Mining.Актуальність. Задача кластеризації-класифікації без вчителя масивів даних займає важливе місце у загальній проблемі Data Mining, а для її вирішення існує на цей час безліч підходів, методів та алгоритмів. Існує достатньо багато ситуацій, коли реальні дані, що підлягають кластеризації, забруднені аномальними викидами або збуреннями з не Гаусівськими розподілами. Це веде до того, що традиційні методи, що використовують квадратичні метрики не забезпечують бажані результати. Метою статті є розробка достовірного робастного методу нечіткої кластеризації онлайн, який поєднує в собі переваги теорії довіри та робастних підходів у задачах нечіткої кластеризації.
Метод. Процедура нечіткої кластеризації даних з використанням достовірного підходу, заснованого на використанні як робастних цільових функцій спеціального типу, нечутливих до викидів, так і призначених для роботи як у пакетному режимі, так і в його повторюваній онлайн-версії, призначеній для вирішення проблем Data Stream Mining, коли дані надходять на обробку послідовно в режимі реального часу.
Результати. Аналізуючи загальну точність отриманих результатів методів і алгоритму кластеризації, запропонований метод подібний до результату достовірного методу нечіткої кластеризації, але має перевагу в часі незалежно від кількості спостережень, які були використані в процесі кластеризації.
Висновки. Розглянута задача нечіткої кластеризації потоків даних, забруднених аномальними викидами. Введено у розгляд рекурентний достовірний онлайн алгоритм, заснований на цільовій функції спеціального вигляду, що придушує ці викиди за допомогою використання функції гіперболічного тангенса, що крім нейронних мереж використовується у задачах робастного оцінювання. Запропонований алгоритм є достатньо простим у чисельній реалізації і є узагальненням деяких відомих онлайн процедур нечіткої кластеризації призначених для вирішення задач Data Stream Mining
ПОКРАЩЕНА БАГАТОЦІЛЕВА ОПТИМІЗАЦІЯ В УПРАВЛІННІ БІЗНЕС-ПРОЦЕСАМИ ЗА ДОПОМОГОЮ R-NSGA-II
No full textContext. Business process management is a critical component in contemporary organizations for maintaining efficiency and achieving operational objectives. Optimization of these processes in terms of time and cost can lead to significant improvements in overall business performance. However, traditional optimization techniques often face challenges in handling multi-objective problems with a known time-cost trade-off, necessitating more effective solutions. The integration of a business process model and notation for a stochastic process simulation provides a robust foundation for analyzing these business processes and complies with stateof-the-art business process management. In prior studies, we applied several heuristic algorithms, including the evolutionary NSGAII, to find a Pareto-optimal set of solutions. We defined a solution as a pair of cost and time associated with a specific resource allocation. For one of the selected processes, the performance of NSGA-II was subpar compared to other techniques.
Objective. The goal of this study is to improve upon the NSGA-II’s performance and, in turn, enhance the efficiency of multiobjective business process optimization. Specifically, we aim to incorporate reference points into NSGA-II. Our goal is to identify an optimized set of solutions that represent a trade-off between process execution time and the associated cost. We expect this set to have a higher spread and other quality metrics, compared to the prior outputs.
Method. To accomplish our objective, we adopted a two-step approach. Firstly, we modified the original genetic algorithm by selecting and integrating the reference points that served to guide the search towards the Pareto-optimal front. This integration was designed to enhance the exploration and exploitation capabilities of the algorithm. Secondly, we employed the improved algorithm, namely R-NSGA-II, in the stochastic simulations of the business processes. The BPMN provided the input for these simulations, wherein we altered the resource allocation to observe the impact on process time and cost.
Results. Our experimental results demonstrated that the R-NSGA-II significantly outperformed the original NSGA-II algorithm for the given process model, derived from the event log. The modified algorithm was able to identify a wider and more diverse Pareto-optimal front, thus providing a more comprehensive set of optimal solutions concerning cost and time.
Conclusions. The study confirmed and underscored the potential of integrating the reference points into NSGA-II for optimizing business processes. The improved performance of R-NSGA-II, evident from the better Pareto-optimal front it identified, highlights its efficacy in multi-objective optimization problems, as well as the simplicity of the reference-based approaches in the scope of BPM. Our research poses the direction for the further exploration of the heuristics to improve the outcomes of the optimization techniques or their execution performance.Актуальність. Управління бізнес-процесами є критично важливим компонентом у сучасних організаціях для підтримки ефективності та досягнення операційних цілей. Оптимізація цих процесів з точки зору часу та витрат може призвести до значного покращення загальної ефективності бізнесу. Однак традиційні методи оптимізації часто стикаються з труднощами при вирішенні багатоцільової проблеми з відомим компромісом часу та вартості, що вимагає більш ефективних рішень. Використання моделі та нотації бізнес-процесів (BPMN) для стохастичного моделювання процесу забезпечує надійну основу для аналізу цих бізнес-процесів і відповідає найсучаснішому управлінню бізнес-процесами. У попередніх дослідженнях ми застосували кілька евристичних алгоритмів, включаючи еволюційний NSGA-II, щоб знайти оптимальний за Парето набір рішень. Ми визначили рішення як пару витрат і часу, пов’язаних із певним розподілом ресурсів. Для одного з вибраних процесів продуктивність NSGA-II була нижчою порівняно з іншими методами.
Мета роботи – покращення продуктивності NSGA-II і, у свою чергу, підвищення ефективності багатоцільової оптимізації бізнес-процесів. Зокрема, ми прагнемо включити контрольні точки в NSGA-II. Наша мета полягає в тому, щоб визначити оптимізований набір рішень, що представляє компроміс між часом виконання процесу та пов’язаними витратами. Ми очікуємо, що цей набір матиме вищий розкид та інші показники якості порівняно з попередніми результатами.
Метод. Щоб досягти нашої мети, ми застосували двоетапний підхід. По-перше, ми модифікували оригінальний генетичний алгоритм, вибравши та інтегрувавши опорні точки, які слугували для спрямування пошуку до оптимального за Парето фронту. Ця інтеграція була розроблена для покращення можливостей алгоритму для дослідження та використання. Подруге, ми застосували покращений алгоритм, а саме R-NSGA-II, для стохастичного моделювання бізнес-процесів. BPMN надав вхідні дані для цього моделювання, у якому ми змінили розподіл ресурсів, щоб спостерігати вплив на час і вартість процесу.
Результати. Наші експериментальні результати продемонстрували, що R-NSGA-II значно перевершив вихідний алгоритм NSGA-II для даної моделі процесу, отриманої з журналу подій. Модифікований алгоритм зміг ідентифікувати ширшу і більш різноманітну оптимальну за критерієм Парето криву, таким чином забезпечивши більш повний набір оптимальних рішень щодо вартості та часу.
Висновки. Дослідження підтвердило та підкреслило потенціал інтеграції опорних точок у NSGA-II для оптимізації бізнес-процесів. Покращена продуктивність R-NSGA-II, очевидна з кращою Парето-оптимальної кривої, яку алгоритм ідентифікував, підкреслює його ефективність у задачах багатоцільової оптимізації, а також простоту еталонних підходів у сфері BPM. Наше дослідження визначає напрямок для подальшого вивчення евристик для покращення результатів методів оптимізації або продуктивності їх виконання.Актуальність. Управління бізнес-процесами є критично важливим компонентом у сучасних організаціях для підтримки ефективності та досягнення операційних цілей. Оптимізація цих процесів з точки зору часу та витрат може призвести до значного покращення загальної ефективності бізнесу. Однак традиційні методи оптимізації часто стикаються з труднощами при вирішенні багатоцільової проблеми з відомим компромісом часу та вартості, що вимагає більш ефективних рішень. Використання моделі та нотації бізнес-процесів (BPMN) для стохастичного моделювання процесу забезпечує надійну основу для аналізу цих бізнес-процесів і відповідає найсучаснішому управлінню бізнес-процесами. У попередніх дослідженнях ми застосували кілька евристичних алгоритмів, включаючи еволюційний NSGA-II, щоб знайти оптимальний за Парето набір рішень. Ми визначили рішення як пару витрат і часу, пов’язаних із певним розподілом ресурсів. Для одного з вибраних процесів продуктивність NSGA-II була нижчою порівняно з іншими методами.
Мета роботи – покращення продуктивності NSGA-II і, у свою чергу, підвищення ефективності багатоцільової оптимізації бізнес-процесів. Зокрема, ми прагнемо включити контрольні точки в NSGA-II. Наша мета полягає в тому, щоб визначити оптимізований набір рішень, що представляє компроміс між часом виконання процесу та пов’язаними витратами. Ми очікуємо, що цей набір матиме вищий розкид та інші показники якості порівняно з попередніми результатами.
Метод. Щоб досягти нашої мети, ми застосували двоетапний підхід. По-перше, ми модифікували оригінальний генетичний алгоритм, вибравши та інтегрувавши опорні точки, які слугували для спрямування пошуку до оптимального за Парето фронту. Ця інтеграція була розроблена для покращення можливостей алгоритму для дослідження та використання. Подруге, ми застосували покращений алгоритм, а саме R-NSGA-II, для стохастичного моделювання бізнес-процесів. BPMN надав вхідні дані для цього моделювання, у якому ми змінили розподіл ресурсів, щоб спостерігати вплив на час і вартість процесу.
Результати. Наші експериментальні результати продемонстрували, що R-NSGA-II значно перевершив вихідний алгоритм NSGA-II для даної моделі процесу, отриманої з журналу подій. Модифікований алгоритм зміг ідентифікувати ширшу і більш різноманітну оптимальну за критерієм Парето криву, таким чином забезпечивши більш повний набір оптимальних рішень щодо вартості та часу.
Висновки. Дослідження підтвердило та підкреслило потенціал інтеграції опорних точок у NSGA-II для оптимізації бізнес-процесів. Покращена продуктивність R-NSGA-II, очевидна з кращою Парето-оптимальної кривої, яку алгоритм ідентифікував, підкреслює його ефективність у задачах багатоцільової оптимізації, а також простоту еталонних підходів у сфері BPM. Наше дослідження визначає напрямок для подальшого вивчення евристик для покращення результатів методів оптимізації або продуктивності їх виконання
КЛАСТЕРИЗАЦІЯ МАСИВІВ ДАНИХ НА ОСНОВІ МОДИФІКОВАНОГО АЛГОРИТМУ СІРОГО ВОВКА
Get PDFContext. The task of clustering arrays of multidimensional data, the main goal of which is to find classes of observations that are homogeneous in the sense of the accepted metric, is an important part of the intelligent data analysis of Data Mining. From a computational point of view, the problem of clustering turns into the problem of finding local extrema of a multiextreme function, which are repeatedly started from different points of the original data array. To speed up the process of finding these extrema using the ideas of evolutionary optimization, which includes algorithms inspired by nature, swarm algorithms, population algorithms, etc.
Objective. The purpose of the work is to introduce a procedure for clustering data arrays based on the improved gray wolf algorithm.
Method. A method of clustering data arrays based on the modified gray wolf algorithm is introduced. The advantage of the proposed approach is a reduction in the time of solving optimization problems in conditions where clusters are overlap. A feature of the proposed method is computational simplicity and high speed, due to the fact that the entire array is processed only once, that is, eliminates the need for multi-era self-learning, implemented in traditional fuzzy clustering algorithms.
Results. The results of the experiments confirm the effectiveness of the proposed approach in clustering problems under the condition of classes that overlap and allow us to recommend the proposed method for use in practice to solve problems of automatic clustering big data.
Conclusions. A method of clustering data arrays based on the modified gray wolf algorithm is introduced. The advantage of the proposed approach is the reduction of time for solving optimization problems. The results of the experiments confirm the effectiveness of the proposed approach in clustering problems under the conditions of overlapping clusters.Актуальність. Задача кластеризації масивів багатовимірних даних, основною метою якої є знаходження однорідних у сенсі прийнятої метрики класів спостережень, є важливою частиною інтелектуального аналізу даних Data Mining. З обчислювальної точки зору задача кластеризації перетворюється у проблему пошуку локальних екстремумів багатоекстремальної функції, які багатократно запускаються з різних точок вихідного масиву даних. Пришвидшити процес пошуку цих екстремумів можна, скориставшись ідеями еволюційної оптимізації, що включає в себе алгоритми, інспіровані природою, ройові алгоритми, популяційні алгоритми, тощо.
Мета. Мета роботи полягає у запровадженні процедури кластеризації масивів даних на основі покращеного алгоритму сірого вовка.
Метод. Введено метод кластеризації масивів даних на основі модифікованого алгоритму сірого вовка. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач в умовах коли кластери перетинаються. Особливістю запропонованого методу є обчислювальна простота і висока швидкість, пов’язана з тим, що весь масив обробляється тільки один раз, тобто виключається необхідність в багатоепоховому самонавчанні, що реалізується в традиційних алгоритмах нечіткої кластеризації.
Результати. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів та дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці для вирішення проблем автоматичної кластеризації великих даних.
Висновки. Введено метод кластеризації масивів даних на основі покращеного алгоритму сірого вовка. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів.Актуальність. Задача кластеризації масивів багатовимірних даних, основною метою якої є знаходження однорідних у сенсі прийнятої метрики класів спостережень, є важливою частиною інтелектуального аналізу даних Data Mining. З обчислювальної точки зору задача кластеризації перетворюється у проблему пошуку локальних екстремумів багатоекстремальної функції, які багатократно запускаються з різних точок вихідного масиву даних. Пришвидшити процес пошуку цих екстремумів можна, скориставшись ідеями еволюційної оптимізації, що включає в себе алгоритми, інспіровані природою, ройові алгоритми, популяційні алгоритми, тощо.
Мета. Мета роботи полягає у запровадженні процедури кластеризації масивів даних на основі покращеного алгоритму сірого вовка.
Метод. Введено метод кластеризації масивів даних на основі модифікованого алгоритму сірого вовка. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач в умовах коли кластери перетинаються. Особливістю запропонованого методу є обчислювальна простота і висока швидкість, пов’язана з тим, що весь масив обробляється тільки один раз, тобто виключається необхідність в багатоепоховому самонавчанні, що реалізується в традиційних алгоритмах нечіткої кластеризації.
Результати. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів та дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці для вирішення проблем автоматичної кластеризації великих даних.
Висновки. Введено метод кластеризації масивів даних на основі покращеного алгоритму сірого вовка. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів
КОНЦЕПЦІЯ ІНФОРМАЦІЙНО-ЕНТРОПІЙНОГО ПРОСТОРУ ПОБУДОВИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМНИХ ОБ’ЄКТІВ ДЛЯ ЗАДАЧ СТАЛОГО РОЗВИТКУ
Get PDFContext. Solving tasks of interdisciplinary research deepening during sustainable development problems solutions search for real social-ecological-economical objects based on systemological modelling and introducing information-entropy space of such objects state and functionality determining for making managerial decisions in uncertainty conditions.
Objective. Modelling current situation of researched social-ecological-economical object as the cooperative connection «studied system-environment» based on systemological model, which determines object study goal conditions due to discovery of internal and external factors interaction inside information-entropy space of object functioning representation.
Method. The paper presents the logical-experimental research results of complex social-ecological-economical objects state estimation, their development in stochastic environment conditions from the point of view of sustainable development requirements match based on proposed approach. This approach is the systemological basis of studied object entropy model creation and algorithmization by ecological functional of quality of the complex system objects goal state. The quality functional is the interrelation of «object systems-environment» state entropy functions and their interaction processes, which are gotten through monitoring data statistical analyses of objects that belong to technogenic (economical), social and natural systems.
Results. The usage of systemology basis complex union for studied object structure identification is suggested for the first time, along with identification of theoretical knowledge for informational entropy for any object system element description and entropic description of states and process. The relative accordance functional is introduced for final evaluation of the studied object equilibrium. It allows to estimate the presence of system and processes unstable points on the basis of nested system structure. It is important for decision making with synergistically positive feedbacks prediction.
Conclusions. The systems and process states entropic estimation complex approach is determined. The systemological model «object-environment» is the basis for determining conditions of studied object sustainable development due to usage of found spontaneous and natural synergistically feedbacks. The universal research base for complex systems study was received for their state and functionality estimation due to process synergy and «object-environment» connections that are based on complex usage of systemological modelling and input information entropy estimation. Актуальність. Вирішення завдань поглиблення міждисциплінарних системних досліджень при пошуку рішень задач сталого розвитку для реальних соціально-еколого-економічних об’єктів на основі системологічного моделювання та запровадження інформаційно-ентропійного простору визначення оцінки стану та функціональності таких об’єктів для прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності.
Мета. Моделювання поточної ситуації дослідного соціально-еколого-економічного об’єкта у вигляді кооперативного зв’язку «дослідна система – навколишнє середовище» на базі системологічної моделі, що визначатиме умови досягнення цілі дослідження об’єкта завдяки виявленню синергетичної взаємодії внутрішніх і зовнішніх факторів у інформаційноентропійному просторі подання функціонування об’єкта.
Метод. У роботі наведено результати логіко-експериментального дослідження з оцінки стану складних об’єктів соціально-еколого-економічної природи, їх розвитку в умовах стохастичного зовнішнього середовища з позицій відповідності вимогам сталого розвитку на основі запропонованого підходу, що становить системологічну основу створення ентропійної моделі дослідного об’єкта, алгоритмізації розв’язку задачі оцінки цільового стану складних системних об’єктів за значенням екологічного функціоналу якості, що становить співвідношення ентропійних функцій стану «системи об’єкта – навколишнє середовище» і процесів взаємодії між ними, отриманих за результатами статистичного аналізу даних моніторингу об’єктів, віднесених до техногенних (економічних), соціальних і природних систем.
Результати. Вперше запропоновано використання комплексного поєднання положень системології для визначення структури об’єкта дослідження, теоретичного знання з інформаційної ентропії для опису параметрів стану будь-якого елемента систем об’єкта та метрики ентропійного опису станів і процесів. Для остаточної оцінки рівноваги функціонування дослідного об’єкта впроваджено відносний функціонал відповідності, що дозволяє оцінити наявність точок нестабільності системного і процесного характеру на основі моделі вкладеної системної структури, що важливо для прийняття рішень з передбаченням синергетичних позитивних відгуків.
Висновки. Визначені переваги запропонованого комплексного підходу ентропійного оцінювання станів систем і процесів у них на основі системологічної моделі «об’єкт – навколишнє середовище» для визначення умов регулювання сталого розвитку дослідного об’єкта завдяки використанню виявлених самодовільних і природних синергетичних відгуків. Отримано універсальну базу дослідження складних системних утворень з оцінки сталості їх стану та функціональності завдяки синергії процесів і зв’язків «об’єкт – навколишнє середовище» на основі комплексного використання системологічного моделювання, ентропійного оцінювання вхідних даних.Актуальність. Вирішення завдань поглиблення міждисциплінарних системних досліджень при пошуку рішень задач сталого розвитку для реальних соціально-еколого-економічних об’єктів на основі системологічного моделювання та запровадження інформаційно-ентропійного простору визначення оцінки стану та функціональності таких об’єктів для прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності.
Мета. Моделювання поточної ситуації дослідного соціально-еколого-економічного об’єкта у вигляді кооперативного зв’язку «дослідна система – навколишнє середовище» на базі системологічної моделі, що визначатиме умови досягнення цілі дослідження об’єкта завдяки виявленню синергетичної взаємодії внутрішніх і зовнішніх факторів у інформаційноентропійному просторі подання функціонування об’єкта.
Метод. У роботі наведено результати логіко-експериментального дослідження з оцінки стану складних об’єктів соціально-еколого-економічної природи, їх розвитку в умовах стохастичного зовнішнього середовища з позицій відповідності вимогам сталого розвитку на основі запропонованого підходу, що становить системологічну основу створення ентропійної моделі дослідного об’єкта, алгоритмізації розв’язку задачі оцінки цільового стану складних системних об’єктів за значенням екологічного функціоналу якості, що становить співвідношення ентропійних функцій стану «системи об’єкта – навколишнє середовище» і процесів взаємодії між ними, отриманих за результатами статистичного аналізу даних моніторингу об’єктів, віднесених до техногенних (економічних), соціальних і природних систем.
Результати. Вперше запропоновано використання комплексного поєднання положень системології для визначення структури об’єкта дослідження, теоретичного знання з інформаційної ентропії для опису параметрів стану будь-якого елемента систем об’єкта та метрики ентропійного опису станів і процесів. Для остаточної оцінки рівноваги функціонування дослідного об’єкта впроваджено відносний функціонал відповідності, що дозволяє оцінити наявність точок нестабільності системного і процесного характеру на основі моделі вкладеної системної структури, що важливо для прийняття рішень з передбаченням синергетичних позитивних відгуків.
Висновки. Визначені переваги запропонованого комплексного підходу ентропійного оцінювання станів систем і процесів у них на основі системологічної моделі «об’єкт – навколишнє середовище» для визначення умов регулювання сталого розвитку дослідного об’єкта завдяки використанню виявлених самодовільних і природних синергетичних відгуків. Отримано універсальну базу дослідження складних системних утворень з оцінки сталості їх стану та функціональності завдяки синергії процесів і зв’язків «об’єкт – навколишнє середовище» на основі комплексного використання системологічного моделювання, ентропійного оцінювання вхідних даних
СПОСОБИ ВИЗНАЧЕННЯ ПОДІБНОСТІ КАТЕГОРІАЛЬНИХ ВПОРЯДКОВАНИХ ДАНИХ
Get PDFContext. The development of effective distance metrics and similarity measures for categorical features is an important task in data analysis, machine learning, and decision theory since a significant portion of object properties is described by non-numerical values. Typically, the dependence between categorical features may be more complex than simply comparing them for equality or inequality. Such attributes can be relatively similar, and to construct an effective model, it is necessary to consider this similarity when calculating distance or similarity measures.
Objective. The aim of the study is to improve the efficiency of solving practical data analysis problems by developing mathematical tools for determining the similarity of objects based on categorical ordered features.
Method. A distance based on weighted Manhattan distance and a similarity measure for determining the similarity of objects based on categorical ordinal features (i.e. a linear order with scales of preference considering the problem domain can be specified on the attribute value set) are proposed. It is proven that the distance formula satisfies the axioms of non-negativity, symmetry, triangle inequality, and upper bound, and therefore is a distance metric in the space of ranked categorical features. It is also proven that the similarity measure presented in the study satisfies the axioms of boundedness, symmetry, maximum and minimum similarity, and is described by a decreasing function.
Results. The developed approach has been implemented in an applied problem of determining the degree of similarity between objects described by ordered categorical features.
Conclusions. In this study, mathematical tools were developed to determine similarity between structured data described by categorical attributes that can be ordered based on a specific priority in the form of a ranking system with preferences. Their properties were analyzed. Experimental studies have shown the convenience and “intuitive understanding” of the logic of data processing in solving practical problems. The proposed approach can provide the opportunity to conduct new meaningful research in data analysis. Prospects for further research lie in the experimental use of the proposed tools in practical tasks and in studying their effectiveness.Актуальність. Розробка ефективних метрик відстані та мір подібності для категоріальних ознак є важливою задачею в аналізі даних, машинному навчанні, теорії прийняття рішень оскільки значна частина властивостей об’єктів описується саме не числовими значеннями. Зазвичай залежність між категоріальними ознаками може бути складнішою, ніж просто їх порівняння за рівністю чи нерівністю. Такі атрибути можуть бути відносно схожими, і для побудови ефективної моделі задачі необхідно врахувати цю подібність під час розрахунку відстані чи міри подібності.
Метою дослідження є підвищення ефективності розв’язання прикладних задач аналізу даних шляхом розробки математичних засобів для визначення подібності об’єктів за категоріальними впорядкованими ознаками.
Методи. Запропоновано відстань на базі зваженої манхетенської відстані та міру подібності для визначення схожості об’єктів за категоріальними впорядкованими ознаками ( тобто на множині значень атрибутів можна задати лінійний порядок із шкалами переваг враховуючи предметну область задачі). Доведено, що формула відстані задовольняє аксіомам невід’ємності, симетричності, нерівності трикутника та обмеження з верху, а отже є метрикою відстані в просторі ранжованих категоріальних ознак. Доведено, що міра подібності представлена в досліджені задовольняє аксіомам обмеженості, симетричності, максимальної та мінімальної подібності та описується спадною функцією.
Результати. Розроблений підхід реалізовано на прикладній задачі визначення ступеню схожості об’єктів, які описані впорядкованими категоріальними ознаками.
Висновки. В даному дослідженні розроблено математичні інструменти для визначення подібності структурованих даних, що описуються категоріальними атрибутами, які можна впорядкувати за певним пріоритетом у вигляді рангу із системою переваг. Проаналізовано їх властивості. Проведені експериментальні дослідження показали зручність, «інтуїтивну зрозумілість» логіки проведення обробки даних при розв’язанні прикладних задач. Представлений підхід може забезпечити можливість проводити нові змістовні дослідження аналізу даних. Перспективи подальших досліджень полягають у експериментальному використанні запропонованих інструментів в практичних задачах та вивченні їх ефективності.Актуальність. Розробка ефективних метрик відстані та мір подібності для категоріальних ознак є важливою задачею в аналізі даних, машинному навчанні, теорії прийняття рішень оскільки значна частина властивостей об’єктів описується саме не числовими значеннями. Зазвичай залежність між категоріальними ознаками може бути складнішою, ніж просто їх порівняння за рівністю чи нерівністю. Такі атрибути можуть бути відносно схожими, і для побудови ефективної моделі задачі необхідно врахувати цю подібність під час розрахунку відстані чи міри подібності.
Метою дослідження є підвищення ефективності розв’язання прикладних задач аналізу даних шляхом розробки математичних засобів для визначення подібності об’єктів за категоріальними впорядкованими ознаками.
Методи. Запропоновано відстань на базі зваженої манхетенської відстані та міру подібності для визначення схожості об’єктів за категоріальними впорядкованими ознаками ( тобто на множині значень атрибутів можна задати лінійний порядок із шкалами переваг враховуючи предметну область задачі). Доведено, що формула відстані задовольняє аксіомам невід’ємності, симетричності, нерівності трикутника та обмеження з верху, а отже є метрикою відстані в просторі ранжованих категоріальних ознак. Доведено, що міра подібності представлена в досліджені задовольняє аксіомам обмеженості, симетричності, максимальної та мінімальної подібності та описується спадною функцією.
Результати. Розроблений підхід реалізовано на прикладній задачі визначення ступеню схожості об’єктів, які описані впорядкованими категоріальними ознаками.
Висновки. В даному дослідженні розроблено математичні інструменти для визначення подібності структурованих даних, що описуються категоріальними атрибутами, які можна впорядкувати за певним пріоритетом у вигляді рангу із системою переваг. Проаналізовано їх властивості. Проведені експериментальні дослідження показали зручність, «інтуїтивну зрозумілість» логіки проведення обробки даних при розв’язанні прикладних задач. Представлений підхід може забезпечити можливість проводити нові змістовні дослідження аналізу даних. Перспективи подальших досліджень полягають у експериментальному використанні запропонованих інструментів в практичних задачах та вивченні їх ефективності