АНОТАЦІЇ
Хом’юк Віктор Вікторович. Методи та засоби паралельних перетворень векторних масивів даних. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.13 – Обчислювальні машини, системи та мережі. – Вінницький національний технічний університет, Вінниця, 2003.
Дисертація присвячена вдосконаленню та розширенню функціональних можливостей методів векторного оброблення масивів при паралельній обробці інформації з орієнтацією на нейроструктури та нейрообчислення. Реалізовано процес мультипідсумовування елементів довільного векторного масиву, який містить як додатні так і від’ємні елементи, на основі відомого паралельного додавання числових даних методом різницевих зрізів. Наведено приклади практичної реалізації даного процесу. Розроблено засоби багатооперандної обробки векторних масивів. Досліджено та доведено часові залежності мультипідсумовування елементів векторних масивів. Запропоновано наступні методи паралельної обробки таких масивів: алгебраїчне мультипідсумовування, як результат вдосконалення відомого паралельного додавання числових даних; порогове алгебраїчне мультипідсумовування, в результаті дослідження якого модифіковано схему формального нейрона. Досліджено метод сортування із “замиканням” у “кільце” елементів векторного масиву в процесі сортування за методом попарного обміну; запропоновано математичну модель даного методу і наведено приклади практичної реалізації.
Ключові слова: векторний масив даних, мультипідсумовування, обробка і аналіз зображень, векторно-матричні перетворення, паралельна обробка, паралельне сортування.
Хомюк Виктор Викторович. Методы и средства параллельных преобразований векторных массивов данных. – Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.13 – Вычислительные машины, системы и сети. – Винницкий национальный технический университет, Винница, 2003.
Диссертация посвящена усовершенствованию и расширению функциональных возможностей методов векторной обработки массивов данных при параллельной обработке информации с ориентацией на нейроструктуры и нейровычисления. В работе усовершенствован метод параллельного сложения числовых данных, использующий принцип разностных срезов, при этом расширяются функциональные возможности данного метода.
Теоретические и практические исследования, изложенные в диссертации, позволили: доказать временные зависимости процесса мультисуммирования для векторных массивов при использовании метода разностных срезов; разработать метод порогового алгебраического мультисуммирования, использование которого сокращает время обработки векторных массивов за счёт формирования пошагового порога и его сравнения с текущим результатом; модифицировать модель формального нейрона за счет параллельного выполнения процесса суммирования и функции активации; привести примеры практической реализации предложенных методов мультисуммирования; разработать математическую модель синхронной сортировки методом парного обмена с “замыканием” элементов векторного массива в “кольцо” и исследовать нейроподобную сеть для реализации процесса сортировки методом парного обмена, использование которого позволяет сократить временные затраты, как минимум, на один контрольный просмотр. Для представленной нейроподобной сети доказана сходимость функции вычислительной энергии, что подтверждает её устойчивость.
В процессе исследований доказана возможность формирования локального (пошагового) порогового значения при сегментации многоградационных изображений как среднего значения суммы элементов векторного массива с учетом возможной ошибки. Рассмотрены особенности способа формирования данного порогового значения.
Предложены средства многооперандной обработки векторных массивов, в частности, для мультисуммирования, алгебраического мультисуммирования, порогового алгебраического мультисуммирования элементов векторного массива. Областью применения данных устройств являются вычислительные системы и сети для процесса пороговой обработки массивов чисел. Разработаны программные средства для параллельной обработки векторных массивов с использованием предложенных методов.
Кроме того, доказана сходимость мультисуммирования элементов векторного массива, содержащего как разные элементы, так и группы одинаковых элементов. Также доказана численная устойчивость алгоритма суммирования с применением метода разностных срезов.
Отдельные разработки диссертационной работы внедрены на базе ОАО “Инфракон” (г. Винница).
Теоретические результаты диссертационной работы используются в учебном процессе на кафедре лазерной и оптоэлектронной техники ВНТУ при изложении таких дисциплин, как “Оптоэлектронные интеллектуальные системы”, “Новые информационные технологии обработки, анализа и распознавания изображений ”.
Ключевые слова: векторный массив данных, мультисуммирование, обработка и анализ изображений, векторно-матричные преобразования, параллельная обработка, параллельная сортировка.
Khomyuk Victor V. Methods and facility of the parallel transformations vector array data. – Manuscript.
Thesis for the candidate’s degree in technical sciences by speciality 05.13.13 – Computing machines, systems and network. – Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia, 2003.
The thesis is devoted to performance capabilities improvement and expansion of vector processing methods of the large data array under simultaneous processing with neurostructures and neurocalculations orientation. In the work the method of parallel addition of the numerical data using differential shearing principle is improved, thus the functionalities of the given method raise. The requirements are formulated and the practical realization examples of the given process are quoted. The time law of elements multisummation of vector data array are investigated and proved. The following simultaneous processing of such array methods are offered: parallel algebraic multisummation as a result of improvement the known parallel addition of the numerical data; parallel threshold algebraic multisummation as a result of which research the formal neuron model is improved. The closure method elements of vector data array into circuit is investigated during sorting by the pair swap method; the mathematical model of the given method is offered and the examples of practical implementation are quoted.
Key words: vector of data, multisummation, treatment and analysis of images, vector-matrix processing, parallel processing, parallel sorting.
Підписано до друку . .2003 р. Формат 60х90/16
Наклад 100 прим. Зам. № 2003–
Віддруковано в комп’ютерному інформаційно-видавничому центрі
Вінницького державного технічного університету
м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95. Тел.: 44-01-59
| 
