Запропоновано новий підхід до вирішення проблеми реконструктивної фільтрації цифрових зображень за допомогою комп'ютерної техніки. Розроблений метод базується на поєднанні складних критеріїв оцінки якості отриманих зображень з сучасними технологіями нейронних мереж на базі інформаційних технологій системно орієнтованого моделювання та нейронних мереж. Метод програмно реалізовано, проведено ряд чисельних експериментів, алгоритм атестовано.

Рассматриваются информационные технологии моделирования гибридных измерителей пространственно-спектральных сигналов на основе управляемых интегральных фотоприемников и приводятся оценки эффективности моделей.

В статті приведений аналіз методів структурної організації сучасних томографічних систем, які орієнтовані на тримірну реконструкцію. Відмічені важливі переваги систем з конічним променем. Проаналізовані методи реконструкції в конічних променях з позицій перспектив їх практичної реалізації та застосування в томографічних системах, спрямованих на різні класи задач.

Розглянуто результати використання нових матеріалів із властивостями електронного захоплення. Визначено основні оптичні характеристики синтезованих матеріалів, спектральну область дії електронів на пасткові рівні, лінії світіння стимульованої фотолюмінесценції, енергетичні параметри записуючого та зчитуючого лазерного випромінювання. Описано математичну модель функціонування матеріалів із властивостями електронного захоплення як пристроїв оптичної пам'яті. Запропоновано фізичні моделі реалізації оптичних запам'ятовуючих пристроїв, асоціативної пам'яті та нейронних навчаючих мереж.

Розглянуто новий метод проектування асоціативної пам'яті (АП), що базується на загальному розв'язку лінійних систем. Запропоновано нові співвідношення прямої та оберненої формули Гревіля для рекурентного розв'язку задачі синтезу АП з властивостями запам'ятовування та забування.

Предложен алгоритм решения обратной задачи импедансной томографии методом модификации. Рассмотрена потенциальная разрешающая способность в импедансной томографии и организации программы решения обратной задачи.

За допомогою моделі асоціативного паралельного процесора з вертикальною обробкою (STAR-машини) порівняно виконання алгоритмів Пріма-Дейкстри та Краскала для знаходження мінімального остовного дерева неорієнтованого графа, що подається у вигляді списку ребер та їх ваг. Побудовано порівняно просту подачу алгоритму Пріма - Дейкстри, у якому враховується початкова вершина. Наведено алгоритм Краскала та показано, як можна елімінувати етап попереднього сортування ребер відносно їх ваги.

На основі методу розподілу сигналів описано оптичні властивості бінарних фазових елементів. Отримано аналітичні вирази для автокореляційної функції та вінерівського спектра просторових частот фазових елементів, за якими розраховано оптичні параметри для кількісної оцінки рівня оптичного шуму та інтенсивності флюктуацій вінерівського спектра. У рамках матричного представлення запропоновано статистичний опис фазових елементів, на основі якого вводиться параметр неортогональності для характеристики бінарного розподілу фази класів ортогональних, квазіортогональних та випадкових фазових елементів. Досліджено вплив розподілу фази на формування автокореляційної функції та вінерівського спектра в процесі розортогоналізації матриць Адамара. Одержано лінійну залежність оптичних параметрів фазових елементів від параметра неортогональності.

Показано перспективність методів та пристроїв розпізнавання зображень за допомогою їхніх ознак. А також розглядається декілька пристроїв, які визначають окремі ознаки зображень. Обумовлено необхідність удосконалювання обчислювальних засобів паралельної обробки зображень у реальному часі. При цьому доцільно використовувати спецобчислювач ознак, побудований на базі методу пофрагментарного інтегрування.

Розглянуто роботу розрідженої розподіленої пам'яті Канерви в умовах зміни даних, що подаються для записування поблизу деякої адреси. Запропоновано модифікацію процедури запису для підвищення ефективності перенавчання.

Ключ. слова: optical bistability, multiple quantum well heterostructures
Індекс рубрикатора НБУВ: В371.35 + З973.5-044

Рубрики:

Плазмові коливання

Асоціативні комп'ютери

Шифр НБУВ: Ж16425 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Ключ. слова:
Індекс рубрикатора НБУВ: В344.1 + З973.5

Рубрики:

Експериментальні методи і апаратура спектроскопії

Асоціативні комп'ютери

Шифр НБУВ: Ж14024 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: З973.5 + В341с5

Рубрики:

Асоціативні комп'ютери

Шифр НБУВ: Ж14024 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Запропоновано новий підхід до асоціативної пам'яті з використанням ядерних методів. Розроблено алгоритми гетеро- й автоасоціативної пам'яті з використанням ядерних систем на базі псевдоінверсної пам'яті. Такі алгоритми здатні до конвергенції у процесі екзамену пам'яті. Ядерний підхід дозволяє подолати обмеження на ємність пам'яті, притаманні мережам типу Хопфілда. Зазначено, що ємність пам'яті практично не залежить від розмірності даних. Запропоновані алгоритми досліджено теоретично, доведено їх атракторні властивості. Проведено експериментальну перевірку на задачах класифікації та асоціативного пошуку.

Досліджено властивості реалізації інтелектуальної обробки інформації з використанням нетрадиційного кодування, зокрема, одиничного коду, якій є надлишковим кодом та володіє високою контролездатністю. Зокрема така властивість одиничного позиційного коду як просторова розподільність в разі представлення чисел дозволяє ефективно його використовувати для асоціативної обробки інформації. Зазначено, що галуззю, де найбільш ефективно реалізуються переваги асоціативної обробки, є процедура сортування масиву даних. Зроблено спробу об'єднати відомий метод сортування та принцип кодування, з використанням за цих умов їх переваг та особливостей.

Приведена оптическая схема голографического ассоциативного коммутатора. Рассмотрены основные принципы и особенности работы коммутатора такого типа. Приведены некоторые характеристики схемы.

Розглянуто спеціальний клас нейромережевої автоасоціативної пам'яті - нечіткі BSB- та GBSB-моделі та алгоритми їх навчання. Ці моделі, що задані на гіперкубі, вирішують задачі нечіткої кластеризації заданого масиву даних за рахунок того, що вершини гіперкуба діють як точкові атрактори. Введено функцію приналежності, що дозволяє здійснювати класифікацію даних, які належать кластерам, що перетинаються.

Досліджено та порівняно час пошуку бінарних векторів за схожістю в асоціативній пам'яті для нейросіткового та традиційного підходів. Показано, що для ентропії сигнального простору порядку сотень та кількості запам'ятованих векторів, яка набагато перевищує ентропію, нейросітковий підхід перевершує традиційний навіть у разі реалізації на послідовному комп'ютері.

Представлена архитектура прототипа нейрочипа ассоциативной памяти с интегрированным контуром обучения и возможностью модульного подключения нескольких нейрочипов. Построена поведенческая модель бинарной ассоциативной памяти в среде Sysgen фирмы Xilinx. В качестве элементной базы нейрочипа выбраны программируемые интегральные логические схемы семейства Virtex-5 фирмы Xilinx.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22 + З973.5-045

Рубрики:

Нейронні мережі

Асоціативні комп'ютери

Шифр НБУВ: Ж15477 Пошук видання у каталогах НБУВ