Удосконалення методів нейроподібної обробки інформації на основі моделей паралельно-ієрархічного перетворення

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВІННИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

АВТОРЕФЕРАТ

УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДІВ НЕЙРОПОДІБНОЇ ОБРОБКИ ІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ ПАРАЛЕЛЬНО-ІЄРАРХІЧНОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ

Дисертацією є рукопис

Роботу виконано у Вінницькому національному технічному університеті Міністерства освіти і науки України

Науковий керівник:

доктор технічних наук, професор Тимченко Леонід Іванович, Державний економіко-технологічний університет транспорту, м. Київ, завідувач кафедри телекомунікаційних технологій та автоматики

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Квєтний Роман Наумович, Вінницький національний технічний університет, завідувач кафедри автоматики та інформаційно-вимірювальної техніки;

кандидат технічних наук Назаркевич Марія Андріївна, Національний університет “Львівська політехніка”, доцент кафедри автоматизованих систем управління

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Вінницького національного технічного університету за адресою: 21021, Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95.

Автореферат розіслано “__04__” вересня 2007 р.

Вчений секретар cпеціалізованої вченої ради Захарченко С.М.

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Комп'ютерне моделювання функцій мозку зробило великий крок вперед за останні 50 років. Але, навіть починаючи з праць Розенблатта (“перцептрон”) до найновіших досліджень у галузі створення методів навчання і репрезентативных функцій (мережі Хопфілда), методу зворотної передачі помилки у нейронних мережах (мережі Вербоса), не було проведено аналізу групових структур подібних до груп нейронів. Крім того, не було стандартів аналізу узагальнених структур подібних до скупчень нервових клітин. Були окремі дослідження, які стосувалися процесів запам'ятовування, зорового сприйняття, мовлення, письма й т.п. Крім декількох досліджень, зроблених Стівом Гросбергом, практично немає розроблених принципів моделювання функцій кори мозку та отриманих результатів моделювання нервових систем. Відсутній також і формальний апарат для здійснення моделювання динаміки процесів у скупченнях нервових клітин. Оскільки динаміка мозку процедурно прийнятна для мільйонів взаємодійних підсистем, дослідження мозку як системи незалежних ізольованих нейронних модулів є явно хибним. Тому, лише об'єднуючи нейрообчислювальні пристрої з однаковими правилами навчання, важко зрозуміти основну функцію найвищого системного рівня.

У дисертаційний роботі розглянута інтерпретація нейробіологічного процесу збуджень, які розповсюджуються одночасно, подібно до ланцюгової реакції, тобто, коли дія однієї нейронної мережі збуджує відповідний відгук у іншій. Внаслідок цього сприйняття часу й причинно-наслідкових зв'язків, яке є таким складним для програмування, закладається в саму архітектуру таких нейронних систем.

Матеріал представленої дисертаційної роботи сконцентрований на розв'язанні задач визначення формального апарату досліджень основних теоретичних положень для моделей ієрархічних структур з просторовим багаторівневим поданням даних та часових мережевих принципів їх аналізу. По суті, такий тип досліджень є моделлю прийняття колективного рішення, і робота зосереджена на створенні моделі просторово-часової динаміки цього явища, яке є загальним для пошуку рішень будь-якого типу людських задач.

Робота присвячена вирішенню окремої актуальної науково-технічної задачі - задачі розробки та теоретичного обґрунтування моделей ефективного просторово-часового перетворення інформації в процесі мережевого представлення і навчання. В цьому сенсі тема дисертаційного дослідження є актуальною, її вирішення відповідає сучасному стану розвитку науки і техніки.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Проведені дослідження виконувалися згідно з програмою “АСУ-регіон”, а також з планом важливих НДР “Качество” Мінприладу СРСР. Результати досліджень включені у звіти про НДР “Исследование, разработка и внедрение математических методов управления надежностью видеотерминалов (дисплеев) на этапах разработки, производства и эксплуатации” (заключний) книги 1, 2 (виконавець Кокряцька Н.І.), номер держ. реєстр. 01850066410, інв. № 02860063151. - Вінниця, 1985).; “Исследование и разработка математических моделей для обоснования управленческих решений в системе управления качеством разработки, производства и эксплуатации видеотерминалов” (виконавець Кокряцька Н.І.), номер держ. реєстр. 018880058179, інв. № 02890043420 (проміжний), інв. № 02900038410 (проміжний), інв. № 02910038539 (заключний). - Вінниця, 1988 - 1990. А також відповідно до плану Міністерства освіти України з проблеми “Здоров'я людини“ (1992 -1995), затвердженого наказом №68 від 31.03.92р.; Державної науково-технічної програми 05.03. “Перспективні засоби обчислювальної техніки та інфраструктури інформатизації“ (1992 - 1995). У 2003 - 2007 рр. робота виконувалась відповідно до тем: “Розробка програмно-апаратних засобів високоточного виміру швидкості руху та координат знаходження локомотивів” (виконавець Кокряцька Н.І.), номер держ. реєстр. 0104 U007475; “Розробка математичних моделей та засобів для прогнозування перегрітих букс засобами контролю типу ПОНАБ-3 і ДИСК-Б” (виконавець Кокряцька Н.І.), номер держ. реєстр. 0105U000596.

Тематика дисертаційної роботи збігається з основними напрямками Державної науково-технічної програми “Образний комп'ютер” про створення принципово нових інформаційних технологій і систем, яка затверджена Кабінетом Міністрів України (постанова від 08.11.2000 р. №1652).

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення якості обробки цифрової інформації на основі математичних моделей паралельно-ієрархічного (ПІ) перетворення.

Об'єктом дослідження є процес паралельно-ієрархічного перетворення для нейроподібної обробки інформації.

Предметом дослідження є математичні моделі паралельно-ієрархічного перетворення для нейроподібної обробки інформації.

Відповідно до вказаної мети вирішенню підлягають такі задачі:

1) аналіз вихідних теоретичних положень та особливостей структурно-функціональної організації ПІ мережі;

2) розробка теоретичних та структурно-функціональних особливостей організації обчислювальних процесів із ПІ обробкою і перетворенням інформації та дослідження їх ефективності;

3) розробка математичних моделей кодування й обробки інформації, які дозволяють на основі простих обчислювальних операцій робити складну функціональну обробку;

4) розробка маршрутизаторів для підвищення інтелектуальності систем передачі інформації;

5) розробка математичних моделей, які дозволяють визначати та прогнозувати координати зображень плям лазерних пучків;

6) розробка алгоритмів обробки зображень плям лазерних пучків, їх використання для прогнозування перегріву букс засобами контролю типу ПОНАБ-3, ДИСК-Б та програмна реалізація.

Методи дослідження базуються на використанні апарату математичного аналізу та теорії часових рядів для створення математичної моделі мережі; математичної логіки та теорії алгоритмів для опису алгоритмів обробки інформації; теорії ймовірностей для створення моделі пірамідально-лінійного кодування; теорії штучних нейронних мереж для навчання паралельно-ієрархічної мережі; математичного та імітаційного моделювання для обробки зображень плям лазерних пучків; теорії інформації та кодування для створення моделей ущільнення інформації; теорії цифрової обробки сигналів та методів машинного аналізу зображень для вимірювання та прогнозування координат зображень плям лазерних пучків.

В процесі виконання дисертаційної роботи модифіковано формальний апарат паралельно-іерархічного перетворення із використанням властивостей, притаманних

природним нейронним мережам.

Наукова новизна одержаних результатів

В дисертаційній роботі дістали подальший розвиток засоби моделювання паралельно-ієрархічого перетворення на базі мережевої структури обробки інформації.

Вперше розроблено математичну модель паралельно-ієрархічної мережі на основі - перетворення для обробки напівтонових зображень, яка, на відміну від існуючих моделей, є універсальною для застосування до розв'язання прикладних задач.

Вперше розроблено метод пірамідально-лінійного кодування інформації, який не потребує перебалансування кодового дерева відповідно до нових частот символів на кожному кроці перетворення, на відміну від методів кодування Хаффмена і Шеннона-Фано, для яких необхідна організація досить складної послідовної процедури побудови кодового дерева і постійного його корегування відповідно до статистики вхідного потоку. Метод може бути реалізований алгебраїчними методами відповідно до паралельної схеми кодування, що істотно покращує якість ущільнення.

Дістало подальший розвиток моделювання паралельно-ієрархічного перетворення на базі мережевої структури обробки інформації, що, в порівнянні з існуючими підходами, дає можливість підвищити її якість.

Удосконалено масковий і безмасковий методи паралельно-ієрархічного кодування зображень, які, на відміну від існуючих, враховують корельованість даних усього зображення. Це дозволяє якісно передавати (з витратами на кодування 1,5 -2 біт/ел) як ділянки з плавними перепадами яскравості, так і ділянки з різко вираженими контурами.

Удосконалено метод визначення координат зображень плям лазерних пучків на основі апроксимації крайових ліній та вперше розроблено метод прогнозування координат, який, на відміну від існуючих, дозволяє підвищити якість обробки динамічних зображень у реальному часі.

Практичне значення одержаних результатів

Розроблений алгоритм ПІ обробки інформації дозволяє суттєво скоротити апаратурні витрати в системах кореляційного аналізу за рахунок використання простих в схемотехнічному сенсі операцій;

розроблений алгоритм пірамідально-лінійного кодування за рахунок застосування алгебраїчних методів скорочує час обробки інформації;

розроблені алгоритми для системи обробки зображень плям лазерних пучків дозволяють вимірювати та прогнозувати координати динамічних напівтонових зображень з точністю до 1,5 е.р., а також можуть бути застосовані для інших систем, які функціонують у реальному часі.

Розроблений комплекс методів, алгоритмів та програм для обробки зображень плям лазерних пучків і прогнозування перегріву букс на основі засобів контролю типу ПОНАБ-3 та ДИСК-Б впроваджено на Державному науково-виробничому підприємстві “Автотелтранс”, м. Київ.

Застосування розроблених методів та алгоритмів у лабораторії вертебродіагностики Вінницького національного медичного університету дало можливість покращити якість контрастування рентгенографічних зображень при розпізнаванні патологій захворювань хребта.

Окремі теоретичні результати дисертаційної роботи впроваджено в навчальний процес при викладанні дисциплін „Вища математика” та „Теорія ймовірностей” на кафедрі прикладної математики Вінницького національного технічного університету, що підвищує інтерес до вивчення відповідних розділів цих дисциплін.

Впровадження підтверджуються відповідними довідками.

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційної роботи були отримані автором самостійно. У працях, написаних у співавторстві, дисертанту належать: [1] - методи та моделі W-спектра зв'язності; [2] - модель паралельно-ієрархічної мережі на основі -перетворення для обробки зображень; [3] - модель прогнозування координат енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків; [4] - модель інтелектуальної обробки інформації; [5] - імітаційне моделювання структурно-статистичних алгоритмів ієрархічного кодування при ущільненні інформації; [6] - модель навчання для обробки зображень плям лазерних пучків; [7] - імітаційне моделювання функцій надійності напівмарковського процесу, який керується зовнішніми умовами; [8] - модель сегментації зображень об'єктів за ознаками зв'язності в задачах розпізнавання номерів на запірно-пломбувальних замках типу “Варта-універсал”; [9] - модель генерації сигналу та прогнозування координат енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків із застосуванням фільтрів Калмана; [10] - модель пірамідального кодування для ущільнення даних; [11] - моделювання паралельно-ієрархічної мережі; [13] - моделі модифікованих алгоритмів визначення координат зображень плям лазерних пучків; [14] - розробка структури нейроподібної обробки інформації; [15] - методи екстраполяції для прогнозування координат зображень плям лазерних пучків, [16] - структурна модель паралельно-ієрархічного перетворення; [17] - моделі для вимірювання та прогнозування координат центрів зображень плям лазерних пучків; [18] - аналіз парадигм штучного інтелекту.

Апробація результатів дисертації. Наукові і практичні результати роботи доповідались і обговорювалися на таких основних конференціях: Laser Beam Shaping IV SPIE Symposium. - San Diego (USA). - 2003; Міжнародній науково-технічній конференції “Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні”, Харків, ХАІ. - 2004; науково-практичній конференції “Проблеми та перспективи розвитку транспортних систем”, Київський університет економіки і технологій транспорту, Київ, 2003-2006, а також на щорічних конференціях професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів ВНТУ (м. Вінниця).

Публікації. За результатами дисертації опубліковано 18 друкованих праць, із них 11 у наукових журналах та збірниках наукових праць, що входять до переліку ВАК, а також матеріалах і тезах 4-х конференцій.

Обсяг та структура роботи. Дисертація, загальним обсягом 151 сторінка, складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, разом викладених на 145 сторінках тексту, списку літератури (80 найменувань), 44-х рисунків, 12-ти таблиць, 1-го додатку.

Основний зміст роботи

У вступі обґрунтовано актуальність обраної теми досліджень, сформульовано мету, основні задачі, які необхідно розв'язати для досягнення поставленої мети, наукову новизну отриманих результатів та наведено вихідні теоретичні положення, відзначено практичну цінність та впровадження результатів дисертаційної роботи. Наведено відомості про апробацію роботи та публікації.

У першому розділі розглянуто проблему створення ефективного системного аналізу даних, що дозволить змінювати структурну ієрархію мережі в динаміці, відповідно до сприйнятої інформації. В роботі відмічено, що найбільш поширеним і досліджуваним засобом представлення ієрархічних структур є деревоподібні структури. Структури, які одержали назву просторово-часових ієрархічних структур, об'єднують декомпозицію цілі в просторі і часі. Вони побудовані на розгортанні ієрархічних підструктур, яке полягає в просторово-багаторівневому поданні даних і в часово-мережевому принципі їх аналізу.

У роботі проаналізовано нейроподібні методи обробки інформації, які одержали бурхливий розвиток, особливо останнім часом. Розглянуто класифікацію архітектур штучних нейронних мереж і визначено, що запропонована модель обробки інформації відноситься до парадигми мереж прямого поширення з ієрархічною організацією зв'язків і контрольованим методом навчання, тобто "з вчителем", та методологією просторової інтеграції інформації.

Порівняльний аналіз процесів конвергенції - дивергенції нейронних шляхів показує, що моделлю, яка описує ці процеси і дозволяє поєднати ієрархічну обробку з поділом інформаційних сигналів, є розглянуте в даній роботі мережеве перетворення.

У роботі розглянута -мережа У. Гренандера, яка побудована зі сполучених між собою нейронів у відповідності до статичної топології. Відомо, що природні нейронні мережі не є цілком однорідними і мають характерну тривимірну архітектуру, але - мережі не враховують ці особливості природних нейронних мереж. Саме ці ідеї неоднорідності, тривимірності, а також наявності запізнювання сигналів у мережі лягли в основу побудови ПІ мережі. Вперше часовий зсув був описаний у структурах одновимірної -мережі на початку 70-их років У. Гренандером, а потім у 80-их роках досліджений на двовимірних оптоелектронних середовищах у роботах В.П. Кожем'яко. Дослідження у цьому напрямку набувають подальшого розвитку у сучасних роботах Ю.Ф. Кутаєва та Л.І. Тимченко.

Другий розділ присвячено розробці та вдосконаленню моделей для кодування, обробки й передачі інформації на основі ПІ перетворення.

Для розробки методів обробки інформації із паралельно-ієрархічним і багатовимірним доступом до даних розв'язано декілька ключових задач, а саме: побудовано модель багатовимірного паралельно-ієрархічного перетворювального середовища; розроблено модель паралельно-ієрархічної вибірки різноманітних підструктур даних у цьому середовищі; забезпечено адресацію даних у паралельно-ієрархічній пам'яті.

В нейронних шляхах: горизонтальний шлях - вертикальний шлях - горизонтальний шлях і т.д., між гілками мережі створюється часовий зсув, завдяки якому і формується ієрархічна структура ПІ мережі. Для дослідження цього часового зсуву розглянуто особливості структурної організації штучних нейронних шляхів та одержано математичний опис структури базисної мережі як моделі нейроподібної схеми обчислень. Такі структури відносяться до обчислювальних структур ненейманівського типу.

Нехай є інформаційний потік, заданий у вигляді множин , де - розмірність -ої множини. У загальному випадку базисну мережу можна описати за допомогою шести різновидів числових множин.

Кількість множин визначається розміром Найбільш просто можна описати базисну мережу, якщо множини подавати парами. Наприклад, множина описується першим виразом формули при і другим виразом при . Тобто, перші елементи множини відображають стани базисної мережі для першого рівня (). Інші елементи формуються відповідно до першого виразу формули і відображають стани базисної мережі на наступних рівнях. Кількість множин - Кількість множин - . Очевидно, що кількість множин обмежується однією послідовністю. Кількість множин не є сталою величиною для різних Якщо , тоді дана множина взагалі відсутня. Якщо , кількість таких множин - Кількість множин також змінюється в залежності від , але більш складним чином. Наприклад, для таких множин - дві, для їх уже шість, а для цих множин - вісім.

Модель, забезпечує єдиний підхід до проблеми побудови універсальних пристроїв пам'яті на основі послідовних структур для паралельного збереження і доступу до різноманітних підструктур багатовимірних даних. При використанні ПІ моделі для однієї гілки певного рівня мережі кількість тактів запису (зчитування) інформації та кількість тактів запису (зчитування) для стандартної пам'яті знаходиться в межах .

В роботі розглянуто декілька способів реалізації ПІ - перетворення для представлення масок та їх властивостей, які впливають на його характеристики. Для відновлення початкової інформації, перетвореної відповідно до ПІ перетворення, у процесі обробки масивів на кожному кроці перетворення необхідно запам'ятовувати на яких позиціях у масиві ( - номер масиву, - номер рівня) знаходяться елементи, рівні елементу. Для цього формують двійкове слово, розрядність якого дорівнює розмірності масиву, а "одиниці" стоять на тих позиціях коду, на яких у масиві знаходиться елемент, рівний обраному. Всі інші позиції двійкового коду заповнюють "нулями". Цей двійковий код, сформований на кожному кроці алгоритму, назвемо маскою масиву для елемента. Маски формуються в процесі всього перетворення масиву до його повної збіжності на всіх рівнях і для всіх гілок. Маски необхідні для процесу декодування і містять інформацію про те, на якій позиції (позиціях) у масиві знаходився обраний елемент.

Оскільки маски є результатом перетворення масиву, то їх має бути не більше, ніж елементів у масиві:

Маски кожного масиву мають три властивості:

Маска на будь-якому кроці перетворення масиву має не менше однієї "одиниці"

"Одиниця" у кожному розряді маски на всіх етапах обробки масиву зустрічається тільки один раз

Диз'юнкція всіх масок масиву, якщо масив не містить нульових елементів, дорівнює коду з "одиницями" у всіх розрядах:

Модель формування масок можна використовувати в будь-яких алгоритмах ПІ перетворення. Недоліком такої моделі є громіздкість представлення масок, але алгоритм формування масок при цьому дуже простий. Властивості формування масок дозволяють здійснювати контроль при зберіганні або передачі таких масок по лініях зв'язку. Інша модель представлення масок - стекова. Стекова модель формування масок полягає в тому, що масками є початкові адреси (номери позицій) підмножин з однаковими елементами або безпосередньо адреса елемента, для якого формується маска. Така модель дозволяє скоротити об'єм представлення масок, але потребує додаткових перетворень при кодуванні і декодуванні масиву. Ця модель подання масок є стековою, оскільки, при кодуванні масиву адреси обраних елементів записуються за стековим принципом, поширеним в пристроях пам'яті. Декодування масиву зі стековими масками дозволяє здійснювати поетапне перетворення масиву за таким правилом: зі стеку вибирається верхня адреса і елемент, який їй відповідає. Місця, які звільнились, заповнюються елементами рівними елементу за вибраною адресою. Перетворення проводиться до позиції, адреса якої задана на попередньому кроці декодування. Якщо така адреса не задана, то перетворення проводиться до останнього елементу масиву. На цьому процес декодування закінчується.

Третій метод подання масок заснований на оптимізації очевидно надлишкового першого способу формування масок. Надмірність представлення масок, розрядність яких дорівнює розмірності масиву, полягає в тому, що ті розряди масок, у яких утримується "одиниця", у всіх наступних масках заповнюється "нулями". Такі розряди з наступних масок можна вилучити. При кодуванні масиву за таким методом, кожна наступна маска має розмірність меншу за попередню на кількість "одиниць" та залежить від їх місця розташування у попередній масці.

Якщо елементи з масиву чисел вибирати за статистичним критерієм, а саме: на кожному рівні ПІ перетворення вибирати елемент із найбільшою ймовірністю, то отримаємо метод пірамідально-лінійного кодування (ПЛК). При цьому, якщо обраний на кожному кроці ПІ перетворення елемент кодувати одиницею, решту - нулями, то у початковому потоці буде елементів, у першому стовпці масок теж буде кодів-масок, із яких - одиниці, де імовірність появи елемента, який зустрічається найчастіше. Тоді в другому стовпці масок уже буде кодів масок, із яких - одиниці, тобто утворюється стовпець масок. Якщо через позначити вхідний потік із символів, із яких різноманітних, через М - стовпчик-маску, а через - елемент із ймовірністю , тоді в загальному вигляді модель ПЛК можна записати як

Процес ПЛК можна прискорити вдвічі, якщо на кожному рівні аналізувати пари сусідніх символів із ймовірностями і . Тоді процес ПЛК можна подати у вигляді кодового дерева.

Ефективність процесу ПЛК, щодо ущільнення даних, можна порівняти із ефективністю сімейства методів ущільнення на основі кодування Хаффмена. Але на відміну від методів кодування Хаффмена, які вимагають організації досить складної процедури побудови кодового дерева, метод ПЛК не має необхідності у цій процедурі, хоча формально така побудова можлива.

Проблема організації мережевого способу передачі інформації у роботі розв'язується формуванням оптимального маршруту її проходження каналами зв'язку, яке здійснюється за рахунок навчання. Для навчання маршрутизаторів необхідна інформація про стан мережі. Її збирання вимагає великих обсягів передачі допоміжної інформації. Цього можна уникнути, якщо використовувати не інформацію, яка постійно надходить, а зібрану статистичну, яка періодично поповнюється і не містить повного маршруту, а тільки середньостатистичний час проходження пакета інформації до певного вузла. Такий підхід дозволяє передати керування маршрутом до кожного вузла окремо.

У роботі розроблено алгоритми та програмне забезпечення формування бази даних інтелектуально-статистичного маршрутизатора в мережі передачі даних.

У третьому розділі представлені моделі, методи, алгоритми, технічні засоби для організації паралельно-ієрархічного перетворення.

У зв'язку зі збільшенням об'ємів інформації, виникає проблема у зберіганні передаваної інформації. При цій операції істотними є два параметри - час і ступінь ущільнення інформації. Досліджувані методи ущільнення інформації показали, що покращення одного з цих параметрів призводить до істотного погіршення іншого, а також до збільшення програмних або апаратних витрат. Тому, у залежності від конкретної ситуації, доводиться жертвувати або часом ущільнення інформації, або об'ємом вихідних даних. Крім того, існуючі системи ущільнення даних мало пристосовані до обробки зображень, таких, наприклад, як зображення плям лазерних пучків і не враховують можливості використання корельованості даних у сусідніх рядках і стовпцях, а також паралельність надходження інформації від декількох рядків або ж усього зображення в цілому.

У роботі наведено модифіковану модель кодування інформації (динамічних зображень), яка швидко змінюється. При ПІ - кодуванні добре передаються як ділянки з плавними перебігами яскравості, так і ділянки з різко вираженими контурами.

Для реалізації моделей паралельно-ієрархічного перетворення в роботі використан спектр зв'язності багатоградаційного зображення (фрагмента) розмірністю

Головна відмінність запропонованого підходу порівняння зображень за W-спектрами зв'язності від відомих методів порівняння зображень, зокрема за -спектрами, полягає в тому, що порівнюються зображення не тільки за площею одиничних або багатоградаційних (у випадку напівтонових зображень) відліків, а враховується їх взаємне розташування в просторово-часовій області сусідніх відліків порівнюваних зображень, що веде до істотного підвищення завадостійкості і дозволяє досягти інваріантність до повороту зображенння.

Структури паралельно-ієрархічної обробки інформації забезпечують єдиний підхід до проблеми побудови універсальних пристроїв пам'яті для паралельного зберігання інформації і доступу до різноманітних підструктур багатовимірних даних. До них відносяться розроблені функціональні схеми ОЗП чисел і ОЗП масок із ущільненням інформації на основі паралельно-ієрархічного перетворення з формуванням хвостових елементів і масок. Розроблено комутувальні блоки, блок G- перетворення для вибору числа з масиву чисел, а також низка логічних та ключових блоків.

У четвертому розділі розроблено нові методи і алгоритми вимірювання та прогнозування координат зображень плям лазерних пучків для успішного використання лазерних систем у зв'язку та передачі інформації, локації, трасуванні й навігації і т.п. на основі моделі, яка враховує вплив різноманітних чинників на параметри лазерного променя, що проходить через атмосферу та несе певну інформацію.

Етапи для вимірювання координат енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків складаються з виділення граничних ліній на зображенні; визначення попередніх центрів; сегментування граничних ліній, вибору точок, які використовуються для апроксимації; апроксимації граничних ліній; пошуку еталонного зображення; тунелювання за усередненими коефіцієнтами апроксимації; навчання ПІ - мережі, обробки поточних зображень, вимірювання та прогнозування координат плям лазерних пучків. Для навчання ПІ - мережі складено систему рівнянь, яка визначає усереднені значення вагових коефіцієнтів. Визначено міру подібності зображень плям лазерних пучків. В проведених експериментах були використано 15 трас з кількістю зображень плям лазерних пучків - 1000 у кожній трасі. Запропоновані методи дозволяють вимірювати координати центрів лазерних зображень на основі апроксимації крайових ліній з похибкою визначення точки прив'язки не більше ніж 1,2 1,5 е.р., що перевищує за точністю відомі методи, наприклад, на основі визначення центра ваги за допомогою моментних ознак, у середньому в 1,5 раза. Дані результати добре корелюються з результатами вимірювань координат зображень плям лазерних пучків відомої фірми SPIRICON (США). А отримані результати у частині вимірювання координат лазерних пучків є конкурентноспроможними в порівнянніними з результатами цієї відомої фірми. інформація математичний перетворення

Положення загального енергетичного центра визначається за методом, реалізованим у чотирьох алгоритмах.

Найбільш перспективним алгоритмом є алгоритм адаптованого визначення крайової границі зображення плями лазерного пучка. Наведено результати визначення енергетичних центрів для вказаного алгоритму.

Зміщення центра енергетичного пучка було значно меншим від отриманого за іншими алгоритмами. Це дозволяє суттєво скоротити (20 - 30 ) похибку вимірювання координат зображень плям лазерних пучків.

Заключним етапом є прогнозування координат плям лазерних пучків із використанням фільтрів Калмана.

Для побудови алгоритму прогнозування в роботі використано фільтри із зростаючою пам'яттю. У такому фільтрі число спостережень, за якими здійснюється оцінювання, збігається з номером поточного спостереження. Розроблений алгоритм реалізований програмно і функціонує у реальному часі. На горизонтальній осі фіксується номер поточного зображення, а на вертикальній осі - значення координат x, y центра плями. При цьому на моніторі відображаються значення координат центрів через кожні 5 мс.

Алгоритми можуть бути використані при прогнозування перегріву букс засобами контролю типу ПОНАБ-3 та ДИСК-Б.

Похибка результатів прогнозування не перевищує 2 е.р. Порівняльний аналіз алгоритмів за точністю прогнозування показав, що точність прогнозування на основі кінцевих різниць та сплайн - екстраполяції складає 210 е.р., на основі табличних функцій - 25 е.р., лінійної регресії - 310 е.р., нейромереж з використанням алгоритму оберненого розповсюдження - 23 е.р., з використанням базисної радіальної функції - 24 е.р , на основі фільтрів Калмана - 12е.р.

У додатку наведено довідки про впровадження результатів роботи, реалізованих на програмному рівні.

Загальні висновоки по роботі

В дисертаційній роботі розв'язано важливу науково-практичну задачу моделювання паралельно-ієрархічного перетворення для удосконалення нейроподібної обробки інформації. Для цього проведено аналіз ієрархічних структур за типом зв'язків і штучних нейронних мереж, розроблено математичну модель паралельно-ієрархічної мережі, розробено математичні моделі кодування, обробки і передачі інформації, розроблено математичні моделі вимірювання і прогнозування, які дозволяють визначати та прогнозувати координати зображень плям лазерних пучків, розроблено алгоритми обробки зображень плям лазерних пучків, які використано для прогнозування перегріву букс засобами контролю типу ПОНАБ-3, ДИСК-Б, які програмно реалізовані. Всі теоретичні й експериментальні результати роботи обгрунтовано і наведено нижче.

На основі аналізу ієрархічних структур та штучних нейронних мереж набула подальшого розвитку нейроподібна схема обробки інформації. Розроблено математичну модель паралельно-ієрархічної мережі та досліджені її властивості. Визначено, що досліджуване в роботі паралельно-ієрархічне перетворення є подібним до процесу прийняття колективного рішення.

Розроблені методи застосування структур паралельно-ієрархічної обробки інформації враховують залежність об'єму ПІ - пам'яті від кількості однакових слів у масиві і розрядності слів. Цей об'єм, у порівнянні з традиційними структурами пам'яті, є тим меншим, чим таких слів більше, а також менші значення кількості груп з однаковими словами і розмірність масиву.

Доведено, що для пірамідально-лінійного методу кодування немає необхідності, як, зокрема, для модифікацій методу кодування Хаффмена, організації досить складної процедури побудови кодового дерева. Означена перевага особливо цінна при використанні адаптивного кодування.

Визначено умову ущільнення для пірамідально-лінійного методу кодування -. Аналіз даного виразу показує, що ефективність алгебраїчного підходу є порівнянною з сімейством методів ущільнення на основі кодування Хаффмена. А у порівнянні з відомими методами статистичного кодування, час ущільнення істотно зменшується за рахунок паралельно-послідовної організації схеми пірамідально-лінійного методу кодування. Так, для першої схеми розробленого пірамідально-лінійного методу кодування цей час визначається шляхом аналізу всіх символів вхідного алфавіту, а для другої - лише половиною алфавіту.

Розроблена модель мережі зв'язку дозволяє одержати деякі переваги перед існуючими методами, зокрема, перед асинхронним методом перенесення: зменшення навантаження на канали передачі інформації шляхом скорочення інформації про маршрут проходження; відсутність жорстко заданого маршруту дозволяє зменшити затримки при очікуванні звільнення каналу зв'язку, здійснюючи вибір наступного зі списку пріоритетності; при зміні структури мережі маршрутизатори автоматично змінюють список пріоритетних маршрутів, внаслідок чого відпадає необхідність у централізованому керуванні мережею.

Удосконалено процес визначення координат центра зображень плям лазерних пучків на основі методу апроксимації крайових ліній з точністю не більше ніж 1,5 е.р. та навчальний алгоритм для ПІ - мережі, який за точностю перевищує відомі, наприклад, на основі визначення центру ваги, в 1,5 раза. Аналіз методів навчання показує, що похибка вимірювання координат центрів зображень плям лазерних пучків найменша при застосуванні навчального алгоритму на основі паралельно-ієрархічного перетворення, а похибка прогнозування є найменшою при використанні фільтрів Калмана. Це дозволило покращити точність прогнозування координат енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків до 12 е.р. Розроблене варіантне моделювання методів навчання для прогнозування координат енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків дозволило вибрати оптимальний метод навчання на основі фільтрів Калмана.

Розроблений комплекс методів, алгоритмів обробки зображень плям лазерних пучків реалізований програмно. Ці алгоритми та методи впроваджені на Державному науково-виробничому підприємстві “Автотелтранс”, м. Київ, оскільки можуть ефективно використовуватися при прогнозуванні перегріву букс засобами контролю типу ПОНАБ-3 та ДИСК-Б. Моделі обробки зображень плям лазерних пучків рекомендовані для використання на НВО “Астрофизика”, м. Москва.

Публікації за темою дисертації

1. Кожем'яко В.П., Тимченко Л.І., Кутаєв Ю.Ф., Кокряцька Н.І., Яровий А.А. Застосування W - спектра зв'язності для порівняння зображень // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. -2002.- №1(3).- C. 10-15.

2. Кожем'яко В.П., Тимченко Л.І., Кутаєв Ю.Ф., Кокряцька Н.І., Яровий А.А. Розробка паралельно-ієрархічної мережі на основі -перетворення для обробки зображень // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології.- 2002.- №2 (4). - C. 102-111.

3. Timchenko L.I., Kozhemyako V.P. Kutaev Y.F., Gertsiy A.A.,Yarovyy A.A., Kokryatska N.I. Method for Processing of Extended Laser Paths Images Advances in Electrical and Computer Engineering // "Stefan cel Mare" University of Suceava (Romania). -2003. - Vol. 3 (10).- № 2 (20). - Р. 66-78.

4. Землянський В.М., Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І. Паралельно-ієрархічне перетворення як системна модель інтелектуальної обробки інформації та її застосування в системах автоматики залізничного транспорту // Зб. наук. пр. Київського університету економіки і технологій транспорту. - Київ. -2003.- Вип. 4. С. 220-227.

5. Тимченко Л.І., Івасюк І.Д., Кокряцька Н.І. Структурно-статистичні методи ієрархічного кодування при ущільненні інформації // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2004.- № (1) 7. - С. 18-24.

6. Kozhemyako V.P., Kutaev Y.F., Yarovyy A.A., Gertsiy A.A., Kokryatska N.I. Extrapolation of object trajectory: methodological approaches of problem solving on the base of parallel-hierarchical transformation // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2003.- № (2) 6. - С. 49-61.

7. Тимченко Л.І., Горейко С.М., Кокряцька Н.І. Моделювання функцій надійності напівмарковським процесом, що керується зовнішніми умовами. // Київського університету економіки і технологій транспорту. - Київ. - 2004. - Вип. 5 - С. 150-155.

8. Тимченко Л.І., Скорюкова Я.Г., Кокряцька Н.І. Сегментація зображень об'єктів за ознаками зв'язаності в задачах розпізнавання номерів на запірно-пломбувальних замках типу “Варта-універсал”. // Київського університету економіки і технологій транспорту. - Київ.- 2004.- Вип.5.- С. 160-162.

9. Кокряцька Н.І., Гринчишин Р.М. Моделювання генерації сигналу та прогнозування координат енергетичних центрів зображень лазерних пучків із застосуванням фільтрів Калмана // Вісник Вінницького політехнічного інституту. -2005.- №4.- C. 86-89.

10. Кожемяко В.П., Тимченко Л.И., Яровой АА., Кокряцкая Н.И. Методы пирамидального кодирования для сжатия данных // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. -2004.-№2 (8).- C.58- 66.

11. Кокряцька Н.І., Тимченко Л.І. Математична модель паралельно-ієрархічної мережі // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2006. - №1 (11). - С. 135- 140.

12. Кокряцька Н.І. Класифікація ієрархічних структур і мереж та аналіз проблемно-орієнтованих методів представлення, перетворення інформації // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2005. - №1 (9).- С. 78- 88.

13. Тимченко Л.І., Шевченко О.В., Кокряцька Н.І., Шевченко С.А., Поплавський О.А. Моделювання модифікованих алгоритмів визначення координат зображень лазерних пучків // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. - 2005. - №2 (10). - C. 23- 30.

14. Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І. Нейроподібна схема обробки інформації в системах штучного інтелекту // Київського університету економіки і технологій транспорту. - Київ. - 2006.- Вип. 10. - С. 191-197.

15. Kozhemyako V.P., Timchenko L.I., Kutaev Y.F., Gertsiy A.A., Yarovyy A.A., Kokryatskaya N.I. Poplavskyy A. A Analisis of the methodological approaches in connecticon witch the problem solving of extrapolation of object trajectory // Laser Beam Shaping.- IV SPIE Symposium. -San Diego (USA). - 2003. - Vоl.5175, - P. 222- 236.

16. Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І. Паралельно-ієрархічне перетворення як системна модель засобів штучного інтелекту // Тези доп. першої наук.-практ. конф. “Проблеми та перспективи розвитку транспортних систем” Київ:- Київський університет економіки і технологій транспорту. - 2003.- C.145-146.

17. Тимченко Л.І., Білан С.М., Кокряцька Н.І., Кутаєв Ю.Ф., Горейко С.М. Моделювання методу прогнозування координат енергетичних центрів плямистих зображень лазерних пучків із застосуванням фільтрів Калмана // Тези доповідей Міжнарод. наук.- техн. конф. “Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні” Харків: ХАІ. - 2004.- С. 260.

18. Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І. Проблеми штучного інтелекту - паралельно-ієрархічне перетворення інформації // Тези доп. третьої наук. -практ. конф. “Проблеми та перспективи розвитку транспортних систем.” - Київ:- Київський університет економіки і технологій транспорту. -2005. - С.168-169.

Анотація

Кокряцька Н.І. Удосконалення методів нейроподібної обробки інформації на основі моделей паралельно-ієрархічного перетворення. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 - математичне моделювання та обчислювальні методи. Вінницький національний технічний університет, - Вінниця - 2007.

Дисертація присвячена математичному моделюванню паралельно-ієрархічного перетворення для багатоетапного сприйняття, кодування, передачі та обробки інформації в інформаційних структурах із застосуванням нейроподібної схеми обробки інформації.

Розроблені математичні моделі паралельно-ієрархічного перетворення, методи, алгоритми та програмне забезпечення, які реалізують кодування, декодування та обробку інформації.

Розглянуті в роботі моделі поки що мають більшою мірою метафоричну подібність з природними комп'ютерами, проте вони пропонують новий більш витончений підхід до машинних обчислень, наслідуючи якому можна буде створити нові мікропроцесорні системи і комп'ютери нової архітектури. Прототипом досліджуваного підходу можна вважати принципи колективних обчислень у нейроподібніх схемах колективного прийняття рішень, які потребують колективної взаємодії великої кількості простих рішень, у результаті якого приймається складне рішення шляхом комбінування даних протягом деякого проміжку часу.

Аннотация

Кокряцкая Н.И. Усовершенствование нейроподобных методов обработки информации на основе моделей параллельно-иерархического преобразования.- Рукопись.

Диcсертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 01.05.02 - математическое моделированние и вычислительные методы. Винницкий национальный технический университет, Винница - 2007.

Исследуемый в работе сетевой метод для кодирования, передачи и обработки информации сочетает два подхода (пространственный и частотный) и описывает изображение, разлагая его по адаптивной системе базисных функций, формирование которых зависит от структуры самой информации. Наряду со значительными успехами вычислительной техники в работе определены основные противоречия, возникающие в процессе разработки ее средств. Показано, что образное мышление, присущее человеку и основанное на оптическом сравнении, имеет мало общего с законами булевой алгебры и алгоритмами вычислений современных вычислительных машин. Для разрешения этого несоответствия предложено применение операции сравнения при вводе информации и временного сдвига по схеме, в которой происходит чередование горизонтальных и вертикальных каналов обработки данной информации. В работе предложены модели с высокой степенью параллелизма обработки информации, в которых десятки или сотни тысяч процессоров могут действовать одновременно и выполнять сложные вычисления с молниеносной скоростью. В экспериментальной части работы исследуются программно-аппаратные средства в форме изображений пятен лазерных пучков.

Показано, что эффективное применение моделей вычислительных структур с параллельно-иерархической организацией вычислений требует разработки соответствующих методов и алгоритмов преобразования данных и, наоборот, вычислительные структуры могут создаваться с учетом тех требований к параллельности и иерархии доступа, которые выдвигаются специальными методами и алгоритмами, определяющими процессы параллельных вычислений.

В теоретической части работы разработаны модели кодирования-декодирования информации в соответствие с сетевой схемой обработки информации. Разработаны основные структурно-функциональные узлы сетевого кодера-декодера для обработки информационных потоков данных. Разработана схема пирамидально- линейного кодирования информации, которая, в отличие от методов кодирования Хаффмена и Шеннона-Фано, требующих организации довольно сложной последовательной процедуры построения кодового дерева и постоянной его корректировки в соответствии с изменяющейся статистикой входного потока, не требует значительных расходов на перебалансировку кодового дерева в соответствии с новыми частотами символов на каждом шаге и может быть реализована алгебраическими методами в соответствии с параллельной схемой кодирования, что существенно улучшает качество сжатия.

Предложены масочный и безмасочный методы параллельно-иерархического кодирования изображений, в которых учитывается коррелированность данных всего изображения, что позволяет хорошо передавать (с затратами на кодирование 1,52 бит/эл) как участки с плавными перепадами яркости, так и высокодетальные участки с резко выраженными контурами.

Таким образом, диссертационная работа охватывает все основные и принципиальные аспекты проблемы построения моделей параллельно-иерархических вычислительных структур, обеспечивающих параллелизм и иерархию при работе с данными, начиная с моделей преобразования информационной среды, связывающих рассматриваемую проблему с теорией структур даннях, и кончая вопросами проектирования моделей структур конкретных вычислительных устройств.

Аnnotation

Kokriatska N.I. Neural processing of a data processing advancing on the basis of models parallel-hierarchal conversion modeling for improvement iformation. - A manuscript.

Thesis for achievement of a doctorate degree on technical sciences on a specialty 01.05.02 - Mathematic modeling and methods for calculation. -Vinnytsia National Technical University, Vinnytsia - 2007.

Models considered in the dissertation possess, to a great extent, metaphorical similarity with computers, nevertheless they are supposed to provide new, more elaborated approach to computer-based calculations. Proceeding from this approach new microprocessor-based systems and computers of new architecture could be created.

The prototype of suggested approach can be considered the principles of collective computations in neuroshaped circuits intended for collective decision making, requiring corporate interaction of large quantity of simple solutions, as a result, complex solution is taken by means of data combining during any period of time.

Размещено на Allbest.ru

...