Комп'ютерні системи та мережі
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/2141
Browse
10 results
Search Results
Item Спрощена модель нейронної мережі дискретного часу для паралельного сортування(Видавництво Львівської політехніки, 2020-03-01) Тимощук, П. В.; Tymoshchuk, P.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityЗапропоновано модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу. Модель описується системою різницевих рівнянь і ступінчастими функціями. Модель базується на спрощеній нейронній схемі дискретного часу, призначеній для ідентифікації максимальних/minimal за значеннями вхідних даних, яка описується різницевим рівнянням і ступінчастими функціями. Визначається обмеження згори на кількість ітерацій, необхідних для досягнення пошуковим процесом збіжності до встановленого стану. Модель не потребує знання діапазону зміни вхідних даних. Для використання моделі має бути відомою мінімальна різниця між значеннями вхідних даних. Мережа придатна для обробки невідомих вхідних даних зі скінченними значеннями, розміщеними у довільному невідомому скінченному діапазоні. Мережа характеризується незначними обчислювальною складністю і складністю програмної реалізації, довільною скінченною роздільною здатністю вхідних даних, швидкодією. Наведено результати комп’ютерного моделювання, які ілюструють ефективність мережі.Item Модель нейронної схеми слідкуючого керування нелінійними динамічними системами неперервного часу(Видавництво Львівської політехніки, 2019-03-01) Тимощук, П. В.; Tymoshchuk, P.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityЗапропоновано модель нейронної схеми, призначеної для слідкуючого керування невідомими нелінійними динамічними системами. Для опису моделі використано диференційне рівняння першого порядку із змінною структурою і вихідне рівняння. Модель дає можливість досягати скінченного часу збіжності до робочих станів і обмеженої похибки слідкування. Вона не потребує навчання у режимі офлайн. Для мінімізації похибки відслідковування траєкторії об’єкта модель використовує лише виходи системи і об’єкта. Вона має просту структуру і її можна використовувати, коли внутрішня динаміка і параметри керованої системи невідомі. Наведено результати комп’ютерного моделювання застосування моделі для оптимального слідкуючого керування кутом повороту дволанкового планарного маніпулятора, які підтверджують теоретичні положення та ілюструють високу ефективність функціонування моделі.Item Робочі режими імпульсної нейронної мережі типу “K-winners-take-all”(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018-02-26) Тимощук, П. В.; Tymoshchuk, P.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityОписано нейронну мережу (НМ) неперервного часу типу “K-winners-take-all” (KWTA), яка ідентифікує К найбільші з-поміж N входів, де керуючий сигнал 1 £ K < N . Мережа описується рівнянням стану із розривною правою частиною і вихідним рівнянням. Рівняння стану містить шлейф імпульсів, які описуються сумою дельта-функцій Дірака. Проаналізовано існування та єдиність робочих режимів мережі. Головною перевагою мережі порівняно з іншими близькими аналогами є розширення обмежень на швидкість збіжності до робочих режимів. Отримані теоретичні результати ілюструються прикладом комп’ютерного моделювання, який демонструє ефективність мережі.Item Паралельне фільтрування рангу на основі імпульсної нейронної мережі типу “K-WINNERS-TAKE-ALL”(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Тимощук, П. В.; Tymoshchuk, P. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityПредставлено нейронну мережу (НМ) неперервного часу типу “K-winners-take-all” (KWTA), яка ідентифікує К найбільші з-поміж N входів, де керуючий сигнал 1 £ K < N . Мережа описується рівнянням стану з розривною правою частиною і вихідним рівнянням. Рівняння стану містить шлейф імпульсів, які описуються сумою дельта- функцій Дірака. Головною перевагою мережі порівняно з іншими близькими аналогами є відсутність обмежень на швидкість збіжності. Описано застосування мережі для паралельного фільтрування рангу. Отримані теоретичні результати проілюстровано прикладом комп’ютерного моделювання, який демонструє ефективність мережі.Item Фазообертання гармонічних сигналів на основі макромоделювання(Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2001) Тимощук, П. В.Побудовано макромоделі амплітудо- та частотонезалежних аналогових та цифрових фазообертачів гармонічних сигналів на довільну величину фазового зсуву. На основі отриманих макромоделей для функціонування в області низьких частот реалізуються структурні схеми фазообертачів на базі диференціаторів, суматорів, помножувачів, подільників та ланок затримки за часом. В високочастотному діапазоні замість диференціаторів використовуються інтегратори. The macromodels of amplitude- and frequency independent analogue and digital phase shifters of harmonic signals on an arbitrary value of a phase shift has been built. At the obtained macromodels base the structure circuits of phase shifters is realised for a functioning at a low frequenciregiones on a differentiators, summers, adders, multipliers, dividers, and time delay units base. There are used an integrators instead of differentiators in a high frequencies region.Item Аналіз моделі швидкісної аналогової нейронної схеми ідентифікації найбільших за значеннями з множини сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Тимощук, П. В.Проаналізовано моделі неперервного часу швидкісної аналогової нейронної схеми, придатної для ідентифікації K найбільших серед N невідомих сигналів, де 1≤ K < N , які можна розрізняти, із скінченними значеннями. Модель описується рівнянням стану з розривною правою частиною і вихідним рівнянням. Аналізуються існування та єдиність встановлених режимів, збіжність траєкторій змінної станів і час збіжності до KWTA- режиму. Порівняно модель з іншими близькими аналогами. Згідно з отриманими резуль- татами, модель володіє вищою швидкістю збіжності до KWTA-режиму, ніж інші аналоги. An analysis of continuous-time model of high speed analogue K-winners-take-all (KWTA) neural circuit which is capable of identifying the K largest of unknown finite value N distinct inputs, where 1≤ K < N is presented. The model is described by a state equation with discontinuous righthand side and by an output equation. Existence and uniqueness of the steady-states, convergence of state-variable trajectories and convergence time to the KWTA operation are analyzed. The model comparison with other close analogs is given. According to obtained results, the model possesses a higher convergence speed to the KWTA operation than other comparable analogs.Item Паралельне сортування на основі аналогової нейронної схеми знаходження найбільших за значеннями з множини сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Тимощук, П. В.Для отримання розв’язку задачі паралельного сортування запропоновано використовувати аналогову нейронну схему знаходження найбільших за значеннями з множини сигналів. Схема є швидкісною, має просту структуру і може бути реалізована у сучасному апаратному забезпеченні. Роздільна здатність схеми є теоретично нескінчен- ною і не залежить від значення її параметра. Середній час, необхідний для збіжності траєкторії змінної стану схеми до встановленого режиму, не залежить від розмірності вхідних даних. Наведено результати комп’ютерного моделювання схеми, які підтвер- джують теоретичні положення. Отримані результати свідчать про доцільність викорис- тання схеми для паралельного сортування. Using the analogue neural circuit of searching signals with largest values among signal set is proposed for problem solving of parallel sorting. The circuit is fast, it has simple structure and can be implemented in a modern hardware. A resolution of the circuit is theoretically infinite and it is not dependent on a value of its parameter. An average time necessary for trajectory convergence of the circuit state variable to a steady state is not dependent on a dimension of input data. The results of the circuit computer simulations confirming theoretical statements are given. These results indicate about expediency of the circuit using for parallel sorting.Item Модель аналогової нейронної схеми ідентифікації найбільших сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Тимощук, П. В.Представлено модель аналогової нейронної схеми, призначеної для ідентифікації К найбільших серед N довільних скінченних невідомих вхідних дій, які можна розрізнити. Модель описується одним рівнянням стану зі змінною структурою правої частини, яка містить ступінчату функцію, і вихідним рівнянням. Проаналізовано і порівняно з іншими аналогами обчислювальну складність моделі. Модель має такі властивості, як висока точність і швидкодія, а також низька обчислювальна складність. Подаються результати комп’ютерного моделювання, які демонструють ефективність моделі і дозволяють порівняти її з іншими аналогами. A model of analogue neural circuit which is capable to identification the K largest from arbitrary finite value N unknown distinct inputs, where 1 K N , is presented. The model is described by one state equation with variable structure right-hand side which contains a step function and by output equation. A computational complexity of the model is analyzed and compared with that of other analogs. The model possesses such properties as high accuracy and convergence speed, and low computational complexity. Computer simulation results demonstrating the model performance and comparing it with that of other comparable models are provided.Item Моделювання нейронної схеми ідентифікації найбільших значень серед низки змінних у часі дискретизованих сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Тимощук, П. В.; Тимощук, М. П.Описана математична модель KWTA-нейронної схеми (“K-winners-take-all”), призначеної для ідентифікації К найбільших серед N змінних у часі дискретизованих сигналів, де 1≤ K < N . Встановлюється, що для забезпечення коректного функціонування моделі динамічний зсув вхідних сигналів протягом перехідних процесів повинен змінюватись набагато швидше ніж вхідні сигнали. Наведено відповідні результати комп’ютерного моделювання. Mathematical model of discrete-time KWTA-neural circuit (K-winners-take-all) that can identify K largest among N variable in time sampled signals, where 1≤ K < N is described. It is stated that in order to guarantee correct model functioning a dynamic shift of input signals should be changed much faster than input signals during transients. Corresponding computer simulation results are provided.Item Алгоритмічний метод синтезу помножувача частоти на основі інтегрального рівняння(Видавництво Державного університету «Львівська політехніка», 2000) Тимощук, П. В.; Бардило, Т. І.Описано метод синтезу прецизійного помножувача частоти гармонічних сигналів на два. Помножувач призначений для обробки сигналів з широким діапазоном зміни їх амплітуди та частоти. Реалізується помножувач в аналоговому та цифровому елементних базисах на основі побудови його макромоделі в формі рівняння, аргументами якого є дії, їх інтеграли та реакції помножувача. Макромодель визначається числовим методом за вхідними та вихідними часовими характеристиками пристрою. За відомою макромоделлю методами прямого моделювання будується структурна схема помножувача.