Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
8 results
Search Results
Item Порівняльний аналіз ефективності монолітного та циклічного завадостійких кодів(Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Різник, В. В.; Скрибайло-Леськів, Д. Ю.; Бадзь, В. М.; Глод, С. І.; Кулик, Ю.-М.; Лях, В. В.; Романюк, Н. Б.; Ткачук, К. І.; Українець, В. В.; Riznyk, V. V.; Skrybajlo-Leskiv, D. Y.; Badz, V. M.; Hlod, C. I.; Liakh, V. V.; Kulyk, Y.-M.; Romanjuk, N. B.; Tkachuk, K. I.; Ukrajinets, V. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityЗдійснено порівняльний аналіз ефективності монолітного та циклічного завадостійких кодів, побудованих на “ідеальних кільцевих в’язанках” (ІКВ), які становлять теоретичну основу для синтезу математичної моделі завадостійкого кодування даних, віддзеркалюючи властивості гармонійної розбудови реального простору. ІКВ – це кільцева послідовність цілих додатних чисел, які формують натуральний ряд на їх множині послідовним додаванням останніх. Модель ґрунтується на сучасній теорії комбінаторних конфігурацій і може знайти широке наукове поле для розвитку фундаментальних і прикладних досліджень у сфері інформаційних та інфокомунікаційних технологій, пов’язаних із методами перетворення форми інформації, зокрема використанням багатовимірних комбінаторних структур, алгоритмів синтезу кодів з урахуванням особливостей кожного з них залежно від критеріїв оптимізації та встановлених обмежень системи кодування даних. Монолітний ІКВ-код вигідно відрізняється від класичних кодів простотою виявлення та виправлення помилок завдяки формуванню дійсних кодових слів у вигляді нероздільних послідовностей однойменних символів, що дає змогу швидко розпізнавати помилкові та відновлювати правильні слова за мажоритарним принципом об’єднання усіх однойменних символів у єдиному пакті. Циклічний ІКВ-код належить до категорії завадостійких нероздільних кодів, які вигідно відрізняються від поліноміальних циклічних кодів спрощеними обчислювальними процедурами кодування-декодування, тоді як основною перевагою монолітного коду є його самокоректувальна спроможність із елементами машинного інтелекту. Обидва кластери завадостійких кодів становлять спільну математичну платформу для дослідження та формування двох різновидів систем кодування даних: 1) у мінімізованому базисі монолітних двійкових кодів у вигляді нероздільних пакетів однойменних символів з ваговими розрядами, значення яких відповідають числам ІКВ; 2) оптимізованих циклічних ІКВ-кодів. Виняткові властивості обох згаданих вище кодів є природним відображенням їх унікальності, що дає змогу вдосконалювати системи завадостійкого кодування, шифрування та швидкісного опрацювання інформації. Технічна унікальність монолітних ІКВ-кодів відкриває нові можливості для швидкого опрацювання великих масивів даних. Своєю чергою, оптимізовані циклічні ІКВ-коди вигідно відрізняються від кодів БЧХ завдяки спрощенню декодування, не поступаючись цим кодам за кількістю виявлених і виправлених помилок. Здійснено оцінювання ефективності систем кодування даних монолітним і циклічним ІКВ-кодами за завадостійкістю, потужністю методу, швидкістю пересилання даних.Item Підвищення ефективності циклічних кодів методами комбінаторної оптимізації(Видавництво Львівської політехніки, 2020-09-23) Різник, В. В.; Скрибайло-Леськів, Д. Ю.; Riznyk, V. V.; Skrybaylo-Leskiv, D. Yu.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityРозглянуто методи підвищення ефективності циклічних кодів, побудованих на підставі комбінаторних конфігурацій типу "ідеальних кільцевих в'язанок" (ІКВ) за трьома чинниками – коректувальною здатністю, потужністю методу кодування та складністю процедури декодування. В основу методики покладено принцип комбінаторної оптимізації, який ґрунтується на алгебричній теорії впорядкованих цілочислових послідовностей з кільцевою структурою, причому усі числа разом з усіма сумами поруч розміщених чисел вичерпує значення чисел натурального ряду. Запропоновано два теоретично обґрунтовані підходи до підвищення завадостійкості циклічних кодів: впровадженням оптимізованого ІКВ-коду та монолітно-групового. Оптимізований циклічний ІКВ-код вигідно відрізняється від решти кодів цього класу вищою корегувальною здатністю при тій же довжині кодових слів. Оптимізовані ІКВ-коди становлять велику групу циклічних кодів, побудованих на комбінаторній різноманітності математичних моделей з добором відповідного співвідношення між параметрами коду для досягнення його заданих технічних характеристик. Завадостійкі монолітно-групові коди належать до групи самокоректувальних кодів з кільцевою структурою та ймовірнісною оцінкою рівня завадостійкості. Ця властивість дає змогу за мажоритарним принципом миттєво виявляти певну частину, або усі хибні символи у кодовому слові. Здійснено математичні розрахунки для обчислення оптимізованих співвідношень між параметрами циклічних ІКВ-кодів, за яких вони досягають максимальної коректувальної спроможності. Розглянуто і проаналізовано алгоритм побудови та збільшення потужності методів кодування оптимізованих завадостійких ІКВ-кодів. Наведено конкретні приклади підвищення ефективності циклічних кодів методами комбінаторної оптимізації з відповідними розрахунками і таблицями. Проведено порівняльний аналіз ІКВ-кодів з кодами Голея та Боуза-Чоудхурі-Хоквінгема (БЧХ) за коректувальною здатністю, потужністю методу кодування та обчислювальною складністю процедур декодування. З'ясовано переваги та недоліки циклічних і кільцевих монолітно-групових ІКВ-кодів порівняно з класичними аналогами. Окреслено перспективи використання результатів дослідження в задачах інформаційно-комунікаційних технологій.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 Evaluation the solution time of finite element analysis using gaussian elimination.(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Lobur, M.; Farmaga, I.; Shmigelskyi, P.The paper describes method allowing predicting solution time of finite element analysis.The method is based on statistical data and computational complexity of software algorithms. Описано метод, що дає змогу прогнозувати час виконання скінченно-елементного аналізу. Метод оснований на статистичних даних і складності обчислення програмно реалізованих алгоритмів.Item Internet information retrieval, parallel sorting, and rank-order filtering based on dynamical neural circuits of maximal value signal identification among discrete-time signals(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Tymoshchuk, P.The design of mathematical models and corresponding functional block-diagrams of discrete-time neural networks for Internet information retrieval, parallel sorting, and rankorder filtering is proposed. The networks are based on the discrete-time dynamical K-winnerstake-all (KWTA) neural circuits which can identify the K largest from N input signals, where 1£ K < N is a positive integer. Implementation prospects of the networks in an up-to date digital hardware are outlined. In contrast to other comparable analogs, the networks are expected to combine such properties as high precision, speed and reliability of signal processing, low computational and hardware implementation complexity. Запропоновано проект математичних моделей і відповідних функціональних блок-схем нейронних мереж видобування інформації з Інтернет, паралельного сортування і фільтрування рангу, призначених для обробки дискретизованих сигналів. Мережі конструюються на основі динамічних нейронних схем типу ”K-winners-take-all” (KWTA-схем), призначених для обробки дискретизованих сигналів, які здатні ідентифікувати К найбільших серед N вхідних сигналів, де 1£ K < N – позитивне ціле число. Окреслено перспективу реалізації мереж у сучасному цифровому апаратному забезпеченні і їх можливі застосування. Очікується, що на відміну від інших близьких аналогів, мережі будуть поєднувати такі властивості, як високі точність, швидкість і надійність обробки сигналів, а також незначні обчислювальну складність та складність схемотехнічної реалізації.Item Information retrieval from data sets via analogue neural circuit of maximal value Identification from signal set(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Tymoshchuk, P.Using the analogue neural circuit of maximal value signals from signal set identification is proposed for information retrieval in data sets. 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 numerical experiments obtained on the base of the data set provided by PageRank algorithm are presented. These results give witness of the circuit using for information search in data sets. Для інформаційного пошуку у наборах даних запропоновано використання аналогової нейронної схеми максимального значення сигналів з набору сигналів ідентифікації. Схема є доволі швидкою, має просту структуру і її можна застосовувати у сучасному технічному забезпеченні. Розширення схеми є теоретично нескінченним і не залежить від значення її параметрів. У середньому час для траєкторії зближення змінної стану схеми до стаціонарного стану не залежить від величини введених даних. Наведено результати численних експериментів, які отримали на основі набору даних, наданих алгоритмом PageRank. Ці результати свідчать про використання схеми для інформаційного пошуку у наборах даних.Item Фільтрування рангу на базі аналогової нейронної схеми визначення максимальних за величинами з множини сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Тимощук, П.Розв’язується задача фільтрування рангу на базі аналогової нейронної схеми, що визначає максимальні за величинами з множини сигналів. Фільтр описується системою алгебро-диференційних рівнянь і поєднує в собі такі властивості, як високу точність і швидкодію, низькі обчислювальну складність і складність апаратної реалізації, а також незалежність від початкових умов. Фільтр може використовуватись для обробки постійних, змінних, а також рівних за значеннями сигналів. Наведено приклади комп’ютерного моделювання фільтра, які підтверджують теоретичні положення. The problem of rank-order filtering is solved on the base of analogue neural circuit which determines maximal value signals among signal set. The filter is described by system of algebra-differential equations and combines such properties as high accuracy and speed, low computational and hardware implementation complexity, and independency on initial conditions. The filter can be used for processing of constant signals, variable signals, and also equal signals. The filter simulation examples confirming theoretical statements are provided.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.