Hardware implementation design in LabVIEW of fuzzy art based partially parallel clustering system
| dc.citation.journalTitle | Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика | |
| dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | uk_UA |
| dc.contributor.author | Shatnyi, S. | |
| dc.contributor.author | Tymoshchuk, P. | |
| dc.coverage.country | UA | uk_UA |
| dc.coverage.placename | Львів | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2018-04-02T12:36:03Z | |
| dc.date.available | 2018-04-02T12:36:03Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | A hardware implementation design of Fuzzy Adaptive Resonance Theory (ART) based partially parallel clustering system in FPGA reconfigurable computing architecture is presented. The category choice and resonance is proposed to perform in parallel. In particular, it is suggested to compute in parallel the choice functions. Moreover, the KWTA neural circuit based rank-order filters (ROFs) are proposed to use for computing largest values of the choice functions instead of the WTA unit. In addition, the vigilance condition is also suggested to verify in parallel. In this way, repeating sequential processes for the category choice and resonance can be replaced with one parallel process. This allows to reduce a computational time required for the clustering. Наведено проект схемотехнічної реалізації частково паралельної системи кластеризації, яка основана на нечіткій теорії адаптивного резонансу (ТАР), на програмованих логічних інтегральних схемах (ПЛІС) із реконфігурованою обчислювальною архітектурою. Вибирати категорію та резонанс пропонується паралельно, зокрема паралельно обчислювати функції вибору. Крім цього, для обчислення найбільших значень функцій вибору замість Winner-Takes-All (WTA) комірки пропонується використовувати паралельні ранжувальні фільтри (РФ), що ґрунтуються на нейронних схемах типу K-Winners-Take-All (KWTA). На додаток, так звану умову подібності також пропонується провіряти у паралельному режимі. Отже, повторювальні послідовні процеси вибору категорії і резонансу можна замінити на один паралельний процес. Це дасть змогу скоротити час обчислень, необхідний для кластеризації. | uk_UA |
| dc.format.pages | 68-72 | |
| dc.identifier.citation | Shatnyi S. Hardware implementation design in LabVIEW of fuzzy art based partially parallel clustering system / S. Shatnyi, P. Tymoshchuk // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика : збірник наукових праць. – 2016. – № 859. – С. 68–72. – Bibliography: 6 titles. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/39998 | |
| dc.language.iso | en | uk_UA |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | uk_UA |
| dc.relation.referencesen | 1. Carpenter G. A., Grossberg S. And Rosen D. B. Fuzzy ART: Fast Stable Learning and Categorization of Analog Patterns by an Adaptive Resonance System // Neural Networks, vol. 4, no. 6, pp. 759–771, Jun. 1991. 2. Тимощук П. Фільтрування рангу на базі аналогової нейронної схеми визначення максимальних за величинами з множини сигналів // Вісн. Нац. ун-ту “Львівська політехніка”.“Комп’ютерні науки та інформаційні технології”. – 2013. – № 771. – С. 64–68. 3. Serrano-Gotarredona T., Linares-Barranco B. and Andreou A. G. Adaptive Resonance Theory Microchips: Circuit Design Techniques. Norwell, MA: Kluwer, 1998. 4 Martínez-Zarzuela M., Pernas F., Díez Higuera J. and Antón-Rodríguez M. “Fuzzy ART neural network parallel computing on the GPU,” in Proc. 9th Int. Work-Conf. Art. Neural Networks, LNCS 4507. – 2007. – pp. 463–470. 5 Martnez-Zarzuela M. Pernas F., A. de Pablos, Rodrguez M., Higuera J., Giralda D. and Ortega D. “Adaptive Resonance Theory fuzzy networks parallel computation using CUDA,” in Proc. 10th Int. Work-Conf. Art. Neural Networks, LNCS 5517, 2009, pp. 149–156. [6] P. Tymoshchuk and S. Shatnyi, Hardware implementation design of analog neural rank-order filter, in Proc. XXth Int. Conf. “Perspective technologies and methods in MEMS design”, 2015, pp. 88–91. | uk_UA |
| dc.rights.holder | © Shatnyi S., Tymoshchuk P., 2016 | uk_UA |
| dc.subject | Fuzzy Adaptive Resonance Theory | uk_UA |
| dc.subject | reconfigurable computing architecture | uk_UA |
| dc.subject | hardware description language | uk_UA |
| dc.subject | rank-order filter | uk_UA |
| dc.subject | нечітка теорія адаптивного резонансу | uk_UA |
| dc.subject | реконфігурована обчислювальна архітектура | uk_UA |
| dc.subject | мова опису апаратури | uk_UA |
| dc.subject | ранжувальний фільтр | uk_UA |
| dc.subject.udc | 004.032.026 | uk_UA |
| dc.title | Hardware implementation design in LabVIEW of fuzzy art based partially parallel clustering system | uk_UA |
| dc.title.alternative | Проект схемотехнічної реалізації в LabVIEW частково паралельної системи кластеризації, яка основана на нечіткій теорії адаптивного резонансу | uk_UA |
| dc.type | Proceedings Book | uk_UA |