Библиотека диссертаций Украины Полная информационная поддержка
по диссертациям Украины
  Подробная информация Каталог диссертаций Авторам Отзывы
Служба поддержки




Я ищу:
Головна / Технічні науки / Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології


Худий Андрій Михайлович. Ефективні методи та алгоритми обробки сигналів і даних в системних та нейронних середовищах: Дис... канд. техн. наук: 05.13.06 / Державний комітет зв'язку та інформатизації України. - Л., 2001. - 160арк. - Бібліогр.: арк. 149-159.



Анотація до роботи:

Худий А.М. Ефективні методи та алгоритми обробки сигналів і даних в системних та нейронних середовищах. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. Державний науково-дослідний інститут інформаційної інфраструктури Державного комітету зв’язку та інформатизації України і Національної академії наук України, Львів, 2002.

Розроблено і досліджено інформаційні технології та системи високопродуктивних системних середовищ та нейронних мереж для налаштування, функціонування і розв’язування складних задач в реальному масштабі часу. Вивчено та досліджено обчислювальні процеси на заданих рівнях розпаралелювання алгоритмів дискретних перетворень та обробки складних зображень на базі системних середовищ. Розроблено алгоритм фільтрації зображень на базі мультиконвеєрних системних середовищ.

Отримано високоефективний алгоритм для розпізнавання, компресії зображень на базі нейронних мереж. Проведено розробку та дослідження інформаційно-аналітичної системи аналізу, оцінки, прогнозування складних фізичних процесів і зображень на базі нейронних мереж та системних обчислювальних середовищ. Показано високу ефективність результатів та застосування нейромережі для визначення параметрів афінних перетворень. Впроваджені інформаційні нейромережеві технології використані для розпізнавання зображень. Реалізовано на штучній нейронній мережі основні задачі: знаходження оптимальних обсягів для відтворення і прогнозування три-, дво- і одновимірних задач; оцінювання прогнозування для виділення геліоактивної компоненти.

В дисертаційній роботі на базі проведених теоретичних досліджень розроблено інформаційні технології обробки сигналів і даних в системних та нейронних середовищах. Результати доведено до практичної реалізації, здійснення обчислювальних експериментів і впровадження. В роботі одержані такі основні результати:

  1. Проведено аналіз властивостей архітектур системних та нейронних середовищ, досліджено основні принципи синтезу моделі колективу обчислювачів, які лягли в основу створення надвисокопродуктивних засобів обробки інформації на базі однорідних обчислювальних систем; запропоновано алгоритм налаштування функціонування обчислювальних середовищ та нейромережі для забезпечення режиму реального часу.

  2. Розроблено алгоритми дискретних перетворень на обчислювальних середовищах; досліджено алгоритми швидких перетворень Фур’є і Адамара на системних середовищах, здійснено налаштування обчислювальних процесів; запропоновано основні принципи реалізації швидких перетворень на системних обчислювальних середовищах.

  3. Досліджено та здійснено реалізацію швидких перетворень Уолша-Адамара та Уолша-Пелі на базі налаштованих обчислювальних процесів у системних середовищах.

  4. Розроблено алгоритми попередньої обробки зображень: лінійної фільтрації, медіанної фільтрації, пошук об’єктів заданого класу з використанням узгодженої фільтрації на базі налаштованих макроконвеєрних обчислювальних середовищ.

  5. Досліджено та розроблено методи і алгоритми мультиконвеєрного однорідного обчислювального середовища попередньої обробки зображень лінійної та рангової фільтрації, де реалізується конвеєрне розпаралелювання двовимірної лінійної фільтрації як обчислення лінійної функції змінних у вигляді послідовного обчислення лінійних функцій; запропоновано алгоритм конвеєрного розпаралелювання рангової фільтрації нелінійної цифрової обробки зображень.

  6. Досліджено та розроблено метод і алгоритм конвеєрного розпаралелювання на базі системних обчислювальних середовищ медіанної фільтрації, екстремальної фільтрації, виділення контуру у системах реального часу, де запропоновано апроксимацію у вигляді послідовних фільтрів, що еквівалентно макроконвеєрному розпаралелюванню ітеративної медіанної фільтрації як локальне нелінійне перетворення, яке дає можливість добре погашати завади і при цьому не пошкоджувати вихідне (незашумлене) зображення.

  7. Досліджено задачі аналізу, оцінки та прогнозування складних фізичних процесів, зображень і компресії даних на нейронних мережах і розпізнавання зображень; розглянуто впровадження інформаційних нейромережевих технологій виділення закономірності просторової структури сонячної циклічності; досліджено ефективний підхід на основі групового врахування аргументів і створення парадигм нейронної мережі, використовуючи значну розмірність даних для розв’язування геліопрогнозування.

  8. Запропоновано та досліджено інформаційну технологію на базі нейронної мережі для обробки і відтворення індексів сонячної активності за рахунок різкого скорочення часу навчання мережі, яка відкрила нові перспективи для розв’язування та прогнозування складних процесів; при цьому реалізовані на штучній нейронній мережі основні задачі: знаходження оптимальних обсягів для відтворення і прогнозування три-, дво- і одновимірних задач; оцінювання прогнозування для виділення геліоактивної компоненти.

  9. Розроблено метод та реалізовано інформаційні нейромережеві технології компресії зображень на базі одновходової двокаскадної нейромережі; досліджено результати відтворення компресії зображень, показано високу ефективність результатів та застосування нейромережі для визначення параметрів афінних перетворень; створені інформаційні нейромережеві технології використано для розпізнавання зображень.

Публікації автора:

  1. Худий А.М. Синтез базових модулів нейронних мереж засобами однорідних обчислювальних середовищ // Вісник Державного університету “Львівська політехніка”.-1999.-№364.-С.-333–340.

  2. Худий А.М. Структурний алгоритм розпізнавання образів // Вісник Державного університету “Львівська політехніка”.-2000.-№392.-С.-101–104.

  3. Худий А.М. Математичні аспекти конвеєрного методу обробки інформації // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”.-2000.-№407.-С.-71–74.

  4. Худий А.М. Обробка зображень за допомогою нейромереж // Інформаційні технології і системи.-2000.-№1(3).-С.163-170.

  5. Грицик В.В., Ткаченко Р.О., Худий А.М. Архітектури і алгоритми системних та нейронних мереж.- Львів: НАІ України, Державний НДІ інформаційної інфраструктури; препринт №3, 1998 р.- 43 с.

  1. Войчишин К.С., Грицик В.В., Ткаченко Р.О., Худий А.М. Аналіз, оцінка та прогнозування складних фізичних процесів, зображень і даних на нейронних середовищах.- Львів: Держкомзв’язку та інформатизації України, Державний НДІ інформаційної інфраструктури; препринт №6, 1999 р.- 35 с.

  2. Худий А. М. Реалізація конвеєрного методу обробки інформації на однорідних обчислювальних системах // Міжнародна конференція з управління “Автоматика – 2000”.-Львів.-2000.-Т.7.-Ч.2.-С.-280–283.

  3. Грицик В.В., Камінський Р.М., Худий А.М. Концепція імітаційного моделювання та експериментального дослідження функцій людино-машинного інтерфейсу в інформаційних технологіях // Перша міжнародна конференція з інформаційних технологій і систем.- Львів, 1993.- С.-50-53.