Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія

АЦП ПОРОЗРЯДНО-СЛІДКУВАЛЬНОГО ВРІВНОВАЖЕННЯ З ВАГОВОЮ НАДЛИШКОВІСТЮ

2020-12-23T00:22:29+02:00

У статті подано інформаційні і структурні аспекти, покладені в основу організації аналого-цифрового перетворювача, що працює у режимах як слідкувального, так і порозрядного врівноваження. При організації слідкувального врівноваження можуть відбуватись значні перепади вхідного сигналу. Тому у таких випадках для пришвидшення виходу АЦП на слідкувальний режим авторами пропонується тимчасово переводити його у режим порозрядного аналого-цифрового перетворення. Для пришвидшення перетворення у слідкувальному режимі використовується запропонований авторами швидкодіючий реверсивний лічильник у системі числення з ваговою надлишковістю. АЦП також працює у цій системі числення. Наведено часову діаграму режимів роботи порозрядно-слідкувального АЦП у СЧВН. Описано структурну організацію даного перетворювача. Розроблено і наведено блок-схему вироблення блоком керування керуючих сигналів для роботи запропонованого АЦП. Використання запропонованого авторами рішення дозволить розширити сферу застосування слідкувальних АЦП.

РЕАЛІЗАЦІЙНА МОДЕЛЬ АДАПТИВНОГО СУМАТОРА ДЛЯ НЕЙРОПОДІБНИХ ЕЛЕМЕНТІВ

2020-12-23T09:36:13+02:00

Одним з перспективних напрямків використання нейротехнологій є робототехніка, а саме, системи технічного зору і системи керування для мобільних роботів різного застосування. Зокрема однією з базових задач для цих систем у складі автономних роботів є задача розпізнавання об’єктів і визначення контурів перешкод на шляху пересування мобільних роботів у недетермінованому середовищі. Для компактної та надійної реалізації базових вузлів цих систем немає альтернативи застосуванню нейромережевих технологій з орієнтацію на перспективні сучасні засоби (ПЛІС). При цьому необхідно враховувати одночасне сприйняття візуальної інформації, що потребує, у свою чергу, паралельної просторово-розподіленої обробки значних масивів інформації. В роботі запропоновано структуру адаптивного суматора, що входить до складу штучних нейронів, які є базовими нейроподібними елементами нейромереж різного типу. Запропонований конвеєрний підсумовуючий пристрій має розширені функціональні можливості, оскільки моделює роботу адаптивного суматора у складі формального нейрона з формуванням результату обробки з урахуванням зовнішнього зміщення зі знаком, а також виконує одночасно паралельне підсумовування чисел векторного масиву вхідних даних з формуванням їх суми. Запропонований адаптивний суматор має регулярну структуру, що складається з (n+1) комірок майже з однаковим набором вузлів та зв’язків між ними, а також реалізує просторово-розподілений процес паралельної обробки над n вхідними елементами векторного масиву. Все це дозволяє спростити процес розміщення адаптивного суматора у мікросхемі ПЛІС. Орієнтація на потужні у функціональному і технологічному відношенні мікросхеми ПЛІС дозволяє отримати компактні та повнофункціональні нейроструктури різного призначення, необхідність в яких вкрай важлива у системах керування мобільних роботів.

МОДИФІКАЦІЯ МЕТОДУ А-БУФЕРА ДЛЯ ЗГЛАДЖУВАННЯ ТРИВИМІРНИХ ЗОБРАЖЕНЬ

2020-12-23T09:33:25+02:00

Згідно з методом А-буфера для антиаліайзингу тривимірних зображень використовується динамічний список фрагментів полігонів, які покривають піксел. Метод А-буфера використовує менший об’єм пам’яті порівняно із методами додаткової вибірки, однак необхідність динамічного розподілу пам’яті ускладнює його апаратну реалізацію у системах комп’ютерної графіки. При використанні фіксованої кількості фрагментів на один піксел зображення спрощується апаратна реалізація методу А-буфера, однак пам’ять використовується неефективно, оскільки кількість фрагментів для розрахунку інтенсивності кольору піксела може суттєво відрізнятись для різних пікселів. Було запропоновано використати комбінований статично-динамічний принцип організації пам’яті, який полягає у введенні загального буфера фрагментів. Розроблено нові модифікації методу А-буфера, у яких використано:

- комбінований статично-динамічний підхід до організації пам’яті, який полягає у введенні загального буфера для зберігання надлишкових фрагментів. Запропонована модифікація має більш просту апаратну реалізацію порівняно з динамічним розподілом пам’яті та потребує менших обсягів пам’яті для зберігання фрагментів полігонів ніж фіксований розподіл;

- новий підхід до зменшення похибки обчислень інтенсивності кольору, яка має місце внаслідок відкидання фрагментів полігонів, яким не вистачило місця у буфері фрагментів. Суть підходу полягає у тому, що два найбільш віддалені від спостерігача фрагменти об’єднуються у один.

Розроблено структурну схема підсистеми растеризації тривимірних графічних об’єктів, у якій використано модифікований метод А-буфера. Розроблено комп’ютерну програму для моделювання та тестування методів згладжування, основаних на методі Абуфера. Моделювання показало, що використання запропонованого принципу розподілу пам’яті дозволяє зменшити у 1,3¸3,1 рази об’єми пам’яті, необхідні для згладжування тривимірних зображень за методом А-буфера, порівняно із фіксованим розподілом пам’яті.Результати моделювання показали, що запропоноване рішення, основане на комбінуванні надлишкових фрагментів, забезпечує менше значення нормованої середньоквадратичної похибки порівняно з підходом, у якому надлишкові фрагменти відкидаються. При використанні нового методу до обробки фрагментів полігонів, згладжування навіть складних сцен за методом А-буфера можливо виконувати з використанням лише трьох фрагментів на один піксель зображення, що дозволяє зменшити об’єми пам’яті, необхідні для зберігання фрагментів полігонів.

ДОСЛІДЖЕННЯ АТРИБУТІВ ЛЮДИНИ ДЛЯ ЗАДАЧІ ПОВТОРНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ

2020-12-22T23:17:35+02:00

В роботі досліджується задача розпізнавання атрибутів людини для покращення повторної ідентифікації. Здійснено аналіз методів повторної ідентифікації та методів розпізнавання атрибутів людини. Розглянуті набори даних атрибутів людини: Market-1501, DukeMTMC-reID, PETA, RAP-v1, RAP-v2 та PA-100k. Проаналізовано проблеми повязані як з формуванняи наборів атрибутів людини так і з їх використанням. Надані рекомендації щодо вибору та використання наборів атрибутів людини. Також в роботі наведений огляд метрик оцінювання методів розпізнавання атрибутів людини.

ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ У ПРОЦЕДУРІ ВЕРТИКАЛЬНОГО ХЕНДОВЕРУ

2020-12-22T23:26:37+02:00

Розгортання сучасних гетерогенних мереж, де передаються різні типи трафіку із мобільних станцій, котрі рухаються із досить високою швидкістю, призвело до підвищення вимог до якості операції вертикального хендоверу. Процедура передачі обслуговування, або хендовер, є ключовим механізмом, що дозволяє рухомим абонентам безшовно пересуватися по мережі. При цьому, через вплив великої кількості параметрів та характеристик мережі, традиційні схеми прийняття рішень, які працюють із врахуванням тільки одного критерію є неефективними. Тому постає задача розроблення такого механізму хендовера, що враховував би декілька параметрів та давав змогу здійснювати інтелектуальний хендовер. Однією з перспективних галузей сучасної техніки є штучні нейронні мережі. Важливою властивістю нейронних мереж є паралельне оброблення інформації великою кількістю нейронів одночасно. Типовими задачами, котрі можна розв’язати за допомогою нейронних мереж є: керування, кодування та декодування інформації, класифікація, прогнозування, автоматизація процесу ухвалення рішень, розпізнавання образів тощо. Нейронні мережі застосовуються у системах безпровідного зв’язку при розв’язання таких задач: контроль доступу, передача обслуговування, розподіл каналів, прогнозування трафіку, адаптивна маршрутизація, прогнозування характеристик поширення сигналу, визначення місцезнаходження мобільної станції. У роботі запропоновано використовувати нейронну мережу у інтелектуальному алгоритмі багатокритеріального вертикального хендоверу. Після створення програмного або апаратного рішення нейронної мережі необхідно створити математичну модель та виконати навчання мережі. Пропонована у даній роботі нейронна мережа представляє собою багатошаровий перцептрон. Проведено моделювання роботи нейронної мережі у програмі Matlab.

ОЦІНЮВАННЯ РІВНЯ ВПЛИВУ МОТИВАЦІЇ ПРАЦІ НА ЕФЕКТИВНІСТЬ ДІЯЛЬНОСТІ

2020-12-22T23:31:28+02:00

Ефективне виконання роботи працівником визначається трьома чинниками: мотивацією (бажанням працівника виконувати свою роботу), робочим середовищем (ресурсами, які компанія виділяє для покращення виконання поставлених завдань) та спроможністю (можливістю працівника виконати поставлене перед ним завдання). Оскільки мотивація – це сукупність чинників, які спричиняють поведінку людей в залежності до впливаючих на них факторів, то ціль менеджера по роботі з персоналом максимально мотивувати працівника для виконання його прямих обов’язків та бути зацікавленим у своїй роботі, а також мінімізувати ймовірність виникнення ситуації, коли працівник не справляється з виконанням своїх обов’язків. Тому постає питання розробки системи оцінювання, яка здатна виявити ефективність роботи працівника на фірмі за його рівнем мотивації, а також покращити цей показник за допомогою впливу зовнішніх факторів на мотиваційний рівень працівника. На основі формалізованих критеріїв ефективності праці, які утворюють три групи мотиваційних чинників розроблено метод оцінювання ефективності праці, який дозволяє керівництву оцінити рівень вмотивованості кожного працівника.

СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ ЗВУКОВИХ СИГНАЛІВ НЕМОВЛЕННЄВОГО ПОХОДЖЕННЯ

2020-12-22T23:43:43+02:00

Дана робота присвячена розробці програмного забезпечення, яке дало б змогу проводити розпізнавання звукових сигналів немовленнєвого походження. У статті проведений огляд існуючих на сьогоднішній день систем розпізнавання звуків, визначено їх переваги та недоліки. Приводиться список найбільш поширених алгоритмів, які можуть бути використанні для процесу навчання моделі та класифікації звуків. Більш детально розглядається модель гаусівського змішаного розподілу, яка і використовується для опису моделей звуків. Наводиться опис процесу розпізнавання звукових сигналів та їх подальша класифікація. Дана програма може використовуватись для аудіодетекції сигналів, наявних у базі даних. Продукт може використовуватись як самостійно, так і входити до складу програмно-апаратних комплаксів відповідного призначення. Використання засобів мови програмування C++ дозволило зробити його ефективним та зберегти швидкодію. Також наводиться статистика результатів розпізнавання та робиться висновок щодо ефективності системи.

МАТЕМАТИЧНЕ ТА ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО МОДУЛЯ ПРИКЛАДНИХ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ ДЛЯ НАДАННЯ АДМІНІСТРАТИВНИХ ПОСЛУГ ЩОДО ПРОВЕДЕННЯ ЕКОЛОГІЧНОЇ ЕКСПЕРТИЗИ

2020-12-23T09:34:12+02:00

Останнім часом одним із найважливіших напрямів діяльності місцевих органів влади в Україні стало надання адміністративних послуг. Одним із визначальних чинників процесу створення ефективних ЦНАП та підвищення якості надання адміністративних послуг. Використання інтелектуальних методів обробки даних дозволить підвищити якість надання послуг, а також значно прискорити надання адміністративних послуг для громадян. Основними завданнями статті є аналіз проблем якісного інформацій-ного забезпечення функціонування систем, які використовуються в Центрах надання адміністративних послуг; cтворення математичного та алгоритмічного забезпечення для оцінки подібності документів та послуг; реалізація інтелектуального модуля обробки інформації для прикладних програмних систем. Результатами статті є: метод метод оцінки подібності адміністративних послуг ґрунтується на кластеризації документів, що оперують поняттям відстані між об’єктами (реквізитами), які формують їх структуру; вдосконалений метод пошуку оптимальних наборів документів в направленому графі при відповідних заданих обмеженнях в частині адаптації «алгоритму мурашиних колоній» в заданій предметній області; вдосконалена схема реалізації пошуку послуг (доку-ментів) у вигляді дерева в частині реалізації алгоритму видалення послуг з документами, що дублюються. Дані напрацювання мо-жуть бути реалізовані як надбудова до сучасних рішень і ефективно використовуватися в інформаційних системах надання адміністративних послуг.