Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/42718
Title: Моделі та структури даних на основі асоціативної пам’яті для комп'ютерних систем проектування структур технологічних процесів
Other Titles: Models and data structures based on associative memory for computer systems of technological processes structure design
Authors: Бречко, Вероніка Олександрівна
Science degree: кандидат технічних наук
Thesis level: кандидатська дисертація
Code and name of the discipline: 05.13.05 – комп'ютерні системи та компоненти
Thesis department: Спеціалізована вчена рада Д 64.050.14
Thesis grantor: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Scientific advisor: Дмитрієнко Валерій Дмитрович
Committee members: Качанов Петро Олексійович
Кондрашов Сергій Іванович
Ліберг Ігор Геннадійович
Keywords: дисертація; структури даних; список; черга; дерево; граф; асоціативна пам'ять; нейронна мережа; технологічний процес; data structures; list; queue; tree; graph; associative memory; neural network; technological process
УДК: 004.25:004.62
Issue Date: 2019
Publisher: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Citation: Бречко В. О. Моделі та структури даних на основі асоціативної пам’яті для комп'ютерних систем проектування структур технологічних процесів [Електронний ресурс] : дис. ... канд. техн. наук : спец. 05.13.05 : галузь знань 12 / Вероніка Олександрівна Бречко ; наук. керівник Дмитрієнко В. Д. ; Нац. техн. ун-т "Харків. політехн. ін-т". – Харків, 2019. – 154 с. – Бібліогр.: с. 136-145. – укр.
Abstract: Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – комп’ютерні системи та компоненти. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2019. Дисертаційна робота присвячена вирішенню науково-практичної задачі, яка полягає в розробленні та дослідженні моделей та структур даних на основі асоціативної пам’яті для комп’ютерних систем проектування структур технологічних процесів. Метою дисертаційної роботи є розроблення структури даних на основі асоціативної пам’яті для комп’ютерних систем проектування структур технологічних процесів. Об’єкт дослідження – процеси обробки інформації з використанням асоціативної пам’яті. Предмет дослідження – моделі структур даних на основі асоціативної пам’яті для комп’ютерних систем проектування структур технологічних процесів. У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи; сформульовано мету та задачі дослідження; наведено зв’язок дисертації з науковими темами та програмами; визначено об’єкт та предмет дослідження; висвітлені положення, які визначають практичне значення отриманих результатів та їх наукову новизну; висвітлено особистий внесок здобувача в одержаних результатах, їх апробацію та публікації. У першому розділі проведено аналіз переваг та недоліків сучасних методів зберігання та обробки інформації при проектуванні структур технологічних процесів, який показав, що існуючі методи на основі стандартного зберігання не забезпечують необхідної швидкодії для реалізації інтелектуальних інтерфейсів. При створенні одиничних технологічних процесів з використанням баз даних, час економиться на те, що текст переходів в тій чи іншій мірі вже присутній в базі даних, але вибір стратегії обробки, обладнання та інструменту, залишається в руках технологів. Всі необхідні дані повинні зберігатися в базі і бути доступними при необхідності отримання інформації. Створити таку базу даних дозволяють структури даних на основі асоціативної пам’яті, які можуть зберігати великий обсяг інформації та дають можливість коригувати її в процесі експлуатації. Тому виникає необхідність розробки такої асоціативної пам’яті, що дозволить зберігати та обробляти велику кількість формалізованої інформації, яка на даний час зберігається у вигляді базових структур (списки, черги, дерева та ін.). Що, в свою чергу, дозволить будувати ТП для складних, високоточних виробів, з можливістю коригування даних в процесі побудови ТП та асоціювати з однією деталлю декілька технологічних процесів. В роботі пропонується для вирішення цієї задачі виконати розроблення та дослідження нейронних мереж асоціативної пам’яті, моделей та структур даних для комп’ютерної системи проектування технологічних процесів. Другий розділ присвячено розробці нових нейронних мереж на основі двонаправленої асоціативної пам’яті. Запропоновано нейронну мережу N-направленої асоціативної пам'яті, що складається з N шарів нейронів та дозволяє зберігати множинні асоціації. Запропоновано нейронні мережі асоціативної пам’яті, що здатні відновлювати по вхідній інформації безліч асоціативних вхідних зображень, по множині вхідних даних один вихідний елемент та по комбінації вхідних елементів множину вихідних. Тобто розроблена асоціативна пам’ять 1→ N , N →1 та 1 2 N → N . Запропоновано багатошарову асоціативну пам'ять з керуючими нейронами, що дозволяє будувати ланцюги асоціативних даних з можливістю коригування в процесі функціонування мережі. Розроблені нейронні мережі на основі асоціативної пам’яті, які можуть бути використані при проектуванні складних нейронних мереж деревовидної структури, що можуть використовуватися при побудові системи зберігання та обробки даних в інформаційних системах. У третьому розділі розглядається розроблення нових видів асоціативної пам’яті, які дозволяють зберігати інформацію на основі базових структур та комбінувати їх для ефективної обробки інформації. При побудові складної системи зберігання інформації в якості елементів пам'яті використовуються не окремі осередки, а їх об'єднання, що зберігають такі структури як списки, масиви, черги і т.п. Кожна з них являє собою структурований елемент, завдяки якому забезпечується пошук і обробка даних, що зберігаються в ньому. Багаторівневе комбінування цих елементів, кожен з яких можна представити як деяку множину елементів асоціативної пам'яті, є перспективним для реалізації інтелектуальних інтерфейсів, логічного висновку, обробки зображень, розпізнавання образів. У четвертому розділі розглядаються моделі структур даних на основі нейронних мереж асоціативної пам’яті для проектування структур технологічних процесів. Запропоновано структури даних на основі асоціативної пам’яті для зберігання інформації, що необхідна для проектування структури технологічного процесу. Запропоновано ієрархічну нейронну мережу на основі асоціативної пам’яті для вибору обладнання для однієї операції технологічного процесу. Результати роботи впроваджені: – в державному підприємстві "Південний державний проектно- конструкторський та науково-дослідний інститут авіаційної промисловості" (м. Харків) при виготовленні високоточних виробів; – в навчальному процесі НТУ "ХПІ" на кафедрі обчислювальної техніки та програмування при викладанні учбових дисциплін: "Основи нейрокомп’ютингу", "Системи штучного інтелекту", а також в курсових, дипломних та наукових роботах студентів спеціальності 123 "Комп’ютерна інженерія".
There is the dissertation of the obtaining the scientific degree of the technical sciences candidate in specialty 05.13.05 – computer systems and components – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkiv, 2019. The dissertation solves the scientific and practical problem of development and researching models data structures based on associative memory for computer systems of technological processes structure design. The purpose of the dissertation is the development and researching of data structures based on associative memory for computer systems of technological processes structure design. The object of study is the processes of processing information using associative memory. The subject of study is the models of data structures based on associative memory for computer systems of technological processes structure design. The introduction substantiates the relevance of the dissertation work topic; the purpose and tasks of research are formulated; the connection of the dissertation with scientific themes and programs is given; the object and the subject of the research are determined; the provisions, that determine the practical value of the obtained results and their scientific novelty, are highlighted; the personal contribution of the applicant in the obtained results, their approbation and publication are highlighted. In the first section the analysis of the advantages and disadvantages of current methods of storing and processing information for the design of structures processes, which showed that existing methods based on standard storage do not provide the performance required for the implementation of intelligent interfaces. When creating single technological processes using databases, time is saved by the fact that the transition text is already present in the database to some extent, but the choice of processing strategy, equipment and tools remains in the hands of technologists. All necessary data should be stored in the database and be accessible when necessary to obtain information. Such a database is made possible by associative memory data structures, which can store a large amount of information and allow it to be corrected during operation. Therefore, there is a need to develop associative memory that will allow the storage and processing of a large amount of formalized information, which is currently stored as basic structures (lists, queues, trees, etc.). This, in turn, will allow the construction of TP for complex, high-precision products, with the ability to correct data in the process of TP construction and associate several technological processes with one detail. In order to solve this problem, the paper proposes to develop and research neural networks of associative memory, models and data structures for the computer system of technological process design. The second section is devoted to the development of new neural networks based on bidirectional associative memory. A neural network of N-directed associative memory, consisting of N layers of neurons and allowing multiple associations to be stored, is proposed. Associative memory neural networks have been proposed that are capable of restoring a plurality of associative input images by input, by multiple inputs, by one output element, and by a combination of input elements by multiple outputs. That is, the associative memory 1→ N , N →1 and 1 2 N → N were developed. Multilayer associative memory with control neurons is proposed, which allows the construction of associative data circuits with the possibility of correction during the operation of the network. Developed neural networks based on associative memory that can be used in the design of complex neural networks of tree structure that can be used in the construction of storage and data processing systems in information systems. The second section is devoted to the development of new types of associative memory that allow us to store information based on underlying structures and combine them for efficient information processing. When constructing a complex system of information storage, the memory elements are used not by individual cells, but by their associations, which store such structures as lists, arrays, queues, etc. Each of them is a structured element by which search and processing of the data stored in it is provided. The multilevel combination of these elements, each of which can be represented as some of the elements of associative memory, is promising for the implementation of intelligent interfaces, logical inference, image processing, pattern recognition. The fourth section discusses the model data structures based on neural networks, associative memory structures to design processes. Data structures based on associative memory are proposed for storing the information needed to design the process structure. A hierarchical neural network based on associative memory is proposed to select equipment for a single process operation. The results of the dissertation work are introduced: – in the state enterprise "State project and scientific aviation industry research institute" in the manufacture of high-precision products; – in the educational process of the NTU "KhPI" at the department of computer engineering and programming during the teaching of the academic disciplines: "Fundamentals of Neurocomputing", "Artificial intelligence systems", and also in courses, thesis and scientific works of students of the specialty 123 "Computer engineering".
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/42718
Appears in Collections:05.13.05 "Комп'ютерні системи та компоненти"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
tytul_dysertatsiia_2019_Brechko_Modeli_ta_struktury.pdfТитульний лист, анотації, зміст854,92 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
literatura_dysertatsiia_2019_Brechko_Modeli_ta_struktury.pdfСписок використаних джерел728,2 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
vidhuk_Kovalenko_A_A.pdfВідгук2,31 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
vidhuk_Mozhaiev_O_O.pdfВідгук1,94 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.