Кибернетика и системный анализ, 2018, № 2
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144822
2024-03-28T12:07:28ZМетод оперативного диагностирования данных, представленных в системе остаточных классов
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144863
Метод оперативного диагностирования данных, представленных в системе остаточных классов
Краснобаев, В.А.; Кошман, С.А.
Рассмотрены два метода диагностирования данных, которые представлены в системе остаточных классов (СОК). Показано, что основным недостатком этих методов, является значительное время диагностирования данных в СОК. Предложенный метод позволяет уменьшить время диагностирования ошибок данных, представленных в СОК, что повышает его оперативность. Использование метода оперативного диагностирования данных увеличивает общую эффективность, что указывает на целесообразность его применения в вычислительных системах непозиционных кодовых структур в СОК.; Розглянуто два методи діагностування даних, які представлені у системі залишкових класів (СЗК). Показано, що основним недоліком даних методів, є значний час діагностування даних у СЗК. Запропонований метод дозволяє зменшити час діагностики помилок даних, представлених у СЗК, що підвищує його оперативність. Використання методу оперативного діагностування даних збільшує загальну ефективність, що доводить доцільність його застосування в обчислювальних системах непозиційних кодових структур у СЗК.; Two main methods for data diagnosis, which are presented in the residue number system (RNS) are considered in the paper. It is shown that the main problem of these methods is the considerable time of data diagnosis in RNS. The proposed method makes it possible to reduce the errors diagnosis time for the data presented in the RNS, which increases the efficiency of the diagnosis. The use of the proposed method of operational data diagnosis increases the overall effectiveness and expediency of its application in computer systems of non-position code structures in RNS.
2018-01-01T00:00:00ZИндексные структуры для быстрого поиска по сходству вещественных векторов. II
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144862
Индексные структуры для быстрого поиска по сходству вещественных векторов. II
Рачковский, Д.А.
Дан обзор индексных структур для быстрого поиска по сходству объектов, представленных вещественными векторами. Рассмотрены структуры как для точного, так и для более быстрого, но приближенного поиска. Представлены главным образом индексные структуры на основе разбиения на области (в том числе иерархические) и графов соседства. Обсуждено также ускорение поиска по сходству с использованием преобразования исходных данных. Изложены идеи конкретных алгоритмов, включая недавно предложенные. Проведено сравнение подходов к ускорению поиска по сходству в индексных структурах рассмотренных типов, а также на основе сохраняющего сходство хэширования.; Наведено огляд індексних структур для швидкого пошуку за схожістю об’єктів, що представлені дійсними векторами. Розглянуто структури як для точного, так і для наближеного пошуку. Проаналізовано головним чином індексні структури на основі розбиття на області (у тому числі ієрархічні) та графів сусідства. Обговорено також прискорення пошуку за схожістю з використанням перетворення вхідних даних. Викладено ідеї конкретних алгоритмів (відомих та нещодавно запропонованих). Наведено порівняння підходів до прискорення пошуку за схожістю в індексних структурах розглянутих типів, а також на основі хешування, що зберігає схожість.; In this survey paper, we consider index structures for fast similarity search of objects represented by real-valued vectors. Structures for both exact and faster, but approximate, similarity search are considered. We present index structures mainly on the basis of partitioning into regions (including hierarchical ones) and neighborhood graphs. The acceleration of the similarity search using the transformation of the original data is also discussed. The ideas of specific algorithms, including the recently proposed ones, are outlined. The approaches to the speed-up of similarity search in the index structures of the considered types and those based on similarity-preserving hashing are discussed and compared.
2018-01-01T00:00:00ZРазбиение множества векторов с целыми неотрицательными координатами с использованием логических аппаратных средств
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144861
Разбиение множества векторов с целыми неотрицательными координатами с использованием логических аппаратных средств
Крывый, С.Л.; Опанасенко, В.Н.
Рассмотрены задачи разбиения множества векторов с целыми неотрицательными координатами относительно порогового значения и порогового отношения на два класса средствами адаптируемых логических сетей. Обоснована корректность алгоритмов реализации такого разбиения для произвольного порогового значения и размерности векторов.; Розглянуто задачі розбиття множини векторів з цілими невід’ємними координатами відносно порогового значення і порогового відношення на два класи засобами логікових мереж зі здатністю адаптації. Обґрунтовано коректність алгоритмів реалізації такого розбиття для довільного порогового значення і розмірності векторів.; The problems of partition of a set of vectors with nonnegative items into two classes with respect to threshold values by using adaptive logical systems is considered. The correctness of the corresponding algorithms for implementation of such partition is proved for an arbitrary threshold value and vector dimension.
2018-01-01T00:00:00ZПодход к классификации состояния сети на основе статистических параметров для обнаружения аномалий в информационной структуре вычислительной системы
http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144860
Подход к классификации состояния сети на основе статистических параметров для обнаружения аномалий в информационной структуре вычислительной системы
Рубан, И.В.; Мартовицкий, В.А.; Лукова-Чуйко, Н.В.
Исследован подход к классификации состояния сети на основе статистических параметров. Установлены недостатки методов классификации состояния сети, рассмотрена базовая реализация комитета классификаторов. Предложена модификация комитета классификаторов с использованием нейронной сети в качестве метаклассификатора. Проведены эксперименты для классификации состояния сети.; Досліджено підхід до класифікації стану мережі на основі статистичних параметрів. Встановлено недоліки методів класифікації стану мережі, розглянуто базову реалізацію комітету класифікаторів. Запропоновано модифікацію комітету класифікаторів з використанням нейронної мережі як метакласифікатора. Наведено експерименти для класифікації стану мережі.; The authors investigate the approach to classification of network condition on the basis of statistical parameters. The shortcomings of the methods of classification of network condition are revealed and basic implementation of the committee of qualifiers is considered. A modification of the committee of qualifiers with use of a neural network as the meta qualifier is proposed. Experiments are carried out for classification of network condition.
2018-01-01T00:00:00Z