Особливості обчислювального процесу у матричному класифікаторі об’єктів
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Анотація
Систолічний підхід є перспективним напрямком удосконалення обчислювальних засобів через вдале поєднання високого рівня паралелізму оброблення даних та регулярності систолічної структури. Зокрема, двовимірна систолічна структура потребує специфічного оброблення даних у вигляді матриці. У роботі розглядається варіант реалізації систолічного процесу класифікації об'єктів за лінійними дискримінантними функціями із застосуванням методу різницевих зрізів. Для цього n елементів кожної m з лінійних дискримінантних функцій представлено у вигляді матриці розміром m×n елементів. В процесі застосування різницево-зрізового методу систолічне оброблення виконується у кожному циклі спочатку паралельно по стовпцях матриці із застосуванням швидкісної операції декремента, а потім паралельно порядках матриці виконується транспозиція (зсув) нульових елементів відповідно або праворуч, або ліворуч у межах кожного рядка. Таким чином визначається максимальна лінійна дискримінантна функція. У роботі пропонується удосконалення матричного методу оброблення елементів лінійних дискримінантних функцій з урахуванням від'ємних коефіцієнтів зміщення, які представлено у матричному вигляді. Це дозволяє нормалізувати елементи лінійних дискримінантних функцій, а отже, підвищити достовірність отриманих результатів. Наведено удосконалену структуру класифікатора об’єктів, у блок класифікації якого введено разом з вузлом матричного оброблення вузол нормалізації. Крім того, для формування матриці ваг W задіяно навчальний блок на входи якого подається навчальна вибірка для вирішення конкретної задачі класифікації. Реалізацію запропонованої систолічної структури класифікатора об'єктів можна застосувати апаратно як прискорювач у підсистемах підтримки прийняття рішень в експертних системах різного призначення. Особливий інтерес при цьому представляє використання такого класифікатора під час медичного діагностування, що прискорить процес прийняття рішень медичним спеціалістом.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Мартинюк Т. Б., Кожем’яко А. В., Каташинський Д. О., Булига І. В. Особливості обчислювального процесу у матричному класифікаторі об’єктів // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. (Електрон. текст. дані: 858 КБ). 2025. № 3. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/850.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (22)
- Довбуш А. С. Основи проектування інтелектуальних систем : навч. посібник. Суми, Україна: Видавництво СумДУ, 2009. 171 с.
- Шаховська Н. Б., Камінський Р. М., Вовк О. Б. Системи штучного інтелекту. Львів, Україна: Видавництво Львівської політехніки, 2018. 392 с.
- Куссуль Н. М., Шеметов А. Ю., Лавренюк А. М. Інтелектуальні обчислення : навч. посібник. Київ, Україна: Наукова думка, 2006. 186 с.
- Руденко О. Г., Бодянський Є. В. Штучні нейронні мережі : навч. посібник. Харків, Україна: ТОВ «Компанія СМІТ»; 2006. 404 с.
- Haykin S. Neural Networks, A Comprehensive Foundation, 2d ed. N. J.: Prentice Hall, Upper Saddle River, 1999. 842 p.
- Callan R. The Essence of Neural networks. Prentice Hall Europe, 1999. 232 p.
- Rangayan R. M. Biomedical Signal Analysis, 2d ed. Wiley-IEEE Press, 2015. 720 p.
- Мартинюк Т. Б., Кожем’яко А. В., Каташинський Д. О., Булига І. В. Особливості процесу класифікації у контексті медичного діагностування. Наукові праці ВНТУ. 2025. №1. URL: https://doi.org/10.31649/2307- 5376-2025-1-80-85.
- Neural network approach in the stroke diagnosis / L. Kupershtein et al. Proc. of the 2016 IEEE 1 st International Conference on Data Mining and Processing, DSMP 2016. P. 138–141. DOI: 101109/DSMP.2016.7583525.
- Сверстюк А. С., Горкуленко А. Б. Неромережеві експертні системи для діагностування прогнозування стану серцево-судинної системи. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. 2014. №4. С. 102–108.