Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Основы теории и принципы построения отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей

Диссертация: Основы теории и принципы построения отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Основные результаты, полученные в ходе исследований, можно отнести к следующим: на основе анализа требований, предъявляемых к НП АСУ ТП нефтегазовых комплексов и условий их функционирования, сделан вывод о возможности улучшения ряда эксплуатационных и технических характеристик, определяющих живучесть вычислительных системисследованы свойства системы вычетов, показано, что использование СВ… Читать ещё >

Основы теории и принципы построения отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ПРЕДИСЛОВИЕ
  • УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
  • ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВОПРОСОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР ЦОС
    • 1. 1. Исследование общих принципов проектирования высокоскоростных и высокоточных вычислительных структур ЦОС
    • 1. 2. Анализ требований, предъявляемых к надежности и живучести вычислительных структур
    • 1. 3. Проблемы реализации ЦОС с использованием специализированных нейронных вычислительных структур
    • 1. 4. Исследование целесообразности реализации параллельных нейронных вычислений в базисе непозиционной системы счисления в вычетах
    • 1. 5. Постановка проблемы исследований
    • 1. 6. Выводы к первой главе
  • ГЛАВА 2. РАЗВИТИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ КОНЦЕПЦИЙ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ НЕПОЗИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОРОВ ЦОС
    • 2. 1. Исследование особенностей распределения ошибок в модулярных процессорных элементах
    • 2. 2. Методика введения избыточности системы вычетов для обеспечения функций контроля и диагностики специализированного процессора
      • 2. 2. 1. Минимизация избыточности СВ
    • 2. 3. Разработка метода контроля и диагностики неисправностей непозиционного процессора
    • 2. 4. Обоснование принципов применения самопроверяемых блоков встроенного контроля в непозиционных нейропроцессорах ЦОС
    • 2. 5. Выводы к второй главе
  • ГЛАВА 3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ И АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЬНЫХ ПРОЦЕДУР В СИСТЕМЕ ВЫЧЕТОВ
    • 3. 1. Постановка задачи
    • 3. 2. Методика синтеза отказоустойчивых устройств, выполняющих арифметические операции
  • Алгоритмы функционирования и структуры модульных умножителей
  • Алгоритмы функционирования и структуры модульных умножителей
    • 3. 3. Выбор рациональных наборов оснований корректирующей системы вычетов
    • 3. 4. Выводы к третьей главе
  • ГЛАВА 4. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ И АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕМОДУЛЬНЫХ ПРОЦЕДУР В СИСТЕМЕ ВЫЧЕТОВ
    • 4. 1. Постановка задачи
    • 4. 2. Алгоритмы определения знака числа в системе вычетов

    4.3. Развитие методов теории чисел для повышения эффективности преобразований позиционных кодов в код системы вычетов и обратно .152 4.3.2. Методы и алгоритмы преобразования чисел из системы вычетов в позиционную систему счисления.

    4.4. Масштабирование чисел в системе вычетов.

    4.5. Методика определения позиционных характеристик системы вычетов. 183 4.5.1. Методика определения ранга числа.

    4.6. Выводы к четвертой главе.

    ГЛАВА 5. СИНТЕЗ ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫХ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ЦОС.

    5.1. Методика разработки модели непозиционной НС.

    5.2. Оптимизация структуры непозиционной НС.

    5.3. Моделирование процессов определения позиционных характеристик СВ в структуре нейросети.

    5.4. Аппаратная реализация СВ в нейросетевом базисе современных интегральных схем.

    5.5. Моделирование процессов ЦОС на основе отказоустойчивой структуры НС

    5.4.1. Методика определения объема контролируемого оборудования специализированного нейропроцессора ЦОС.

    5.6. Выводы.

    ГЛАВА 6. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИНТЕЗИРУЕМОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ЦОС.

    6.1. Определение качества разработанных средств контроля и.

    6.1.1. Оценка качества устройства контроля и исправления ошибок в непозиционном процессоре.

    6.1.2. Оценка качества самопроверяемых блоков встроенного контроля.

    6.1.3. Определение границ применения средств контроля и диагностики в спецпроцессорах.

    6.2. Расчёт живучести спецпроцессоров с учётом средств контроля и диагностики.

    6.3. Сравнительная оценка живучести процессора ДПФ.

    6.4. Сравнительная оценка надежности нейрокомпьютера, функционирующего в системе вычетов.

    6.5. Выводы к шестой главе.

Значительное увеличение количества, многообразия и сложности информации является отличительной чертой современного общества. Существующая в настоящее время тенденция передачи функций управления электронно-вычислительным машинам требует ответственного подхода их создателей к вопросам обеспечения надежности управляющих машин.

Особую значимость указанные вопросы приобретают в процессах управления сложными и опасными для жизни человека системами. Примерами подобных технических систем могут служить гидротехнические сооружения, системы вооружения, атомные электростанции, аэрокосмические системы [1011].

Прямые экономические потери от снижения эффективности подобных систем (вплоть до полного отказа в результате их ненадежного функционирования) очевидны. Поэтому возникает необходимость в дополнительных затратах на повышение надежности в процессе эксплуатации, которые могут составлять десятки миллиардов рублей. Однако эти потери не сопоставимы с теми потерями, к которым приводят отказы подобных систем, с их экологическими и социальными последствиями (трагедия Бхопала, авария в Базеле, связанная с отравлением Рейна, наконец, Чернобыль и Фукусима).

Особо следует отметить, что целевые функции подобных систем имеют стратегическое значение. Трудно подсчитать потери от срывов в Американской космической программе в результате аварии «Челленджера» и других ракет-носителей. Еще более тяжелым и беспрецедентным будет этот расчет, если предположить сбой в управлении российскими комплексами ракетных войск стратегического назначения или в разрабатываемой американцами системе противоракетной обороны.

С практической точки зрения, уровень надежности управляющих вычислительных структур сегодня совершенно недостаточен для ответственных применений без принятия специальных мер, которые предусматривают предупреждение отказов и обеспечение отказоустойчивости. Меры первого направления имеют целью исключить ошибки при разработке вычислительных структур, увеличить безотказность и долговечность их элементов. Меры второго направления призваны придавать вычислительным структурам свойство отказоустойчивости, т. е. способность обнаруживать отказы и устранять или уменьшать их последствия и продолжать исправное функционирование. К этим мерам относится, например, давно применяемое резервирование (дублирование, мажорирование) элементов структуры как средство противодействия аппаратным отказам.

С точки зрения теоретических исследований, вопросы обеспечения надежности сложных систем выходят на качественно новый уровень своего развития:

• Возникает необходимость в построении моделей систем вместе с моделями окружающей среды и их взаимодействиями;

• Требуется обеспечение сверхмалых вероятностей полного отказа систем порядка 10″ 12 — Ю-15;

• Осуществляется поиск новых отказоустойчивых аппаратных и программных решений в области управляющих вычислительных систем [42].

Естественно, что создать абсолютно надежные компоненты автоматизированных систем управления сложными системами принципиально не возможно. Однако обеспечить максимально возможную отказоустойчивость вычислительных структур явно необходимо.

Развитие отечественной и зарубежной вычислительной техники всегда базировалось на совершенствовании методов и способов повышения производительности, расширения функциональных возможностей на трех основных уровнях разработки вычислительных структур: архитектурном, алгоритмическом и арифметическом. Сегодня данные уровни находятся в тесной взаимосвязи друг с другом, выделяя общую, наиболее тенденциозную черту — стремление к максимальному распараллеливанию операций. Это нашло свое отражение в исследованиях по вопросам поиска и применения новых, нетрадиционных способов кодирования информации, которые способны обеспечить не только высокоскоростные вычисления, но и добиться высокой отказоустойчивости структур, управляющих сложными системами.

Наиболее привлекательными в этом отношении являются системы на основе нейронных сетей с использованием кодирования посредством модулярного представления информации. Указанный аспект становится особенно актуальным в период появления новой организации сверхскоростных вычислений — нейронных сетей.

Нейронные сети (НС) начинают играть все более важную и заметную роль на всех этапах жизненного цикла управления вычислительными процессами при цифровой обработке сигналов. В настоящее время можно выделить три основных научных направления в области нейроматематики:

• теория нейронных сетей;

• нейроинформатика (использование теории нейронных сетей для разработки алгоритмов решения задач);

• нейроны и нейрокомпьютеры [1−5].

В области нейронных сетей российская научная школа, развиваемая в течение 30 лет, имеет приоритет по сравнению с зарубежными школами. Теория НС является алгоритмическим базисом развития нейрокомпьютеров подобно тому, как булева алгебра являлась в течение более 50 лет алгоритмическим базисом однопроцессорных и многопроцессорных ЭВМ.

Теперь есть все основания считать, что любые задачи в области цифровой обработки сигналов (ЦОС) должны более эффективно решаться на нейрокомпьютерах, так как, в принципе, алгоритм любой задачи может быть представлен в логическом базисе с контролируемым числом слоев нейронов. Это означает, что нейросетевой алгоритм решения любой задачи на логическом уровне более параллелен, чем любая мыслимая его физическая реализация. Следовательно, в НС изначально заложены потенциальные возможности высокоскоростной обработки информации.

Эволюционное развитие электронно-вычислительных машин привело к появлению нового поколения процессоров (ETANN, ZISC, L-Neuro, NiSP, Neuro Matrix 6403 и т. п.), основанных на моделировании нейронной организации человеческого мозга. Важным аспектом строения нейронных сетей является их потенциальная способность к обеспечению высокой надежности. Основателем этой идеи является профессор Массачусетского Технологического института Уоррен Мак-Каллок (1898−1969 г. г.). Его теоретические исследования получили сове развитие в работах Галушкина А. И., Мкртчяна С. О., Рельина Б., Бутакова Е. А., Варшавского В. И., Кохонена Т., Гроссберга С., Анохина П. К. и др. Уникальность нейронных сетей, с точки зрения повышения скорости ЦОС, заключается в распараллеливании машинных операций. Это в свою очередь выгодно отличает их от Фон-неймановской архитектуры:

• Параллельной работой очень большого числа относительно простых вычислительных устройств (искусственных нейронов);

• Способностью нейронной сети к обучению, которое осуществляется путем коррекции параметров сети;

• Высокой помехои отказоустойчивостью;

• Простотой организации нейронов и простотой соединения их между собой, что позволяет использовать новые физические принципы обработки информации для аппаратных реализаций искусственных нейронных сетей.

Особая ценность нейронных сетей, применительно к вопросам обеспечения высокой отказоустойчиости, заключается в том, что они являются самоорганизующимися. Значит, система способна к обучению, и, следовательно, к самостоятельному обнаружению и исправлению возникающих ошибок внутри ее.

Вместе с тем создание данной теории породило множество вопросов, связанных с ее реализацией. Как оказалось, модели современных искусственных нейронных сетей в большинстве своем являются чисто математической интерпретацией построения биологических нейронных сетей, что приводит к потере значительной части способностей своего биологического прототипа. Кроме того, очевидна невозможность использования традиционных алгоритмов в нейросетевом базисе в виду его параллельной архитектуры. Для моделирования нейронных сетей необходимы специальные средства: программы-эмуляторы (нейропакеты) или аппаратные ускорители-нейрокомпьютеры. Программы-эмуляторы функционируют в основном на ПЭВМ и рабочих станциях, вычислительной мощности которых явно не хватает для большинства сложных задач обработки сигналов. Следовательно, для сложных задач большой размерности целесообразно использование специализированных нейрокомпьютерных ускорителей, обеспечивающих в несколько раз большую мощность при реализации нейронных сетей по сравнению с персональными компьютерами и рабочими станциями.

Следует также отметить, что скоростные возможности НС, функционирующих в обычной позиционной системе представления информации, все же имеют свои границы. Кроме того, вопросы обеспечения требуемого уровня отказоустойчивости вычислительных структур ЦОС с помощью обычной системы счисления весьма проблематичны [2].

В этой связи наиболее уместным является применение модулярных систем счисления, и в частности, системы вычетов.

Опыт проектирования первых вычислительных устройств на базе модулярного кодирования информации показал, что в плане повышения скорости и достоверности обработки числовой информации системы вычетов обладают более широкими возможностями, чем обычные позиционные системы счисления (ПСС). Как известно, отказоустойчивость процессоров обеспечивается за счет введения разнообразных форм избыточности: аппаратной, программной и временной. С точки зрения обеспечения аппаратной избыточности можно использовать специальное кодирование, обладающее не только свойствами параллелизма, но и естественными корректирующими способностями. Исследования показали, что в теории чисел существует модулярная система счисления в вычетах, основанная на китайской теореме об остатках Сун-Цзы. Данная непозиционная модульная система позволяет не только распараллеливать выполнение машинных операций, но и обладает способностью информационного резервирования. Уникальность системы вычетов состоит в том, что аппаратные средства обработки информации в данной системе относятся к легко контролируемым и диагностируемым. Это обусловлено специфическими особенностями представления и обработки кодовых структур в системе вычетов и характером проявления в них отказов и сбоев. Теоретические основы построения числовой системы в вычетах являются развитием широко известного в теории чисел раздела сравнений. Этому направлению посвятили свои работы чешские исследователи А. Свобода и М. Валах, а также российские ученые В. М. Амербаев, Ю. Г. Дадаев, А. А. Коляда, В. А. Краснобаев, Н. И. Червяков и др.

С внедрением в практику проектирования нейровычислителей высоких интегральных технологий появилась возможность учитывать наиболее существенные достоинства системы вычетов: прежде всего табличную структуру алгоритмов модулярной арифметики и относительную простоту их параллелизации при выполнении операций над малоразрядными остатками. Важнейшей отличительной особенностью разработанных подходов к построению более совершенных по сравнению с существующими вариантами машинной арифметики модульных структур является использование избыточного кодирования элементов рабочих диапазонов, что, безусловно, обязано возросшим техническим возможностям нейросетей. При этом большое внимание уделяется проблеме совмещения вычислительных особенностей модулярного кодирования с архитектурными особенностями строения НС.

Кроме того, необходимо выработать единый подход к обеспечению необходимого уровня отказоустойчивости НС при выполнении высокоскоростной цифровой обработки сигналов на этапах реализации как модульных, так и немодульных процедур [2].

Поэтому в рамках исследований по данной проблеме ключевая роль отводится развитию теории алгоритмического конструирования, формирования принципов построения, разработке методов проектирования и средств реализации отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей в базисе алгоритмов модулярной арифметики, функционирующих в системе цифровой обработки сигналов.

Известные публикации [6−9] по модулярным способам кодирования информации отражают, главным образом, начальный период их развития, замыкаясь в рамках внутренних исследований. Что же касается текущего периода, то систематическое изложение его содержания, а тем более разработка теоретического аппарата, обеспечивающего отказоустойчивость нейропроцессоров цифровой обработки сигналов (ЦОС) в системах управления нефтегазовыми комплексами, в литературе фактически отсутствуют. Настоящие исследования в значительной мере восполняют данный пробел.

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

А — решение задачи с заданной точностью еac (t) — вычислительная готовностьai — вычет (остаток) числа, А = (ах, а2,., ап);

В — быстродействие вычислительной структуры;

В, — обозначение ортогонального базиса числа в СВ;

А — величина коррекции числа;

Е — показатель эффективности при измерении живучестие — точность решения задачи;

Fd — глубина диагностирования;

Fx (t) — распределение времени до первого отказа;

О — плотность распределения отказов;

G (t) — распределение времени восстановленияg (t) — плотность распределения времени восстановления;

К (0] - коэффициент готовности вычислений;

Im — обозначение мнимой части комплексного числа;

Кг — коэффициент готовностик — количество контрольных оснований СВ;

Л (г) — обозначение огибающей аналогового сигнала;

Я — параметр потока отказов;

Я (1) — интенсивность отказов в момент времени tМ — множество алгоритмов;

М — полный диапазон системы вычетов М = т]т2,., тпМр — рабочий диапазон системы вычетовmi — основание (модуль) числа в СВN — число отсчетов ДПФ за период 2жN (j, i) — живучесть вычислительной системы;

N у — количество идентичных вычислительных модулейЫср — среднее время вычисления между отказами;

Ыв (0 — число объектов, находящихся в рабочем состоянии в момент времени /;

Пк — полнота контроля вычислительной структуры;

Робн — вероятность обнаружения ошибок;

Р (/0) — вероятность безотказной работы;

Я — избыточный диапазон СВ;

Яс — показатель избыточности;

Яе — действительная часть комплексного числа- - показатель надежности системы;

Я*(7,Г)] - надежность вычисленияг — количество избыточных (резервных) оснований в СВгА — ранг числа, А в СВ;

5 — критерий превосходства;

5 — номер интервала в диапазоне М;

Т — средняя наработка между отказами;

Г (/0) — средняя наработка на отказ- - время;

Кос — среднее время восстановления системы;

3 — время замены неисправного узла- (с — время отказа системы;

Кок ~ время локализации ошибки в системет — порог вычислений;

1пбн — время обнаружения ошибкихоп. оперативность обнаружения и локализации неисправности в системеФ (/) — меняющаяся часть фазы аналогового сигналаХ (1) — цифровой сигнал как функция времени;

Х (м>) — амплитудный спектр сигнала х (7) — Хк. результат вычисления ДПФV — количество (объем) оборудованиям> - угловая частота сигнала (м^ = 2- м>0 — несущая частота сигнала- 8 — вычислительная эффективностьср{т) — функция Эйлера;

0 — вычислительная сложность преобразования Фурье (количество 0* -умножений и 0+ - сложений) —? | - обозначение сумматора по модулю;

П — обозначение умножителя по модулю;

АВПФ — алгоритм Винограда для преобразования Фурье;

БПФ — быстрое преобразование Фурье;

ДПФ — дискретное преобразование Фурье;

ЗУзапоминающее устройство;

КвСВ — квадратичная система вычетов;

КСВ — комплексная система вычетов;

МКвСВ — модифицированная квадратичная система вычетовЛЧМлинейная частотная модуляцияНКнейрокомпьютерНП — нейропроцессорНС — нейронная сеть;

ОВСНС — отказоустойчивые вычислительные структуры на основе нейронных сетей;

ОПСС — обобщенная полиадическая система счисленияПЛИС — программируемые логические интегральные схемыПЛМ — программируемая логическая матрицаПСС — позиционная система счисленияСВ — система вычетов;

СП — специализированный процессор;

СБВК — самопроверяемые блоки встроенного контроля;

ТЧП — теоретико-числовые преобразование;

ТВР — табличный вариант реализации;

ЦОС — цифровая обработка сигналов.

ВВЕДЕНИЕ

Общая постановка проблемы и ее актуальность.

Небезызвестен тот факт, что многие производители современных процессоров ЦОС встают перед реальностью, когда исчерпываются возможности дальнейшего улучшения характеристик отказоустойчивости цифровых компьютеров и с точки зрения технологий и с точки зрения программ. Попытки создания некоторых алгоритмических конструкций (активная и пассивная реконфигурация, мажоритарное резервирование при выполнении быстрого преобразования Фурье, быстрых алгоритмов свертки и 1 -преобразования в различных базисах) позволили в той или иной мере решить поставленные задачи. Однако, отсутствие в них общего подхода, единых критериев, а также использование различных ограничений, не позволяет выработать четкие рекомендации по эффективному синтезу и использованию конкретного метода для реализации высокопроизводительного и отказоустойчивого управления цифровой обработкой сигналов в системах управления нефтегазовыми комплексами. Именно данные аспекты в первую очередь определяют актуальность темы и научную проблему диссертационных исследований: создание теоретического аппарата синтеза вычислительных структур цифровой обработки сигналов на основе нейронных сетей, функционирующих в базисе алгоритмов модулярной арифметики и отвечающих современным требованиям отказоустойчивости, предъявляемым к автоматизированным системам управления нефтегазовыми комплексами.

Математическая формулировка и основные направления разработки проблемы.

Необходимо разработать теоретическую базу для внедрения методов и алгоритмов контроля и диагностики, которая обеспечит показателю живучести ас, непозиционного нейропроцессора экстремальное значение при сохранении быстродействия В и ограничениях на объём оборудования V .

Аналитически постановка сформулированной проблемы может быть представлена критерием оптимальности.

О: [ac (d) = ае] л [B (d) >В']л [V (d) < V*]- d^G: [тот < топ] л [Робш > CJa [Пк1 > П’к] л [Fal > F?], где d — разрабатываемые средства контроля и диагностики.

Разработка и совершенствование методов контроля и диагностики, а также их применение в структуре нейропроцессора должно обеспечить максимум выбранному показателю живучести при заданных ограничениях.

Цель и задачи исследований.

Целью работы является развитие теории алгоритмического конструирования, формирование принципов построения, разработка методов проектирования и средств реализации отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей (ОВНС) в базисе алгоритмов модулярной арифметики, функционирующих в системах цифровой обработки сигналов.

Для достижения этой цели в работе поставлены и решаются следующие основные задачи:

1. Анализ существующих подходов к обеспечению высокой отказоустойчивости вычислительных структур ЦОС и обоснование целесообразности декомпозиции параллельных нейронных вычислений в базис непозиционной системы вычетов.

2. Разработка научно-методического аппарата исследования процессов обработки информации в ОВНС.

3. Развитие теоретических концепций параллельной обработки информации в ОВНС.

4. Разработка теоретических принципов и аппаратурной реализации немодульных процедур в системе избыточного кодирования информации.

5. Разработка метода синтеза отказоустойчивых моделей нейронных сетей ЦОС в базисе алгоритмов модулярной арифметики и исследование эффективности предложенных структур в новом поколении интеллектуальных скважин нефтегазовых комплексов на месторождениях Российской Федерации.

Методы исследования базируются на использовании методологии системного анализа, методов математического моделирования, математического аппарата теории чисел, теории кодирования, теории вероятности.

Объект исследования: Отказоустойчивые вычислительные структуры цифровой обработки сигналов на основе нейронных сетей, функционирующие в базисе алгоритмов модулярной арифметики.

На защиту выносятся:

1. Методика оценки живучести спецпроцессора с учётом влияния средств контроля и диагностики;

2. Методика определения объёма контролируемого оборудования спецпроцессоров;

3. Метод контроля и диагностики непозиционного нейропроцессора;

4. Алгоритм проектирования схем встроенного контроля унитарного кода.

Научная новизна. В работе получены научно обоснованные технические решения, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие теории и принципов построения отказоустойчивых непозиционных вычислительных структур на основе нейросетей. Среди указанных решений можно выделить следующие:

1. Обоснование единого методологического подхода к разработке и исследованию отказоустойчивых вычислительных нейропроцессорных структур в базисе системы вычетов, предназначенных для использования в инженерных сетях нефтегазовых комплексов.

2. Развитие теоретических концепций обеспечения отказоустойчивости высокопроизводительных непозиционных процессоров ЦОС в части, касающейся: исследований особенностей распределения ошибок в модулярных процессорных элементахразработки новой методики введения избыточности в системе вычетов для обеспечения функций контроля и диагностики специализированного процессораразработке методики минимизации избыточности СВразработке метода контроля и диагностики неисправностей непозиционного процессораразработки принципов применения самопроверяемых блоков встроенного контроля в непозиционных нейропроцессорах ЦОС.

3. Разработка теоретических основ и принципов построения кодов класса вычетов с высокими корректирующими способностями, применение которых позволяет обнаруживать и исправлять ошибки в процессе функционирования нейропроцессорных структур.

4. Разработка методов и алгоритмов выполнения модульных и труднореализуемых (немодульных) операций в системе вычетов, характеризующиеся меньшими временными и аппаратурными затратами по сравнению с ранее известными реализациями и являющиеся базисными элементами непозиционных нейросетевых структур.

5. Разработка метода определения границ ошибочных интервалов в зависимости от оснований системы вычетов, учитывающего неравномерность и симметричность распределения ошибок в полном диапазоне модулярной системы вычетов;

6. Развитие метода контроля и диагностики ошибок в непозиционном процессоре на основе ошибочных интервалов, не требующего больших объёмов вычислений и сокращающего время обнаружения и локализации неисправностей до времени цикла спецпроцессора;

7. Разработка методологии синтеза отдельных элементов и общей структуры устойчивого к отказам непозиционного нейропроцессора для решения задач управления нефтегазовыми комплексами, с последующим внедрением в производство.

8. Новизна выполненной проверки отказоустойчивости промышленной системы управления, построенной на основе предложенных нейросетевых модулярных моделей и методов, состоит в разработке высоконадежной вычислительной структуры в составе системы управления автономными скважинными измерительными модулями ОАО НПП «ВНИИГИС» .

Практическое значение данной работы заключается в разработке технологии создания в составе АУСТП отказоустойчивых интегрированных нейронных структур, обеспечивающих цифровую обработку сигналов в системе класса вычетов и решение задач контроля и диагностики инженерных сетей нефтегазодобычи.

Теоретические результаты работы, полученные в 1993;1998 годах, применялись при разработке специализированных процессоров цифровой обработки широкополосных сигналов в Воронежском НИИ связи (НПО «Заря») и НПО «Селена» (г. Краснодар).

Внедрение результатов работы. Выявленные принципы структурно-функциональной организации нейронных сетей использованы при разработке других сложных модулярных технических систем специального назначения, а также внедрены в учебный процесс по дисциплине Интеллектуальные информационные системы в Ставропольском институте управления и по дисциплине информатика в филиале ГОУ ВПО УГНТУ в г. Октябрьском. Вопросы реализации, использования и апробации результатов Основные теоретические и экспериментальные результаты диссертации докладывались и обсуждались на ведомственных, республиканских (краевых), всероссийских и международных конференциях и семинарах, в том числе на 11-ом межгосударственном научно-техническом семинаре «Надежность, отказоустойчивость и производительность информационных систем». (г.Туапсе, — 1994 г.) — УШ-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи (г. Ставрополь, 19−21 октября 1994г) — 13-ой научно-технической конференции Серпуховского высшего военного инженерного училища ракетных войск (г. Серпухов, 1995 г.) — 1Х-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи «Состояние и перспективы развития космической связи вида войск» (г. Ставрополь, 16−17 марта 1995 г.) — НТК академии им. Можайского «Роль и место военно-космических сил в современных операциях Вооруженных сил РФ» (г. Москва, 21−23 марта 1995 г.) — научной конференции Орловского военного института правительственной связи «Актуальные вопросы развития защищенных телекоммуникационных сетей связи» (г. Орел, 07−09 февраля 1995 г.) — НТК Воронежского НИИ связи «Направления развития систем и средств радиосвязи», (г. Воронеж, 1996 г.) — Х-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи «Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС» (г. Ставрополь, 24−25 октября 1996 г.) — Х1-ой НТК Серпуховского ВВКИУ «Проблемы обеспечения высокой боеготовности мобильных ракетных комплексов и их систем» (г. Серпухов 28−29 ноября 1996 г.) — научно-технической конференции Воронежского научно-исследовательского института связи (ВНИИС, 1998 г.) — П-ой международной НТК Московской государственной академии приборостроения и информатики (г. Сочи, сентябрь 1999 г.) — Х1У-ой НТК Ставропольского филиала Ростовского военного института ракетных войск стратегического назначения (г. Ставрополь, 2000 г.) — Ш-ей международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (г.Сочи, 02−06 октября 2000 г.) — ХУ-ой НТК Ставропольского филиала Ростовского военного института ракетных войск «Проблемы совершенствования автоматизированных систем боевого управления и связи ракетных войск стратегического назначения» (Ставрополь 22−23 ноября 2001 г) — 1У-ой международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (г.Сочи, октябрь 2001 г.) — УП-ой международной НПК «Ашировские чтения», г. Туапсе, 6−9 октября 2010 г.

Публикации.

Всего по теме диссертации в период с 1993 по 2011 годы автором опубликовано более 110 работ, из них 10 статей в рецензируемых журналах из списка ВАК, выполнены две НИР, внедрены результаты четырех хоздоговорных работ, получено пять положительных решений по заявкам на изобретения, опубликованы одно учебное пособие, две монографии (одна из них в соавторстве).

Достоверность и обоснованность проведенных исследований подтверждается физической аргументированностью и математической корректностью исследуемых вопросов, строгостью принятия допущений и введенных ограничений, использованием апробированного математического аппарата, сходимостью результатов расчета с известными, и полученными на основе эвристических соображений.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, шести глав основного материала, библиографического списка, содержит 324 страницы основного текста и трех приложений. Библиографический список содержит 227 наименований литературы.

Основные результаты, полученные в ходе исследований, можно отнести к следующим: на основе анализа требований, предъявляемых к НП АСУ ТП нефтегазовых комплексов и условий их функционирования, сделан вывод о возможности улучшения ряда эксплуатационных и технических характеристик, определяющих живучесть вычислительных системисследованы свойства системы вычетов, показано, что использование СВ позволяет повысить быстродействие и живучесть специализированных НП за счёт параллельной модульной структуры и возможности конвейеризации вычисленийпоказано, что кроме выбора архитектуры процессора необходимо наличие средств аппаратно-программной поддержки, обеспечивающих достижение цели функционирования, к которым следует, прежде всего, отнести использование и разумное сочетание всех видов избыточности и обеспечение работы процедур контроля и диагностикидоказано, что от эффективности функционирования и вероятностно-временных характеристик зависит потенциальная живучесть специализированного процессораопределено, что одним из направлений совершенствования средств контроля и диагностики является исследование характера распределения ошибок в полном диапазоне системы вычетовпредложен метод определения границ ошибочных интервалов в зависимости от оснований СВ, учитывающий неравномерность и симметричность распределения ошибок в полном диапазоне СВсформулированы условия определения минимальной избыточности, необходимой для обнаружения и локализации ошибок различной кратностиполучено новое математическое выражение величины контрольного основания для локализации однократных ошибок, сохраняющее корректирующие способности кода СВ, но с избыточностью в два раза меньшей установленной ранеепредложен метод контроля и диагностики ошибок в непозиционном процессоре на основе ошибочных интервалов, не требующий больших объёмов вычислений и сокращающий время обнаружения и локализации неисправностей до времени цикла спецпроцессораразработано устройство контроля и исправления ошибок в непозиционном процессоре, преодолевающее недостатки существующих устройств по временным затратам за счёт незначительного увеличения аппаратурных затрат на его реализациюусовершенствован метод и разработан алгоритм построения самопроверяемых блоков встроенного контроля, которые, по сравнению с известными, улучшают характеристики получаемых схем за счёт сокращения аппаратурных затрат на их реализациюсинтезированы технические решения СБВКсравнительная оценка аппаратурных затрат полученных схем контроля показывает их незначительность по отношению к затратам на реализацию контролируемых модульных узловпредложен метод диагностики неисправностей специализированного НП на основе распределения самопроверяемых блоков встроенного контроля в его структуререшена оптимизационная задача определения объёма избыточного оборудования схем встроенного контроля в спецпроцессоре, на основе которой разработана методика определения объёма контролируемого оборудования ОПпроведена оценка качества разработанных средств контроля и диагностики по выбранным показателям и критериям показывающая, что применение СКД по отдельности не позволяет достичь требуемого уровня полноты контроля, по другим показателям качества разработанные СКД удовлетворяют критерию пригодностиопределены границы применимости разработанных средств контроля и диагностики: устройство контроля и исправления ошибок используется при контроле НП в целом, СБВК контролируют работу отдельных узлов и элементов НПпредложено, для увеличения полноты контроля НП, совместить использование разработанных СКД в комбинированную систему контроля и диагностикипредложена методика оценки живучести НП, учитывающая влияние средств контроля и диагностики на живучесть НП, а также деградацию модульных каналов и переход НП в состояние с меньшей вычислительной способностьюпроизведена сравнительная оценка живучести процессора ДПФ при использовании в нём разработанных и ранее известных средств контроля и диагностикиживучесть процессора, использующего разработанные СКД выше живучести СП, использующего ранее известные СКД, при меньшей избыточности контрольных модульных каналов.

Полученные в ходе исследований результаты, а именно: метод контроля и диагностики специализированного непозиционного процессора на основе ошибочных интерваловалгоритм проектирования самопроверяемых блоков встроенного контроля унитарного кодаметодика определения объёма контролируемого оборудования спецпроцессоровметодика оценки живучести спецпроцессора с учётом влияния средств контроля и диагностики, реализованы в учреждениях МО и на предприятиях промышленности, что подтверждается соответствующими документами,.

Продолжение научных исследований в данной области целесообразно проводить в следующих направлениях: развитие методов контроля и диагностики непозиционного процессора на основе использования естественной избыточности кодов СВисследование живучестиразработка методики использования непозиционных нейрокомпьютеров в геофизических исследованиях скважин.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В настоящей работе исследованы и определены возможности повышения живучести высокопроизводительных специализированных процессоров за счёт совершенствования и разработки параллельных базовых алгоритмических и аппаратных методов и средств контроля и диагностики.

Направленность исследований была подчинена стремлению на основе анализа корректирующих способностей кодов СВ и информационной избыточности табличных (матричных) модульных узлов разработать методы и средства контроля и диагностики специализированных процессоров, обеспечивающие повышение живучести НП при сохранении производительности и относительной простоте технической реализации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.И. О современных направлениях развития нейрокомпьютеров // Информационные технологии. 1997. — № 5.
  2. К.Т. Нейронные алгоритмы ЦОС в базисе модулярных вычислений // Материалы III Международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права». -Сочи, 2002.
  3. А.И. Теория нейронных сетей. М.: ИПРЖ «Радиотехника», 2000. — 416 с.
  4. А.И. Нейрокомпьютеры. М.: ИПРЖ: «Радиотехника», 2000. — 526 с.
  5. А.И. Применение нейрокомпьютеров. М.: ИПРЖ: «Радиотехника», 2001.
  6. Ю.Г. Теория арифметических кодов. М.: Радио и связь. 1981.-272 с.
  7. Ю.Г. Арифметические коды, исправляющие ошибки. М.: Сов. радио, 1969. 168 с.
  8. И. Теория кодирования / пер. с японского. М.: Мир, 1978. — 576 с.
  9. И.Я., Юдицкий Д. И. Машинная арифметика в остаточных классах М.: Советское радио, 1986. — 440 с.
  10. .Я., Овчаренко В. Ф. и др. Надежность и живучесть систем связи / под ред. Б. Я. Дудника. М.: Радио и связь, 1984. — 216 с.
  11. Ю.К., Богатырев В. А. и др. Надежность технических систем: справочник / под ред. И. А. Ушакова. М.: Радио и связь, 1985. — 608 с.
  12. Н.И., Швецов Н. И., Хлевной С. Н. Надежность и живучесть систем управления и связи, функционирующих в СОК. -Ставрополь: СВВИУС, 1986. 58 с.
  13. Н.И., Тынчеров К. Т., Велигоша A.B., Великих С.А.
  14. Разработка структуры высокоскоростных отказоустойчивых цифровых фильтров СОК. НИР «Базонит ХД 002 — 95» — Ставрополь: СВВИУС, 1995. -90 с.
  15. Н.И., Тынчеров К. Т., Велигоша A.B., Великих С. А., Калмыков И. А. Разработка алгоритмов синтеза цифровых фильтров. НИР «Базонит ХД 001 — 95». — Ставрополь: СВВИУС, 1995.
  16. А., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов / под ред. Ю. Н. Александрова. М.: Мир, 1978. — 840 с.
  17. К.Т., Оленев A.A. Исследование скоростных характеристик современных процессоров ЦОС // Материалы XV НТК «Проблемы обеспечения высокой боевой готовности мобильных PK и их систем» 28−29.11.96г. Серпухов: СВВКИУ, 1996.
  18. Марпл С.Л.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения / под ред. И. С. Рыжака. М.: Мир, 1990. — 581 с.
  19. Л.В., Лабунец В. Г., Раков М. А. Абстрактные алгебраические системы и цифровая обработка сигналов. Киев: Наукова думка, 1986. — 247 с.
  20. Л.Р., Шафер Р. В. Цифровая обработка речевых сигналов / пер. с англ. М. В. Назарова М.: Радио и связь, 1981.- 495 с.
  21. A.A. Методы и микропроцессорные средства обработки широкополосных и быстропротекающих процессов в реальном масштабе времени. Минск: Наука и техника, 1988. — 272 с.
  22. A.B. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой. М.: Радио и связь, 1984. — 240 с.
  23. Кун С. Матричные процессоры на СБИС / под ред. Ю. Г. Дадаева. -М.: Мир, 1991.
  24. К.Г., Луцкий Г. Н. Основы теории многоуровневых конвейерных вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1989. — 265с.
  25. Г. А., Тропченко А. Ю., Шмерко В. П. Систолические процессоры для обработки сигналов. Минск: Беларусь, 1988. — 127с.
  26. Д.Ж. Системы параллельной обработки / под ред. Ю. Г. Дадаева. М.: Мир, 1985. — 412 с.
  27. А.И., Подрубный О. В., Журба В. Н. Микропроцессорный комплект БИС серии К1815 для цифровой обработки сигналов: Справочник / под ред. А. Л. Сухопарова. М.: Радио и связь, 1992.- 256 с.
  28. Л., Франц Дж.А., Саймар-мл. Р. Цифровые процессоры обработки сигналов серии TMS320 // ТИИЭР 1987. — Т. 75. — № 9.
  29. Гун С., Уайтхаус, Кайлат Т. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов / перевод с англ. под ред. В. А. Лексаченко. -М.: Радио и связь, 1989. 472 с.
  30. Г. А. Многозадачность в UNIX // Компью-Терра. 1995.29.
  31. А.Н. Процессоры TMS320C80 // Мир ПК. 1994. — № 7.
  32. Л.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985.
  33. Частное техническое задание Ставропольскому ВВИУС на проведение ОКР по теме: «Разработка алгоритмов синтеза цифровых фильтров». Воронеж: ВНИИС, 1995.
  34. Частное техническое задание Ставропольскому ВВИУС на проведение ОКР по теме: «Разработка структуры высокоскоростных, отказоустойчивых цифровых фильтров СОК». Воронеж: ВНИИС, 31 марта 1995.
  35. В.Л. Популярные цифровые микросхемы: справочник. -Челябинск: Металлургия, 1989. 348 с.
  36. С.Б. О развитии архитектуры высокопроизводительных ЭВМ // УСИМ. Киев: Наукова Думка. — 1987. — № 6.
  37. Г. Т., Порин В. Д. Топология сетей ЭВМ и многопроцессорных систем. М.: Радио и связь, 1981. — 248 с.
  38. A.A., Титов М. А. Принципы построения реализационного базиса цифровой обработки сигналов. В кн. Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов: Тез. докл. — Рига: НЭВТ АН Латв ССР, 1983. — Ч. 2, 4.
  39. Г. П., Егоров Г. А., Зонис B.C. и др. Малые ЭВМ высокой производительности. Архитектура и программирование. М.: Радио и связь, 1990. -256 с.
  40. Cragon Н. The elements of single-chip computer architecture // Comput. Mag. Vol 13. — No. 10.
  41. Е.Ф. Вычислительные системы обработки изображения. -Ленинград: Энергоатомиздат, 1989.
  42. Комплекс стандартов «Мороз-5». ГОСТ 20.39.304−76, 2039.305−76.
  43. Г. Д. Цифровая обработка сигналов: проблемы и основные направления повышения эффективности // Зарубежная радиоэлектроника. М.: Сов. радио, 1984. — № 12.
  44. Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. -М.: Радио и связь, 1983. -164 с.
  45. П.С., Сенин А. Н., Соленов В. И. Сигналы и их обработка в информационных системах. М.: Радио и связь, 1994. -253 с.
  46. А.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. -М.: Радио и связь, 1987.
  47. Г. А., Тропченко А. Ю. Принципы построения процессоров для дискретного преобразования Фурье // УС и М. Киев: Наукова Думка. — 1988. — № 4.
  48. P.E. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. -М.: Мир, 1989. 448 с.
  49. Beth Т. Theor. Comput. Sei. 1987. — V51. — N3.
  50. В. Цифровые фильтры и их применение / под ред. H.H. Слепова. -М.: Энергоатомиздат, 1983. 360 с.
  51. С. А., ЗавяловА.В., Мальцев П. П., Соколов В. Г. Цифровая обработка информации на основе быстродействующих БИС. М.: Энергоатомиздат, 1988.- 135с.
  52. Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов / пер. с англ. В. А. Григорьева, под ред. J1. П Ярославского. М.: Мир, 1988.-448 с.
  53. Е.И., Рубанов A.C. Алгоритмы вычисления двумерных циклических сверток: Алгебраический подход // Заруб, радиоэлектроника. М.: Радио и связь, 1992. — № 3.
  54. В.В., Кравцов С. Г., Самошин В. Н. Систолическая обработка информации: элементная база и алгоритмы // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. — № 7.
  55. Kung S.Y. VLSI Array Processors for Signal Processing // MIT Conf. Adv. Res. VLSI, Cambridge, Mass, Jan., 1980.
  56. Li G.-J., Wan B.W. IEEE Trans, 1985.
  57. В.П., Спиридонов Г. В. Систолические алгоритмы и процессоры // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. — № 7.
  58. Е. е.а. Jn: Techn. Report TRITA-NA-8315, Royal Institute of Technology, Stockholm, 1983.
  59. A.A., Дубинский Ю. А., Копченова E.B. Вычислительные методы для инженеров. M.: Высшая школа, 1984. — 540 с.
  60. В.К., Маслова H.A. Об эффективных по быстродействию алгоритмах решения основных задач цифровой обработки сигналов на микро ЭВМ // УС и М. 1989. — № 6.
  61. Д. Микропроцессор Power PC 601 // Монитор. 1994.4.
  62. В.К. Цифровая обработка сигналов (Алгоритмы и программы) // УС и М. 1987. — № 6.
  63. С.О. О времени, требующемся для выполнения сложения //УСиМ. 1969. — Вып. 6.
  64. С.О. Алгоритмические конструкции // УС и М. 1970. -Вып. 7.
  65. К.Т. Анализ эффективности алгоритмов ЦОС: Сб. статей НТК «Направления развития систем и средств радиосвязи». -Воронеж: ВНИИС, 1996.
  66. Дж. X., Рейдер Ч. М. Применение теории чисел цифровой обработки сигналов. М.: Радио и связь, 1983. — 264 с.
  67. Дж. Джонсон Л., Новахи К. Реализация быстрого преобразования Фурье в устройствах с систолической архитектурой, основанных на использовании системы остаточных классов на кольце комплексных целых переменных// ТИИЭР. 1986. — № 10.
  68. Bluestein L.I. A Linear Filtering Approach to the Computation of the Diskrete Fourier Transform. Northeast Electronic Research and Engineering Meeting Record, V.10, 1968.
  69. К. Т., Калмыков И. А., Велигоша А. В.
  70. Высокопроизводительные параллельно конвейерный структуры, функционирующие в системе остаточных классов //Деп. в в/ч 11 520. — Вып. 29. — Сер. Б, 1994 г., инв. № В2607.
  71. Е. Последовательно-параллельные вычисления / пер. с англ. И. А. Николаева. -М.: Мир, 1985. 456 с.
  72. С.Б. О развитии архитектуры высокопроизводительных ЭВМ // УСИМ. Киев: Наукова Думка, 1987. — № 6.
  73. H.H. Числа Фибоначчи. М.: Наука, 1992. -192 с.
  74. В.Н. Через задачи к программированию. — Киев: Рязанская школа, 1989. — 127 с.
  75. К.Т. Минимально избыточные модулярные структуры параллельно — конвейерной обработки информации // Тематич. науч-техн. сборник. — Ставрополь: СВВИУС, 1994. — Вып. 12.
  76. К.Т., Калмыков H.A., Велигоша A.B. Структуры арифметических устройств, функционирующих в системе остаточных классов //Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. — Вып. 12.
  77. К.Т., Велигоша A.B. Блок контроля СОК параллельно -конвейерного типа // Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. — Вып. 12.
  78. Червяков Н. И, Велигоша A.B., Тынчеров К. Т. Показатели для оценки устойчивости функционирования непозиционного процессора с деградируемой структурой // Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. — Вып. 12.
  79. К.Т., Калмыков H.A., Велигоша A.B. Структуры арифметических устройств спец. процессоров, функционирующих в системе остаточных классов // Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. -Вып 12.
  80. Н.И., Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша A.B.
  81. Повышение производительности информационно расчетных систем на основе параллельно — конвейерных структур, функционирующих в системе остаточных классов // Сборник тезисов докладов НТК в г. Туапсе, сентябрь. -Краснодар: КВВИКУ РВ, 1994.
  82. A.A., Пак И.Т. Модулярные структуры конвейерной обработки цифровой информации. Минск: Университетское, 1992. — 255с.
  83. Гун С., Уайтхаус X., Кайлат Т. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990. — 465с.
  84. Г. Г., Райхман Э. П. О квалиметрии. М.: Издательство стандартов, 1973. — 125с.
  85. Л.М., Петухов Г. Б., Сидоров В. Н. Методологические основы теории эффективности. Ленинград: ВИКИ им. А. Ф. Можайского, 1982. -236с.
  86. Элементы теории испытаний и контроля технических систем / под ред. P.M. Юсупова. Ленинград: Энергия, 1978. — 236с.
  87. Г. К. Методы оптимизации структур вычислительных систем. М.: Энергия, 1974. — 145 с.
  88. О.И., Гурин H.H., Коган Я. А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. -М.: Наука, 1982. 464 с.
  89. B.C. Автоматизированные системы управления. М.: Высшая школа, 1985. — 144 с.
  90. Ю. М., Воробьев Г. Н., Потапов Е. С., Сюзев В. В. Проектирование специализированных информационно-вычислительных систем / под ред. Ю. М. Смирнова. -М.: Высшая школа, 1984. -360 с.
  91. Д.И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1984. — 248 с.
  92. В.В. Основы автоматизированного синтеза математических моделей информационно вычислительных комплексов АСУ. — М.: Министерство обороны СССР, 1986. — 236 с.
  93. В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем. М.: Радио и связь, 1987. — 247 с.
  94. А.А., Степанов В. Н. Персональные ЭВМ и микро ЭВМ. Основы организации: справочник / под ред. А. А. Мячева. М.: Радио и связь, 1991.-320 с.
  95. В.В. Основы построения ЦВМ. М.: Министерство обороны СССР, 1985.- 380 с.
  96. Д. Высокоскоростные алгоритмы маршрутизации, основанные на целочисленной арифметике в остаточных классах // Передача информации. Экспресс информация. — 1988. -№ 21.
  97. J.M., Whitehouse H.J. «Architectures for Real Time Matrix Operations „Proc. 1980 Gonverrnent Microcircuits AppL Conf., Houston, Nov., 1980.
  98. R., Jullien G.A., Miller W.C. 'The modified quadratic residue number systems (MQRNS) for complex high speed signal processing .IEEE Trails. Circuits. Syst. Vol. CAS-33, pp.325−327, Mar 1986.
  99. K.T. Анализ оптимального использования различных модификаций СОК для выполнения ДПФ // Тематический научно-технический сборник статей СВВИУС. Ставрополь: СВВИУС, 1996. Вып. 14.
  100. Jenkins W.K., Krogmeler J.H. Complex digital filtering in quadratic modular number systems //Proc. IEEE Int. Symp. Circuits and Syst. San Jose, Calif., 5−7 May, 19 860. 1986, Vol.3, New York.
  101. Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров / под общ. ред. И. Г. Арамановича. М.: Наука, 1968. -720 с.
  102. Krishnan R., Jullien G.A., Miller W.C. The modified quadratic residue number systems (MQRNS) for complex high speed signal processing. IEEE Trans. Circuits. Syst. Vol. CAS-33, Mar 1986.
  103. JI.Б., Курносенко С. В. Синтез сумматоров для модифицированной трехмодульной системы остаточных классов на основе принципа локального кодирования // Автоматика и вычислительная техника. -1994. № 4.
  104. Ramnaryan R., Taylor F.J. On large moduli residue number system recursive digital filters // IEEE Trans, on Circuits and Syst. 1985, Vol. CAS-32, N4.
  105. Ф.Дж. Предельные циклы в цифровых фильтрах систем счисления в остатках с большими модулями // ТИИЭР. 1992. -№ 10.
  106. О.Б. Об одном подходе к синтезу управляющих систем -принципе локального кодирования // Проблемы кибернетики. 1965. — Вып. 14.
  107. Electronic Design, 1984, v30, N18.
  108. К.Т. Оптимизация оснований в системе остаточных классов, характеристик современных процессоров ЦОС // Материалы XV НТК „Проблемы обеспечения высокой боевой готовности мобильных РК и их систем“ 28−29.11.96г. Серпухов: СВВКИУ, 1996.
  109. К.Т., Оленев А. А. Алгоритм выбора оснований системы остаточных классов // Материалы X НТК СВВИУС „Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС“ 24−25.10.96г.-Ставрополь: СВВИУС, 1997.
  110. Е., Венецанопулос А. Н. Обобщенное дискретное преобразование Фурье для колец алгебраических целых чисел // ТИИЭР 1980. -№ 8.
  111. Г. Е., Евдокимов В. Ф., СиньковМ.В. Разрядно аналоговые вычислительные системы. — М.: Советское радио, 1978.
  112. В.А. Система остаточных классов и надежность ЦВМ. -М.: Сов. радио, 1973.
  113. Christos A. Papachrisrou. Associative Table Lookup Processing for Multloperand Residue Arithmetic. // Journal of the Association for Computing Machinery, Vol.34, No.2, April 1987.
  114. Bayoumy M.A. Implementation of RNS multiplication in VLSI //Proc. 19-th Asilornar Conf. Circuits. Syst. and Comput. (Pacific Grove, Calif., 6−8 Nov., 1985), Conf. Washington, D.C., 1986.
  115. M.A. Заказные матрицы СБИС для структур основанных на системе остаточных классов // Proc. 19-th Asilornar Conf. Circuits. Syst. and Comput. (Pacific Grove, Calif., 6−8 Nov., 1985), Conf. Washington, D.C., 1986.
  116. Yau S.S., Chung J. On the design of modulo arithmetic unit based on cyclic groups //IEEE Trans. Comput. 1976. — Vol. C-25.
  117. Jullien G.A. Implementation of multiplication, modulo a prime number, with applications to number theoretic transforms // IEEE Trans. Comput. 1980. -Vol.C-29. № 10.
  118. Soderstand M.A., Escott R.A. VLSI implementation in multiple valued logic of an FIR digital filter using residue number system arithmetic //IEEE Trans on Circuits and Syst. 1986. — Vol. CAS-33. — № 1.
  119. Bayoumi M.A. Water scale integration for genric RNS structers //Proc. IEEE Int. Symp. Circuits and Syst. (San Jose, Calif., 5−7 May, 1986). 1986. — Vol.1, New York.
  120. P. Введение в теорию матриц. М.: Наука.1976. — 352с.
  121. Н.И., Краснобаев В. А. Функциональные блоки и узлы отказоустойчивых и высокопроизводительных систем. М., 1989 г.
  122. А.С. N 1 615 714 (СССР) Устройство для умножения чисел по модулю, от 23.12.90 г. С 06 F 7//2 Червяков Н. И., Оленев А. А., Бережной В.В.
  123. М.А., Верниа К. Недорогой быстродействующий умножитель по модулю Pi и его применение в арифметических устройствах на основе системы счисления в остаточных классах. ТИИЭР. 1980. — № 4.
  124. A.C. (Полож. реш. по З.И. N 94−9 924/24(9 704) Отказоустойчивый преобразователь кода СОК в двоичный код с коррекцией ошибки. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша А. В., Линец Г. И. /Приоритет от 22.03.94 г.
  125. A.C. (Полож, реш. по З.И. N 94−1 926/24(18 548) Быстродействующее устройства для умножения чисел по модулю. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша A.B. /Приоритет от 24.05.94 г.
  126. A.C. (Полож. реш. по З.И. N 94−13 434/24(13 597) Отказоустойчивый сумматор вычетов. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша A.B., Линец Г. И./Приоритет от 18.04.94 г.
  127. A.C. (Полож. реш. по З.И. N 94−19 261 Отказоустойчивый табличный сумматор вычетов. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша A.B., Линец Г. И. /Приоритет от 28.11.94 г.
  128. К.Т. Разработка высокоскоростного умножителя вычетов // Материалы XV НТК „Проблемы обеспечения высокой боевой готовности мобильных PK и их систем“ 28−29.11.96г. Серпухов: СВВКИУ, 1996.
  129. К.Т. Высокоскоростной табличный умножитель вычетов // Материалы X НТК СВВИУС „Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС“ 2425.10.96г. -Ставрополь: СВВИУС, 1997.
  130. М.В., Хацкевич В. Х. К вопросу о матричной арифметике непозиционных систем счисления // Сообщ. АН Грузинской ССР. -1971.-№ 2.
  131. Е.Д., Орланди Г., Пьязза Ф. Параллельный алгоритм исправления ошибок для работающих в системе остаточных классов схем на БИС // ТИИЭР. 1974. — № 6.
  132. А.Г., Каляев A.B., Лукиенко В. И. и др.
  133. Перестраиваемые цифровые структуры на основе интегрирующих процессоров. М.: Радио и связь, 1982. — 368 с.
  134. В.Д., Смолов В. Б. Специализированные процессоры: интерпретирующие алгоритмы и структуры. М.: Радио и связь, 1985. — 288 с.
  135. Kung Н.Т., Leiserson С.Е. Systolic arrays (vor VLSI) in Duff. I.S. and Stewart G.W.(eds), Sparse Matrix Proceedings, 1978.
  136. A.B., Селизиев М. Л. Основы проектирования информационно вычислительных систем и сетей ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1991.-320 с.
  137. А.Н. Применение процессоров для адаптивной фильтрации сигналов // УС и М. 1991. — № 6.
  138. К. Ассоциативные параллельные процессоры. М.: Энергоиздат, 1981. — 240 с.
  139. К.Т. Одномерные систолические матрицы в процессорах СОК // Материалы НТК „Проблемы сохранения боевой готовности и эксплуатации ракетного вооружения в современных условиях“ 19−21.09.95г. -Краснодар: КВВКИУ РВ, 1995.
  140. К.Т. Дискретное преобразование Фурье в кольце квадратичных вычетов // Материалы Межгосударственного научно-технического семинара „Надежность, отказоустойчивость и производительность информационных систем“ 21−27.09.1995г. Туапсе, 1995.
  141. К.Т. Анализ оптимального использования различных модификаций СОК для выполнения ДПФ // Тематический научно-технический сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1996. — Вып. 14.
  142. A.B., Медведев Л. Г., Тынчеров К. Т., Червяков Н. И. Высокоскоростная цифровая обработка сигналов в системе остаточных классов // Материалы НТК. Воронеж: ВНИИС, 1997.
  143. A.B., Медведев JI. Г., Тынчеров К. Т., Червяков Н.И.
  144. Синтез высокоскоростных цифровых фильтров с применением модулярного кодирования информации. // Материалы НТК „“ Воронеж: ВНИИС, 1997 г., с.
  145. Майк Суза, Фред Тейлор. Кодирование комплексных целых чисел в виде комплексных остатков. IEEG Transatlons, 1986 г. Vol 35. № 7.
  146. К. Т., Калмыков И. А., Велигоша А. В. Эффективность цифровых фильтров, функционирующих в СОК // Материалы 13 НТК СВВКИУ РВ 4.2, инв. N 61. ДСП. Серпухов: СВВКИУ РВ, 1994.
  147. A.B., Тынчеров К. Т. Конструирование цифровых фильтров на основе квадратично модулярной системы счисления. // Материалы НТК. „Актуальны вопросы развития зарубежных телекоммуникационных сетей связи“. — Орел: ВИПС, 1995.
  148. Jenkins W.K., Lean B.J. The use of residue number in the design of finite impulse response digital filters //IEEE Trans, on Circuits and Syst. 1977, Vol. CAS. № 4.
  149. Krishnan R. Complex high speed signal processing using the modified quadratic residue number systems // IEEE Trans. Circuits and Syst. 1986, Vol CAS-33. -№ 7.
  150. Н.И., Велигоша A.B., Калмыков И. А., Тынчеров К.Т.
  151. Принципы построения модулярных арифметических устройств цифровых фильтров // Сборник тезисов докладов НТК. г. Туапсе, сентябрь 1994. -Краснодар: КВВИКУ РВ, 1994.
  152. К.Т. Повышение производительности специализированных процессоров СОК // Материалы НТК“ Актуальные вопросы развития зарубежных телекоммуникационных сетей связи». Орел: ВИПС 1995.
  153. К. Т. Спец. процессоры квадратичной СОК // Материалы НТК «Актуальные вопросы развития зарубежных телекоммуникационных сетей связи». Орел: ВИПС, 1995.
  154. Н.И., Велигоша A.B., Тынчеров К. Т. Применение модулярного кодирования информации для синтеза высокоскоростных цифровых фильтров // Кибернетика и системный анализ. 1987. — № 12.
  155. Н.И. Преобразователи цифровых позиционных и непозиционных кодов в системах управления и связи. Ставрополь: СВВИУС, 1985.
  156. A.B., Тынчеров К. Т. Быстродействующий преобразователь кода СОК в двоичный код // Тематич. науч-техн. сборник. -Ставрополь: СВВИУС, 1994. Вып. 12.
  157. К.Т., Калмыков И. А., Велигоша A.B. Разработка нового способа введения отрицательных чисел СОК // Деп. в в/ч 11 520. -Вып.27. Сер. Б, 1994 г., инв. N В2492.
  158. A.A. О ядре числа в системах остаточных классов // Кибернетика, 1982. № 2.
  159. A.A., Кравцов В. К. Об одном методе формирования позиционных характеристик непозиционного кода // Междунар. конф. «Мат. методы в исследовании операций» (София, Болгария, 24 29 окт., 1983): Тез. София, 1983.
  160. A.A. О структуре интегральных характеристик модулярного кода // Вестн. Белорус, ун-та. Сер. 1. Физ. Мат. Мех. 1986 г. № 1.
  161. И. Я., Бурцев В. М., Пак Н.Т. Вычисление позиционной характеристики (ядро) непозиционного кода // Теория кодирования и оптимизация сложных систем. Алма Ата: Наука, 1977.
  162. A.c. 1 104 501 СССР, МКИ4 G06 F 5/02. Устройство для определения ранга числа / Ахрименко В. Н., Коляда A.A., Кравцов В. К. и др. // Открытия.
  163. Изобретения. 1984. — № 27.
  164. A.A. Метод знаковых чисел для формирования интегральных характеристик модулярного кода // Открытия. Изобретения. -1987. -№ 1.
  165. Н.И., Применение системы остаточных классов в цифровых системах обработки и передачи информации. Ставрополь: СВВИУС, 1984.
  166. В.М. Теоретические основы машинной арифметики. -Алма Ата: Наука, 1976.
  167. В.А., Приходько С. И., Снисаренко А.Г.
  168. Помехоустойчивое кодирование в АСУ: учеб. пособие. Харьков: ХВВКИУ, 1990.
  169. Р.Г., Иокки P.A. Кодирование методам вычетов и применение его в космической связи // Зарубежная радиоэлектроника. М.: Сов. Радио, 1963.- № 9.
  170. A.A., Червяков Н. И. Устройство для вычисления квадратичных остатков по модулю. A.C. N 4 933 118, Кн. 403 М, 1991 г.
  171. A.C. (полож. реш. по З.И. N 94−3 168/24 (2 979) Быстродействующий преобразователь двоичного кода в код СОК. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша A.B. // Приоритет от 28.01.94 г.
  172. Н.И., Оленев A.A., Горлачев И. В., Федоров C.B. Устройство для преобразования числа в квадратические остатки. A.C. N 5 044 401/24 (25 572) Кн.403М 7/18. 1993 г.
  173. F., 'A VLST residue Arithmetic Multiples'. IEEE Trans, on Computers, Vol C-31, No6, pp. 310−346, June 1982.
  174. Н.И. Преобразователи цифровых позиционных и непозиционных кодов в системах управления и связи. Ставрополь: СВВИУС, 1985.
  175. А.И. Диагностика устройств, функционирующих в системе остаточных классов. М.: Радио и связь, 1982.
  176. Н.И., Лисунов В. В. Устройство для перевода числа, представленного в системе остаточных классов, в полиадическую систему счисления. A.C. N 705 443, БН N 47, 1979 г.
  177. К.Х. Полностью параллельный алгоритм преобразования по системным основаниям для применения в системе счисления в остаточных классах // ТИИЭР 1987. — № 3.
  178. Мисэки Кимио, Китадзима Хидэо, Симоно Тэцуго, Очава Есихико. Новый принцип обратного преобразования остаточных чисел, основанный на китайской теореме вычетов // ТИИЭР. 1986. — № 7.
  179. И.Я., Амербаев В. М., Пак И.Т. Основы машинной арифметики комплексных чисел. Алма-Ата: Наука, 1970. — 248 с.
  180. Jullien G.A. Residue number scaling and other operations using ROM arrays//IEEE Trans. Comput. 1978, Vol. C-27.-№ 4.
  181. Tseng B.D., Jullien G.A., Miller W. C. Implementation of FFT structures using the residue number system // IEEE Trans. Comput. 1979, Vol. C-28. -№ 11.
  182. Е.Д., Орланди Г., Пьязза Ф. Параллельный алгоритм исправления ошибок для работающих в системе остаточных классов схем на БИС // ТИИЭР. 1988. — № 6.
  183. И.Я., Бурцев В. М., Пак И.Т. О новой позиционной характеристике непозиционного кода и ее применение // Теория кодирования и оптимизация сложных систем. Алма-Ата: Наука, 1977.
  184. В.В. Материалы диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук .1994 г. 177 с.
  185. A.A. Интервально модулярные коды с исправлением ошибок // Вестн. Белорус, ун-та. — Сер. 1. Физ. мат. мех. — 1988. — № 2.
  186. Н.И., Краснобаев В. А., Ирхин В.П.
  187. Отказоустойчивость специализированных процессоров автоматизированных систем управления и средств связи. Ставрополь: СВВИУС, 1991.
  188. И.А., Чини П. В., Таненбаум М. Деление и определение переполнения в системах счисления в остаточных классах // Кибирнет. сб. М.: Мир, 1964 с.
  189. Шиу Х.С., Труонг Т. К., Рид Н. С., Хсу Н. С., Чанг Дж. Дж. Новый реализованный на одной СБИС умножитель комплексных целых чисел, использующий систему счисления квадратично-полиномиальных остаточных классов по числам Ферма // ТИИЭР 1986. — № 7.
  190. К.Т. Разработка высокоскоростного алгоритма масштабирования чисел в СОК // Материалы X НТК СВВИУС «Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС» 24−25.10.96г. Ставрополь: СВВИУС, 1997.
  191. Miller D. D., Polky J.N. An implementation of the LMS algorithmic the residue number system / IEEE Trans jn Circuits and Syst. 1984. Vol. CAS-31. -№ 5.
  192. Zhang C.N., Shirazi В., Jun D.Y.Y. Panallel gesign for Chinese remainder conversion // Proc. Int. Conf. Panallel Process (17−21 Ауд., 1987).
  193. A.A. Обобщенные СОК // Вестн. Белорус, ун-та. Сер. 1. Физ. мат. мех. — 1972. — № 3.
  194. М.К., Коляда A.A. Некоторые исследования безранговых систем в остаточных классах // Вестн. Белорус, ун-та. Сер. 1. Физ. мат. мех. -1970. -№ 2.
  195. Н.И. Отказоустойчивые непозиционные процессоры // Управляющие системы и машины. 1988.-№ 3.
  196. В.Н. Функции алгебры многозначной логики, реализующие модульные операции над кодами в остатках. В кн.: Амербаев
  197. В.М. Теория кодирования и оптимизации сложных систем. Алма-Ата: Наука, 1977.
  198. В.М. Теория кодирования и оптимизации сложных систем. -Алма-Ата: Наука. 1977 г. 33 41 с.
  199. Н.И., Тынчеров К. Т., Великих С. А. Применение кодов системы остаточных классов в спутниковой связи // Мат. IX НТК 16−17 марта 1995 г. Состояние и перспективы развития космической связи вида войск. -Ставрополь: СВВИУС, 1995.
  200. Интегральные микросхемы: справочник / Б. В. Тарабрин, Л. Ф. Лунин, Ю. Н. Смирнов и др. М.: Энергоатомиздат, 1985. — 528 с.
  201. Taylor F.J. A hibrid floating-point logorithmik number System processor // IEEE Trans, on Circuits and Syst. 1995. Vol. GAS-32, N1.
  202. Ultra-Large-capacitu computer for commercial use unveiled// NEC news, 1986. N109, P. l-3.
  203. A 0.85-ns 1-kbit ECL RAM/ H. Miyanaga, S. Konaka, J. Kobayashi et. al. // IEEE J. Solid State Circuits., 1986, Vol.21, N4, P. 501−504.
  204. A.A., Майоров С. А. Оптические методы обработки информации. М.: Высш. шк., 1988. — 236 с.
  205. Н.И., Краснобаев В. А. Функциональные блоки и узлы отказоустойчивых высокопроизводительных систем. Ставрополь: СВВИУС, 1987. — 87 с.
  206. Гун С., Уайтхаус X., Кайлат Т. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990. — 465с.
  207. В.А., Приходько С. И., Снисаренко А.Г.
  208. Помехоустойчивое кодирование в АСУ. Харьков: ХВВКИУ, 1990. — 155 с.
  209. Н.И., Шапошников A.B., Сахнюк П. А. Модель и структура нейронной сети для реализации арифметики системы остаточных классов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. — № 10.
  210. Zhang D. Parallel VLSI neureal section designs. New York: Springer, 1998.- 257 p.
  211. Н.И., Шапошников A.B., Сахнюк П. А. Оптимизация структуры нейронных сетей конечного кольца // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. — № 10.
  212. Н.И. Ускоренный алгоритм определения позиционных характеристик и его нейросетевая реализация // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. — № 10.
  213. Н.И., Копыткова Л. Б., Непритимова E.H. Нейронные цифровые фильтры с постепенной деградацией их структуры. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. — № 10.
  214. Н.И., Тынчеров К. Т., Велигоша A.B. Высокоскоростная цифровая обработка сигналов с использованием непозиционной арифметики //Радиотехника. 1997. — № 10.
  215. К.Т. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. Ставрополь: СИУ, 2001. — 156 с.
  216. К.Т. Отказоустойчивые модулярные структуры в базисе нейронных сетей. Санкт — Петербург: Лань, 2007. — 245 с.
  217. К.А. Надежность, контроль и диагностика вычислительных машин и систем. М.: Высшая школа, 1989. — 216 с.
  218. Технические средства диагностирования: Справочник / Под общейред. В. В. Клюева. -М.: Машиностроение, 1989. 672 с.
  219. Graf S., Gossel V. Fehlererkennungsschaltungen, Akademie Verlang, Berlin, 1987 y.
  220. A.c. 1 488 968 Устройство для преобразования чисел из кода системы остаточных классов в позиционный код с контролем ошибок. / Н. И. Червяков и др. // Открытия. Изобретения, 1989. Бюл. № 23.
  221. A.c. 1 797 119 Устройство для преобразования чисел из кода системы остаточных классов в позиционный код с контролем ошибок. / Н. И. Червяков и др. // Открытия, изобретения, 1993. Бюл. № 14.
  222. А.И. Нейрокомпьютеры восьмидесятых (начало очередной революции в облсати нейрокомпьютеров) // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1999, № 1. С. 3−16.
  223. А.И. Современные направления развития нейрокомпьютеров в России // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, № 1. С. 3−17.
  224. А. Л. Осипов Л.Б., Селезнев С. З. Проблемы реализации отказоустойчивых архитектур нейрочипов по технологии Систем с Интеграцией на Пластине // Информационные технологии, 1997, № 5. С. 9599.
  225. Н.И., Сахнюк П. А., Шапошников A.B., Ряднов С.А.
  226. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем. Под ред. Н. И. Червякова. -М.:ФИЗМАТЛИТ, 2003, 288 с.
  227. К.Т. Анализ требований к надежности и живучести вычислительных структур с постепенной деградацией // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2011, № 1, с. 39−41.
  228. О целесообразности реализации нейросетевых вычислений в базисе непозиционной системы счисления в вычетах. / Тынчеров К. Т. // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2011. -№ 2.-с.34−37
  229. Алгоритм проектирования схем встроенного контроля. / Тынчеров К. Т. // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2011. № 6.-с. 12−16
  230. Метод расчета живучести специализированных процессоров АСУТП нефтегазовых комплексов. /Тынчеров К.Т. // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. 2011. №.3-с. 82−86.
  231. Оценка надежности модулярного нейропроцессора АСУТП. /Тынчеров К.Т. // Вестник Московского авиационного института. М.: МАИ, 2011, т. 18, № 3,с.219−221.
  232. Оценка качества устройств контроля АСУТП. /Тынчеров К.Т. // Вестник Московского авиационного института. М.: МАИ, 2011, т.18, № 3, с.216−218.
  233. Модулярный мультинейропроцессор для АСУТП нефтегазового комплекса. /Тынчеров К.Т. // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». 2011. № 6. с. 18−23. http://www.ogbus.ru/authors.
  234. Управление технологическими операциями в нефтедобыче с помощью нейрокомпьютерных систем. / Гуторов Ю. А., Тынчеров К. Т., Шакиров А. А/ Уфа: УГНТУ, 2011,-360 с.
  235. Нейроуправляемые конструкции и системы / Под ред. Абовского Н. П. Кн.13: Учеб. Пособие для вузов. -М.: Радиотехника, 2003, 368 с.
  236. Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений. Кн. 7: Коллективная монография / Общая ред. А. И. Галушкина. М.: Радиотехника, 2003, — 192 с.
  237. Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты) Под ред. В. И. Васильева,
  238. Б.Г.Ильясова, С. Т. Кусимова. Кн. 14: Учеб. пособие для вузов. М.: Радиотехника, 2003, — 496 с.
  239. Нейроуправление и его приложения. Кн.2. /Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсуф- Пер. с англ. Н.В.Батина- под ред. А. И. Галушкина, В. А. Птичкина. М.: ИПРЖР, 2000, — 272 с.
  240. Нейрокомпьютеры и их применение на рубеже тысячелетий в Китае, под ред. А. И. Галушкина. В 2-х томах. Том 1. М.: Горячая линия-Телеком, 2004.-367 с.
  241. Нейрокомпьютеры и их применение на рубеже тысячелетий в Китае, под ред. А. И. Галушкина. В 2-х томах. Том 2. М.: Горячая линия-Телеком, 2004. — 464 с.
  242. Нейрокомпьютеры в остаточных классах. Кн. 11 (Червяков Н.И., Сахнюк П. А., Шапошников A.B., Макоха А.Н.): Учеб. Пособие для вузов. М.: Радиотехника, 2003, 272 с.
  243. Система поддержки принятия решений по контролю состояния установок электроцентробежных насосов на основе нейронной сети. (Коровин Я.С.) // Нефтяное хозяйство, № 1, 2007 г., с. 80−83.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!