Міжнародний науковий журнал "Комп'ютинг"

Науково-дослідний інститут Інтелектуальних комп'ютерних систем

Тернопільський Національний Економічний Університет

2004, Том 3, Випуск 2

Зміст і резюме

  1. X. Xu, S. Jones. Code Compression for the Embedded ARM/THUMB Processor.
  2. V. N. Koval, V. V. Savyak. Intelligent Solving Machines on Modern Parallel Architectures.
  3. M. Sirola. Decision Conceptions.
  4. A. Lipnickas, J. Korbicz. Adaptive Selection of Neural Networks for a Committee Decision.
  5. W. Winiecki, P. Bilski. Time Analysis of Virtual Spectrum Analyzer.
  6. J.M. Dias Pereira, O. Postolache, P. Silva Girão. HART Protocol Analyser Based in LabVIEW.
  7. S. Raze, D. Dallet, P. Marchegay. Industrial Test of A/D Converters in LabVIEW.
  8. S. S. Iyengar, Q. Wu, N. S.V. Rao. Networking Paradigm for Distributed Sensor Networks.
  9. O.V. Tsymbal, V.V. Lukin, P.T. Koivisto, V.P. Melnik. Removal of Impulse Bursts in Satellite Images.
  10. С.А. Лупенко, М.В. Приймак. Ймовірнісні властивості та оцінювання характеристик вихідного сигналу нелінійної системи при дії періодичного білого шуму.
  11. V. Vacic, T. M. Sobh. Vehicle Routing Problem with Time Windows.
  12. N. Emanet, C. Ozturan. Solving the Rectilinear Steiner Minimal Tree Problem with a Branch and Cut Algorithm.
  13. N. Petrov, T. Pehlivanova. Robust Estimation of Stationary Process.
  14. V. Tydnjuk, V. Kravchenko, O. Mul, M. Shut. Information Interaction of Thermochemical Potentials in Living Organisms and General Theory of Relativity.
  15. М. Дивак, В. Манжула. Урахування додаткових аргументів в задачах структурної ідентифікації інтервальних моделей статичних систем.
  16. М. Камінська. Використання граничного сканування в цифрових пристроях.
  17. У.І. Лісовик, О.І. Ліпчанський. Апаратна реалізація нейромережі для вирішення задачі класифікації.
  18. V. I. Nedeva. Analysis of Marketing Information Systems and Conception of an Integrated Marketing Information System.
  19. A. Hamzaoui, P.S. Ustinov, A.P. Sholonik, Yu.V. Kolokolov. Simulation of DC-DC Converter Symbolic Dynamics: Detection and Identification of Bifurcation Types.
  20. I. Turchenko, V. Kochan, A. Sachenko. Neural-Based Recognition of Multi-Parameter Sensor Signal Described by Mathematical Model.
Примітка: прізвища та координати авторів подано мовою оригіналу, а назви та резюме – українською мовою.
КОМПРЕСІЯ КОДУ ДЛЯ ВБУДОВАНОГО ПРОЦЕСОРА ARM/THUMB

 Xianhong Xu, Simon Jones

Faculty of Engineering and Design,
University of Bath, BA2 7AY, UK,
{x.xu, s.r.jones}@bath.ac.uk,
http://www.bath.ac.uk/engineering

        Попереднє дослідження компресії коду на вбудованих системах базувалося на типовій системі RISC команд. THUMB від ARM Ltd – це компактний набір 16-розрядних команд, що показує більшу щільність коду, ніж вихідні 32-розрядні команди. Наше дослідження показує, що THUMB код стискає більше і подальша 10-15% компресія на THUMB коді може очікуватися, використовуючи запропоновану нами нову архітектуру – THUMB процесора. В нашій пропозиції введено кеш пам'ять другого рівня або додатковий обсяг оперативної пам’яті для використання в якості робочої пам’яті для розпакованих блоків програми. Запропоновано програмне застосування архітектури і впроваджено прототип програмного забезпечення, що базується на процесорі ARM922T, який запускається на ARMulator.
top
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ МАШИНИ РІШЕНЬ ІЗ СУЧАСНОЮ ПАРАЛЕЛЬНОЮ АРХІТЕКТУРОЮ

Valeriy N. Koval, Volodymyr V. Savyak

V.M.Glushkov Institute of Cybernetics. National Academy of Sciences of Ukraine.
40, Prospect Academika Glushkova,
03680, Kiev, Ukraine.
e-mail: icdepval@ln.ua, fax: (044) 2664549

        Стаття розглядає побудову інтелектуальних машин рішень і застосування паралельного програмування в інтелектуальних розподілених мультипроцесорних системах, які створені на їх основі. Запропоновані деякі основні поняття. Система розроблена для програмування на мові високого рівня C+Graph. Запропонована ідеологія може вважатися як ефективна розробка структурної інтерпретації мови високого рівня, при використанні мульти-мікропроцесорних систем. Розглядається структура обладнання основної версії інтелектуальних машин рішень і обговорюються деякі їх особливості.

top

КОНЦЕПЦІЇ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ

Miki Sirola

Helsinki University of Technology,
Laboratory of Computer and Information Science
P.O.Box 5400, FIN-02015 HUT, Finland,
Miki.Sirola@hut.fi, http://www.cis.hut.fi/miki

        Прийняття рішення зустрічається в багатьох прикладних областях. Більшість вивчень зроблено втаких галузях як економіка і планування виробництва. В методологіях, що там використовуються,існує багато варіацій поняття рішення. У даній статті розглядається поняття рішення, щообговорюється в літературі. Деякі моделі рішень коментуються автором і підсумовуєтьсязастосування поняття рішення в науці. Хоча системи забезпечення прийняття рішення є заключнимирезультатами багатьох проектів, вони здебільшого базовані на дослідженнях поняття рішення, якізаслуговують також детальнішого огляду. Підхід до аналізу рішення і знання-орієнтовані технологіїє прикладами широко використовуваних концепцій.

top

АДАПТИВНИЙ ВІДБІР НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ РІШЕННЯ КОМІСІЇ

Arunas Lipnickas 1), Józef Korbicz 2)

1) Department of Control Technology, Kaunas University of Technology,
Studentų 48, 3031 Kaunas, Lithuania, E-mail: lipnick@soften.ktu.lt
2) Institute of Control and Computation Engineering, University of Zielona Góra,
ul. Podgórna 50, 65-246 Zielona Góra, Poland, E-mail: J.Korbicz@issi.uz.zgora.pl

        Щоб поліпшити результати розпізнавання, рішення багатошарових нейронних мереж можуть залучатися до спільного (комісійного) рішення. На відміну до звичайного підходу, що використовує всі доступні нейронні мережі, щоб ухвалити рішення комісії, ми пропонуємо створення адаптивних комісій, які специфічні для кожної вхідної точки даних. Мережа прогнозу використовується, щоб ідентифікувати нейронні мережі класифікації, які об’єднуються для створення рішення комісії про дану точку початкових даних. J-те вихідне значення мережі прогнозу виражає рівень очікування, що нейронна мережа j-тої класифікації ухвалить правильне рішення про мітку класу даної точки початкових даних. Запропонована методика перевірена в трьох комбінованих варіантах, а саме мажоритарним голосуванням, усередненням, і комбінацією медіанного правила із звичайними нейронними мережами нечіткого наближення. Ефективність підходу продемонстрована на трьох добре відомих реальних наборах даних і застосована до ідентифікації помилки клапана приводу однієї цукрової фабрики в межах DAMADICS RTN.

top
ЧАСОВИЙ АНАЛІЗ ВІРТУАЛЬНОГО АНАЛІЗАТОРА СПЕКТРУ

Wieslaw Winiecki, Piotr Bilski

Institute of Radioelectronics, Warsaw University of Technology,
Nowowiejska 15/19, Warsaw, Poland, w.winiecki@ire.pw.edu.pl, foxtrot@sgk.com.pl

        Представлено проблему віртуального вимірювального засобу у реальному масштабі часу. Пояснено вимоги для умов реального масштабу часу. Запропоновано метод часового аналізу спектрального аналізатора. Розглянуто віртуальний аналізатор спектру для того, щоб виявити властивості функцій програмного забезпечення. Описано процедуру оптимізації і представлено результати. Сформульовано висновки для майбутніх розробників. 

top

ПРОТОКОЛ HART АНАЛІЗАТОРА, РОЗРОБЛЕНИЙ В СЕРЕДОВИЩІ LabVIEW

J.M. Dias Pereira 1,2), Octavian Postolache 1,2), P. Silva Girão 2)

1) Escola Superior de Tecnologia, Instituto Politécnico de Setúbal, Rua do Vale de Chaves, Estefanilha, 2910-761
Setúbal, Portugal, E-mails: joseper@est.ips.pt, poctav@alfa.ist.utl.pt
2) Instituto de Telecomunicações, DEEC, IST, Avª Rovisco Pais, 1049-001 Lisboa, Portugal
E-mails: psgirao@alfa.ist.utl.pt, hgramos@alfa.ist.utl.pt

<>        Аналіз автомагістрального адресованого віддаленого протоколу дорожнього перетворювача (HART), важливий в оцінці надійності систем, спроектованих на них. У даній роботі пропонується рішення на основі віртуального засобу для аналізу HART сигналу, який включає цифровий осцилограф з інтерфейсом GPIB, HART модем, комп’ютер з інтерфейсною платою GPIB і портом RS232, і програмний компонент розроблений в LabVIEW. HART аналізатор дає змогу візуалізувати сигнали, які відповідають HART протоколу, дає доступ до даних, що поступають від дорожніх давачів, і має здатність аналізувати і змінювати продуктивність дорожніх давачів.

top

ПРОМИСЛОВИЙ ТЕСТ АНАЛОГО-ЦИФРОВИХ ПЕРЕТВОРЮВАЧІВ В СЕРЕДОВИЩІ LABVIEW

Stéphane Raze 1,2), Dominique Dallet 2), Phillipe Marchegay 2)

1) Serma Technologies, 30 av. G. Eiffel, F-33608 PESSAC CEDEX, FRANCE
e-mail : s.raze@serma.com, url : http://www.serma.com
2) Laboratoire IXL, Université Bordeaux I, 351 cours de la Libération, F-33405 Talence CEDEX, FRANCE
e-mail : dallet@ixl.u-bordeaux.fr, url : http://www.ixl.u-bordeaux.fr
        В даній статті представлено промисловий випробувальний стенд для аналого-цифрових перетворювачів (АЦП). Апаратні засоби випробувального стенду компонують з відомими вимірювальними приладами. Ці технічні засоби були підібрані до АЦП згідно з вимогами випробування. Всі технічні засоби керують програмним забезпеченням, написаним в середовищі LabVIEW.

top

ПАРАДИГМА МЕРЕЖІ ДЛЯ РОЗПОДІЛЕНИХ МЕРЕЖ ДАВАЧІВ

S. Sitharama Iyengar 1), Qishi Wu 2), Nageswara S.V. Rao 2)

1) 298 Coates Hall, Louisiana State University, Baton Rouge, LA 70803, iyengar@bit.csc.lsu.edu,
http://bit.csc.lsu.edu/~iyengar/
2) Center for Engineering Science Advanced Research, Computer Science and Mathematics Division, Oak Ridge
National Laboratory, Oak Ridge, TN, 37831-6355, {wuqn,raons}@ornl.gov
        Зростаюча кількість розподілених мереж давачів, розгортаються в широкому спектрі як для військового, так і цивільного застосування. Розробка таких систем вимагає інтеграції багатьох методів для вирішення різних проблем, від сенсорного розгортання, через передачу даних, злиттяінформації до екологічних гіпотез і перевірки гіпотез. Дана стаття зосереджується на мережевих аспектах на підтвердження послуг передачі даних. Ми представили деякі недавні розробки в мережевому обладнанні для багаторазових сенсорних систем в трьох темах: ефективний мобільний агент, що передає в мобільних розподілених мережах давачів, збільшення смуги пропускання використанням багаторазових шляхів у глобальних провідникових мережах, і збільшення зв’язності, що використовує рухи вузла в невеликих безпровідних мобільних спеціалізованих мережах.

top

УСУНЕННЯ ІМПУЛЬСНИХ СПАЛАХІВ У СУПУТНИКОВИХ ЗОБРАЖЕННЯХ

Oleg Tsymbal 1), Volodymyr Lukin 1), Pertti Koivisto 2), Volodymyr Melnik 2)

1) Dept 504, National Aerospace University (KhAI) 17 Chkalova Street, 61070, Kharkov, Ukraine,
Tel/fax +38 0572 441186, E-mail: lukin@xai.kharkov.ua,
2) Institute of Signal Processing, Tampere University of Technology, P.O.Box-553, FIN-33101,
Tampere, Finland, E-mail: peko@cs.tut.fi, melnik@cs.tut.fi

        Проаналізовано особливості імпульсних спалахів у супутникових зображеннях і розглянуто методи їх усунення. Запропоновано штучну компактну модель усунення і створено тестові зображення. Запропоновано сучасний багатопрохідний алгоритм для виявлення і усунення стиснених спалахів як при наявності адитивного так і мультиплікативного шумів. Кількісно оцінено ефективність алгоритму використання штучних тестових зображень і їх візуального порівняння із реальними зображеннями від радара і оптичних супутникових зображень. Це показано експериментальним шляхом із використанням запропонованого методу усунення імпульсних спалахів під час захисту інформації.

top

ЙМОВІРНІСНІ ВЛАСТИВОСТІ ТА ОЦІНЮВАННЯ ХАРАКТЕРИСТИК ВИХІДНОГО СИГНАЛУ
НЕЛІНІЙНОЇ СИСТЕМИ ПРИ ДІЇ ПЕРІОДИЧНОГО БІЛОГО ШУМУ
 
Сергій Лупенко, Микола Приймак

Тернопільський державний технічний університет,
Кафедра комп’ютерних наук,
вул. Руська 54, м. Тернопіль 46001, Україна

        У роботі доведено теорему про періодичність вищих моментних функцій вихідного процесу часоінваріантної нелінійної системи, при умові, якщо на її вхід діє періодичний білий шум. Обґрунтовано статистичні методи оцінювання періодичних моментних функцій вихідного процесу нелінійної системи.

top

ПРОБЛЕМИ МАРШРУТИЗАЦІЇ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ У ЧАСОВИХ ВІКНАХ

Vladimir Vacic and Tarek M. Sobh

Department of Computer Science and Engineering
University of Bridgeport, Bridgeport, CT 06604, USA
vladimir@vacic.org, sobh@bridgeport.edu

        Предметом даної статті є генетичний алгоритм вирішення проблеми маршрутизації транспортних засобів у часових вікнах, варіант однієї із найзагальніших проблем в сучасному дослідженні операцій. Стаття представить проблему, починаючи з більш загальної задачі комівояжерів і проблеми маршрутизації транспортних засобів і представить деякі з переважаючих стратегій для їх вирішення, зосереджуючись на генетичних алгоритмах. На завершення, вона підсумовуватиме генетичний алгоритм вирішення, запропонований K.Q. Zhu, який використовувався в програмній частині проекту.

top

РІШЕННЯ ПРОБЛЕМИ ПРЯМОЛІНІЙНОГО МІНІМАЛЬНОГО ДЕРЕВА СТЕЙНЕРА З
АЛГОРИТМОМ ВІДКИДАННЯ ГІЛОК
Nahit Emanet 1), Can Ozturan 2)
1) Computer Engineering Department, Bogazici University, emanetn@boun.edu.tr, asma.cmpe.boun.edu.tr/~emanetn
2) Computer Engineering Department, Bogazici University, ozturaca@boun.edu.tr, asma.cmpe.boun.edu.tr/~ozturan
        Дана стаття представляє новий алгоритм відкидання гілок, який дає нам змогу зменшити час вирішення фази конкатенації прямолінійної мінімальної проблеми дерева Стейнера в площині. Наш алгоритм відкидання гілок застосовується у формулюванні цілочисельного програмування, з використання того, що ми називаємо відкидання секцій і тиск на секції. Ми представляємо деталі впровадження нашої програми відкидання гілок, за назвою NEOSteiner, і забезпечуємо результати обчислень на тестових прикладах з бібліотеки SteinLib.

top

РОБАСТНА ОЦІНКА СТАЦІОНАРНОГО ПРОЦЕСУ
Nickolay Petrov 1), Tania Pehlivanova 2)
1) U “Prof. As. Zlatarov” –Burgas, Bulgaria, Technical College nicipetrov@lycos.com
2) Trakian University- Stara Zagora, Technical College – Yambol, tania_ipg@abv.bg
        Використання мікропроцесорної вимірювальної системи дає можливість поліпшити точність вимірювань. Це можливо за допомогою реалізації алгоритмів, беручи до уваги зміни умов вимірювального експерименту. В статті запропоновано адаптивний алгоритм для обчислення математичного очікування MX в умовах недостатнього знання про інтервал кореляції.

top

ІНФОРМАЦІЙНА ВЗАЄМОДІЯ ТЕРМОХІМІЧНИХ ПОТЕНЦІАЛІВ У ЖИВИХ ОРГАНІЗМАХ ТА
ЗАГАЛЬНА ТЕОРІЯ ВІДНОСНОСТІ
Volodymyr Tydnjuk 1), Volodymyr Kravchenko 2), Olena Mul 3), Mykola Shut 4)
1) International Scientific and Educational Center of Information Technologies and Systems,
40 Academician Glushkov avenue, 03680 Kiev, Ukraine
2) Institute of Cybernetics named by V. Glushkov, 40 Academician Glushkov avenue, 03680 Kiev, Ukraine
3) Institute of Computer Information Technologies, Ternopil Academy of National Economy,
3 Peremoga Square, 46004 Ternopil, Ukraine, omu@tanet.edu.te.ua
4) National Pedagogical University named by M. Dragomanov, 9 Pirogov str., 01601 Kiev, Ukraine
        Розглядається застосування загальної теорії відносності до побудови моделі поля живих організмів. Інформаційне поле, що пов’язує живий організм та зовнішнє середовище, формує фізичний носій такого поля. Аргументується неелектромагнітна природа такого носія. Досліджується феномен взаємодії на відстані термохімічних потенціалів Гіббса.

top

УРАХУВАННЯ ДОДАТКОВИХ АРГУМЕНТІВ В ЗАДАЧАХ СТРУКТУРНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ
ІНТЕРВАЛЬНИХ МОДЕЛЕЙ СТАТИЧНИХ СИСТЕМ
<>
Микола Дивак, Володимир Манжула

Тернопільська академія народного господарства
Інститут комп’ютерних інформаційних технологій,
Кафедра комп’ютерних наук
Площа Перемоги 3, м. Тернопіль 46004, Україна
e-mail: mdy@tanet.edu.te.ua
        Розглянуто задачу структурної ідентифікації інтервальних моделей статичних систем. Показано можливість отримання однозначного розв'язку задачі структурної ідентифікації для різних початково заданих структур моделей на основі запропонованого алгоритму послідовного ускладнення структур. Запропоновано адаптивну ітераційну процедуру, яка зменшує залежність результату структурної ідентифікації від величини інтервальних похибок даних.

top
ВИКОРИСТАННЯ ГРАНИЧНОГО СКАНУВАННЯ В ЦИФРОВИХ ПРИСТРОЯХ

Марина Камінська

Харківський національний університет радіоелектроніки,
Кафедра автоматизації та проектування обчислювальної техніки,
пр. Леніна, 14, Харків 61726, Україна
        Пропонується метод перевірки несправностей в цифрових системах. Він розроблений на основі дедуктивного методу. Пропонується використання стандарту IEEE 1149.1 Boundary Scan для контролю додаткових віртуальних виходів.

top

АПАРАТНА РЕАЛІЗАЦІЯ НЕЙРОМЕРЕЖІ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ КЛАСИФІКАЦІЇ

Уляна Лісовик, Олександр Ліпчанський

Харківський національний університет радіоелектроніки,
Кафедра автоматизації та проектування обчислювальної техніки,
пр. Леніна, 14, Харків 61726, Україна
        В статті приведена методологія проектування нейромереж (НМ) для вирішення задачі класифікації. За допомогою пакета NeuroPro V 0.25 проведено навчання НМ. Алгоритм функціонування НМ описано мовою VHDL з урахуванням оптимальних параметрів НМ. Розроблена модель НМ, перевірена правильність функціонування на тестових прикладах. За допомогою пакета SynplifyPro 7.0 від Synplicity® зроблено синтез пристрою з орієнтацією на мікросхему сімейства Virtex-II XC2V6000. Приведені структури НМ та апаратурні витрати.

top

АНАЛІЗ МАРКЕТИНГОВИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ І КОНЦЕПЦІЯ ІНТЕГРОВАНОЇ
МАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ

Veselina Ivanova Nedeva

Technical College, Yambol, Trakia University, Stara Zagora, Bulgaria
Correspondence to: Veselina Nedeva, Trakia University, Stara Zadora, Technical college,
8600 Yambol, Bulgaria, Gr.Ignatiev Str. 38, tel. 046 66-91-78, E-mail: vnedeva@yahoo.com
        Стаття представляє результати дослідження у сфері маркетингових інформаційних технологій. Теми дослідження – це маркетингові інформаційні системи, переважно інформаційні системи, що використовуються в маркетинговій діловій активності компаній, що вивчаються. Було охоплено 25 маркетингових інформаційних систем. Дані були зібрані в період 1999-2002. Вивчення проводилося на підставі критеріїв і попередньо розроблених індексів. Було зроблено аналіз, отримано результати і запропоновано поняття для створення маркетингової інформаційної системи інтегрованого типу.

top

ІМІТАЦІЯ ЦИФРОВОГО КОНВЕРТОРА СИМВОЛЬНОЇ ДИНАМІКИ: ВИЗНАЧЕННЯ ТА ІДЕНТИФІКАЦІЯ БІФУРКАЦІЙНИХ ТИПІВ
Abdelaziz Hamzaoui 1), Pavel Ustinov 2), Andrey Sholonik 3), Yury Kolokolov 4)
1) LAM – UFR Sciences Exactes et Naturelles – Moulin de la Housse
BP 1039 – 51687 REIMS Cedex 2 – France
Tel: +33 (0) 3 25 42 46 43, Fax: +33 (0) 3 26 91 31 06
e-mail: a.hamzaoui@iut-troyes.univ-reims.fr
2, 3, 4) Department of Design and Technology of Electronic and Computer Systems,
Orel State Technical University,
29 Naugorskoye Shosse, 302020 Orel, Russia
Tel: 2, 3) +7 0862 419879, 4) +7 0862 421661, Fax: 2, 3, 4) +7 0862 416684
e-mail: 2) p_s_ustinov@orel.ru, 3) sholonik@ostu.ru, 4) kolokolov@ostu.ru

        В даній статті отримано перетворення безперервної моделі в дискретну модель для алгоритмізації протидії цифрового конвертора динамічному процесу досліджень. Запропонована концепція  символьного індексування дає змогу кількісно оцінити зміни символьної моделі і робить можливим “негладкий” біфуркаційний показ. Проведена цифрова імітація перевірила використання ефективності символьного моделювання як для прогнозування можливих біфуркаційних зразків, так і для ідентифікації біфуркаційних типів.

top

НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ РОЗПІЗНАВАННЯ СИГНАЛУ БАГАТОПАРАМЕТРИЧНОГО СЕНСОРА,
ОПИСАНОГО МАТЕМАТИЧНОЮ МОДЕЛЛЮ
Iryna Turchenko 1), Volodymyr Kochan 2), Anatoly Sachenko 3)
Institute of Computer Information Technologies
Ternopil Academy of National Economy
3 Peremoga Square, Ternopil 46004 Ukraine
1) vtu@tanet.edu.te.ua, 2) vk@tanet.edu.te.ua, 3) as@tanet.edu.te.ua
        В даній статті описується можливість використання штучних нейронних мереж для розпізнавання сигналу багатопараметричного сенсора. Загальна структура каналу збору даних з використанням як нейронних мереж, так і математичної моделі вихідного сигналу багатопараметричного сенсора вивчається у цій статті. Модель нейронної мережі, її алгоритм навчання та отримані результати імітаційного моделювання по розпізнаванню сигналу багатопараметричного сенсора в системі MATLAB представлені в кінці статті.