Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах

Розглядається ярусно-паралельна модель для здійснення нечіткого логічного виведення в експертнодіагностичних програмних системах, бази знань яких ґрунтуються на нечітких правилах. Розроблена ярусно-паралельна процедура нечіткого виведення, яка дозволяє прискорити виконання обчислень в програмній сис...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2016
Hauptverfasser:	Єршов, С.В., Пономаренко, Р.М.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
Schriftenreihe:	Компьютерная математика
Schlagworte:	Инструментальные средства информационных технологий
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168396
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах / C.В. Єршов, Р.М. Пономаренко // Компьютерная математика. — 2016. — № 1. — С. 28-36. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-168396
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1683962020-05-02T23:01:38Z Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах Єршов, С.В. Пономаренко, Р.М. Инструментальные средства информационных технологий Розглядається ярусно-паралельна модель для здійснення нечіткого логічного виведення в експертнодіагностичних програмних системах, бази знань яких ґрунтуються на нечітких правилах. Розроблена ярусно-паралельна процедура нечіткого виведення, яка дозволяє прискорити виконання обчислень в програмній системі, що призначена для оцінки якості наукових робіт. Побудовані оцінки ефективності ярусно-паралельної схеми обчислень за наявності складних графів залежностей між блоками нечітких правил Такагі –Сугено. Рассматривается ярусно-параллельная модель для осуществления нечеткого логического вывода в экспертно-диагностических системах, базы знаний которых основываются на нечетких правилах. Разработана ярусно-параллельная процедура нечеткого вывода, позволяющая ускорить выполнение вычислений в программной системе, предназначенной для оценки качества научных работ. Построены оценки эффективности ярусно-параллельной схемы вычислений при наличии сложных графов зависимостей между блоками нечетких правил Такаги – Сугено. Tier parallel model to implement fuzzy logic inference in expert diagnostic software systems and knowledge bases whith fuzzy are considered. Tier parallel fuzzy inference procedure that allows faster computing in a software system that is designed to assess the quality of scientific work is developed. Evaluating of the effectiveness of tier parallel scheme of computing in the presence of complex graphs relationships between the blocks fuzzy Takagi – Sugeno rules are constructed. 2016 Article Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах / C.В. Єршов, Р.М. Пономаренко // Компьютерная математика. — 2016. — № 1. — С. 28-36. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. 2616-938Х http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168396 681.3.06 uk Компьютерная математика Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Инструментальные средства информационных технологий Инструментальные средства информационных технологий
spellingShingle	Инструментальные средства информационных технологий Инструментальные средства информационных технологий Єршов, С.В. Пономаренко, Р.М. Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах Компьютерная математика
description	Розглядається ярусно-паралельна модель для здійснення нечіткого логічного виведення в експертнодіагностичних програмних системах, бази знань яких ґрунтуються на нечітких правилах. Розроблена ярусно-паралельна процедура нечіткого виведення, яка дозволяє прискорити виконання обчислень в програмній системі, що призначена для оцінки якості наукових робіт. Побудовані оцінки ефективності ярусно-паралельної схеми обчислень за наявності складних графів залежностей між блоками нечітких правил Такагі –Сугено.
format	Article
author	Єршов, С.В. Пономаренко, Р.М.
author_facet	Єршов, С.В. Пономаренко, Р.М.
author_sort	Єршов, С.В.
title	Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
title_short	Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
title_full	Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
title_fullStr	Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
title_full_unstemmed	Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
title_sort	ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2016
topic_facet	Инструментальные средства информационных технологий
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/168396
citation_txt	Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах / C.В. Єршов, Р.М. Пономаренко // Компьютерная математика. — 2016. — № 1. — С. 28-36. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.
series	Компьютерная математика
work_keys_str_mv	AT êršovsv ârusnoparalelʹnamodelʹobčislenʹdlâlogíčnogovivedennâunečítkihbagatorívnevihsistemah AT ponomarenkorm ârusnoparalelʹnamodelʹobčislenʹdlâlogíčnogovivedennâunečítkihbagatorívnevihsistemah
first_indexed	2025-07-15T03:11:10Z
last_indexed	2025-07-15T03:11:10Z
_version_	1837680895076597760
fulltext	28 Компьютерная математика. 2016, № 1 Инструментальные средства информационных технологий Розглядається ярусно-паралельна модель для здійснення нечіткого логічного виведення в експертно- діагностичних програмних систе- мах, бази знань яких ґрунтуються на нечітких правилах. Розроблена ярусно-паралельна процедура не- чіткого виведення, яка дозволяє прискорити виконання обчислень в програмній системі, що призна- чена для оцінки якості наукових робіт. Побудовані оцінки ефек- тивності ярусно-паралельної схе- ми обчислень за наявності склад- них графів залежностей між блоками нечітких правил Такагі – Сугено.  С.В. Єршов, Р.М. Пономаренко, 2016 УДК 681.3.06 C.В. ЄРШОВ, Р.М. ПОНОМАРЕНКО ЯРУСНО-ПАРАЛЕЛЬНА МОДЕЛЬ ОБЧИСЛЕНЬ ДЛЯ ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ У НЕЧІТКИХ БАГАТОРІВНЕВИХ СИСТЕМАХ Вступ. Останнім часом велика увага приді- ляється розвитку методів алгоритмів логіч- ного виведення для вирішення наукових та практичних задач [1 – 3]. При застосуванні алгоритмів нечіткого логічного виведення досвід або знання експерта, що описується як база нечітких правил, може бути безпосеред- ньо вбудований в систему. Створення мето- дів систематичного проектування систем не- чіткої логіки висвітлено в [2, 3]. В багатьох роботах акцент робиться на розбиття вхідно- го простору задачі з метою визначення нечіт- ких правил і параметрів, що залучаються в нечіткі правила для однієї окремої нечіткої системи [2]. Як відомо, проблема великої розмірності нечітких систем, що можуть бу- ти побудовані на основі нечітких правил є невирішена [3]. Для зменшення складності нечітких систем логічного виведення було запропоновано по- няття нечітких багаторівневих систем, в яких входи та виходи яких пов’язані між собою [2, 3]. Побудова багаторівневої нечіткої системи є складною задачею оскільки необхідно ви- значити архітектуру системи (модулі, вхідні змінні кожного модуля, і взаємодія між моду- лями), а також правила для кожного модуля. При цьому внаслідок збільшення кількості модулів (систем нечіткого виведення) значно зростає час обчислень. Перспективним є за- стосування паралельних обчислень для ско- рочення часу обчислень при здійсненні нечіт- кого логічного виведення при побудові діаг- ностичних та експертних систем, що ґрунту- ються на методах нечіткої математики. ЯРУСНО-ПАРАЛЕЛЬНА МОДЕЛЬ ОБЧИСЛЕНЬ ДЛЯ ЛОГІЧНОГО … Компьютерная математика. 2016, № 1 29 Багаторівнева архітектура використовується при побудові нечітких мульти- агентних систем, що функціонують у розподіленому середовищі [4 – 6]. Мета даної роботи – дослідження та обґрунтування ярусно-паралельної мо- делі обчислень для здійснення логічного виведення у нечітких багаторівневих системах Такагі – Сугено. Системи нечіткого виведення складаються з набору правил якщо-то. Нечітка модель Такагі – Сугено представлена нечіткими правилами [2]: 1 1 2 2 1 2 : якщо є та є та ... та є , то ( , ,..., ), 1,2,..., , j j j n n j j n R x A x A x A y g x x x j N  де jg є чіткою функцією від ix . Як правило, 1 2( , ,..., )j ng x x x  0 1 1 2 2 ... .n nx x x         Загальний вихід нечіткої моделі отримуємо наступним чином: 1 11 1 ( ) / ( ), j jm mN N i ij i ij i i ij j y g x xT T         де nm j 1 – це число вхідних змінних, які з’являються в антецеденті прави- ла j, N – кількість нечітких правил, n – кількість входів, функції належності нечітких множин, T являє собою Т-норму, що використовується як операція кон’юнкції. Нечітка система Такагі – Сугено являє собою одноступінчату (елементарну) нечітку систему. Багаторівневі (ієрархічні) системи нечіткого виведення не тіль- ки забезпечують більш складну і гнучку архітектуру для моделювання систем з нелінійними залежностями, але також дозволяють значно зменшити розмір бази правил, що використовується в процесі нечіткого виведення. На рис. 1 показано приклад багаторівневої системи Такагі – Сугено, що містять 4 вхідних змінні та 2 ієрархічних рівня. Результат роботи ієрархічної системи нечіткого виведення Такагі – Сугено може бути розрахований на пошаровій основі. Далі показаний процес обчислен- ня для системи 1 на рис. 1. Припустимо, що значення кожної вхідної змінної , , ,1 2 3 4( )x x x x представлені двома нечіткими множинами, що задані нечіткими функціями належності  2( , , ) 1 / (1 ( ) / ).a b x x a b    По-перше, обчислю- ється вихідне значення нечіткої підсистеми Такагі – Сугено (вершини 2). Припустимо, що використовувані нечіткі множини змінних 3x і 4x є 11А , 12А і ,21А ,22А відповідно. Припустимо, що параметри в консеквентах бази пра- вил вершини 2 є 0 ijc , 1 ijc , 2 ijc (i = 1, 2 та j = 1, 2). Таким чином, відповідні нечіткі правила вузла 2 можна описати так: 0 1 2 3 1 2 2 3 4: якщо є та є , то , 1,2, 1,2.ij i j ij ij ij ijR x A x A y c c x c x i j     С.В. ЄРШОВ, Р.М. ПОНОМАРЕНКО Компьютерная математика. 2016, № 130 РИС. 1. Приклад багаторівневої нечітко-логічної моделі, кількість входів – 4, кількість шарів – 2 Вихідне значення вузла 2 може бути розраховано на основі нечіткої моделі Такагі – Сугено наступним чином: 2 2 2 2 1 1 1 1 / ,ij ij ij i j i j y y         де 1 23 4 3 4( , ) ( ) ( ), i jij A Ax x x x    1, 2і  та 1, 2.j  По-друге, обчислюється загальне вихідне значення ієрархічної нечіткої мо- делі Такагі – Сугено. Воно обчислюється на основі трьох вхідних значень, x1, x2 і y, вихідного значення нечіткої підсистеми Такагі – Сугено (вузол 2). Розглянемо організацію ярусно-паралельних обчислення при побудові сис- тем оцінки якості наукових робіт, що подаються на конференцію [7]. Оцінка ро- біт здійснюється трьома експертами. Значення частинних (базових) так і укруп- нених (виведених як наслідок) оцінок задаються лінгвістичними термами, на- приклад, ОДНОЗНАЧНО ТАК, МАБУТЬ НІ, ВАЖКО ВИЗНАЧИТИ. На основі укрупнених оцінок трьох експертів виводиться інтегрована оцінка рівня роботи, задана числом в інтервалі [0,1], на основі якого приймається рішення (ПРИЙНЯТИ, ВІДХИЛИТИ, ДОРОБИТИ). При використанні систем Такагі – Сугено робота кожного експерта може бути представлена блоками правил, кіль- кість яких значно менша, ніж при використанні єдиного блоку правил, що опи- сують залежність прийнятого рішення щодо рівня роботи від елементарних по- казників якості. Ієрархічний зв’язок інтегральної оцінки рівня наукової роботи з оцінками за окремими показниками якості роботи представимо графом (деревом) нечіткої багаторівневої системи (рис. 2), яке визначає структуру моделі нечіткого дерева. Вершини дерева інтерпретуються таким чином: корінь дерева – показник, що діагностується; термінальні вершини – частинні оцінки роботи; нетерміналь- ні вершини (подвійні лінії) – згортка частинних оцінок в укрупнені. Дуги, що виходять з нетермінальних вершин дерева, відповідають укрупненим оцінкам наукової роботи. 1 2 2 x 1 x 2 x 3 x 4 ЯРУСНО-ПАРАЛЕЛЬНА МОДЕЛЬ ОБЧИСЛЕНЬ ДЛЯ ЛОГІЧНОГО … Компьютерная математика. 2016, № 1 31 РИС. 2. Дерево логічного виведення для оцінювання рівня наукових робіт Змістовна інтерпретація частинних та укрупнених оцінок робіт наведена в таблиці. Результати нечіткого логічного виведення можна контролювати за до- помогою графічного інтерфейсу, фрагмент якого показано на рис. 3. При цьому кожному з трьох експертів необхідно ввести лінгвістичні значення частинних оцінок роботи (змінні x13 – x32). Система виводить рекомендовані значення оцінок експертів та показує, які правила мали найбільший вплив на висновок. Остаточне рішення приймається враховуючи відповідні рішення експертів за системою правил, яка виробляє значення x1. Якщо використовувати дерево логічного виведення як граф інформаційних залежностей, то доцільно застосувати паралельно-ярусну модель обчислень, яка дозволяє скоротити час обчислень. Таке скорочення відбувається за рахунок од- ночасного виконання логічного виведення всіх нечітких систем одного яруса в разі, якщо кількість процесорів не менша, ніж кількість систем в одному ярусі. В разі, якщо кількість нечітких систем більша, ніж кількість процесорів, процесори мають послідовно виконувати виведення кількох нечітких систем. Показана на рис. 2 система нечіткого логічного виведення містить 25 блоків правил, нижній ярус якої має максимальну ширину, що становить 18 блоків нечітких правил. Графічний інтерфейс вищезазначеної системи пока- зано на рис. 3. При паралельному виконанні при достатній кількості процесорів суперкомп’ютера СКІТ коефіцієнт прискорення складає 6,27. На рис. 4 показано схему процедури run_of_storey_sheme_mpi(), що забезпе- чує паралельне виконання багаторівневих нечітких систем логічного виведення за допомогою побудови паралельно-ярусної схеми та технологічних можливос- тей МРІ. Побудова ярусів здійснюється за графом залежностей нечітких систем, до початку паралельного виконання. x32 x32x31 x30 x29 x28 x27 x26 x25 x24 x23 x12 x11 x10 x22 x21 x20 x19 x18 x17x16 x15 x14 x13 x9 x7 x6 x5 x8 . . . . . x4 x3 x2 x1 . . . С.В. ЄРШОВ, Р.М. ПОНОМАРЕНКО Компьютерная математика. 2016, № 132 ТАБЛИЦЯ. Змістовна інтерпретація частинних та укрупнених оцінок робіт Назва змінної Змістовна інтерпретація x1 Інтегрована оцінка рівня роботи x2 Інтегрована оцінка першого рецензента x3 Інтегрована оцінка другого рецензента x4 Інтегрована оцінка третього рецензента x5 Оригінальність роботи x6 Значення роботи для певної області досліджень x7 Якість способу подання результатів x8 Якість вмісту роботи x9 Заголовок. Чи заголовок ясно відображає зміст статті? x10 Якість анотації x11 Якість вступу x12 Якість представлення результатів . . . x26 Правильність виділення існуючих проблем x27 Постановка цілей дослідження x28 Представлення наукової новизни та практичного значення у вступі x29 Чіткість викладення основних результатів x30 Наявність відповідних посилань на роботи в даній області x31 Однозначність тлумачення представлених результатів x32 Відсутність необґрунтованих припущень та домислів у результатах РИС. 3. Графічний інтерфейс користувача системи для оцінювання рівня наукових робіт, поданих на конференцію ЯРУСНО-ПАРАЛЕЛЬНА МОДЕЛЬ ОБЧИСЛЕНЬ ДЛЯ ЛОГІЧНОГО … Компьютерная математика. 2016, № 1 33 Для ярусно-паралельної моделі обчислень важливим є той факт, що опера- ції, яким відповідають вершини одного ярусу, не залежать одне від одного (не перебувають у відношенні зв’язку) [8]. Тому існує паралельна реалізація алгоритму, в якій вони можуть бути виконані паралельно на різних процесорах суперкомп’ютера СКІТ-4 [9]. Тому ярусно-паралельна форма алгоритму може бути використана для підготовки такої паралельної реалізації алгоритму. Розглянемо роботу даної схеми. При роботі даного методу спочатку необ- хідно виконати розподіл нечітких систем по ярусам за допомогою функції storey_sheme(), де її параметром буде покажчик двомірного динамічного списку для зберігання номерів систем по кожному ярусу. Наступним кроком стане ви- клик функції ranks(), де визначається для кожної системи в кожному ярусі но- мер процесу, який виконуватиме дану систему. Номер процесу залежить як від кількості систем в ярусі, так і від кількості виділених процесів. Параметром функції ranks() є покажчик одномірного динамічного списку. Робота програми після побудови даних схем виконується циклічно. Особливо необхідно звернути увагу, що в даній схемі обмін даними між процесорами здійснюється лише у випадку, якщо системи наступного ярусу, які залежать від системи (блоку правил) поточного ярусу, не будуть обчислені на тому процесорі, на якому була обчислена поточна нечітка система. Інакше отримані значення вихідних змінних зберігаються в оперативній пам’яті та ви- користовуються у наступних ярусах при обчисленні блоків правил, що залежать від даних параметрів. Такий підхід зменшує кількість обмінів між процесами, внаслідок чого скорочується час виконання програми. За реалізацію вищезазначених рішень відповідають функції system_r() та sys- tem_s(), що показані на рис. 4. Функція system_r() перевіряє дані, що мають бути прийняті до початку виконання системи, system_s() – перевіряє необхідність пере- дачі даних системам вищого ярусу, що залежать від поточної нечіткої системи. Запускається подвійний цикл, що обходить кожний ярус, та кожний елемент в ярусі. При цьому для кожного елементу (points[i][k]), номер процесу (rank_points) якого збігається з наявним номером процесу, виконується наступ- не: 1) для зручності запам'ятовуємо значення елементу points[i][k], що містить номер системи, в окрему змінну system_number; 2) циклічно перевіряємо за- лежність даної системи від інших за допомогою функцій system_r(), та при кож- ному знаходженні такої залежності за допомогою MPI_Recv() приймаємо необ- хідні дані. Ці дані зберігаються викликом функції add_inputs(); 3) викликаємо виконання інтелектуальної нечіткої системи по заданому номеру функцією run(), та зберігаємо результат до змінної result; 4) здійснюємо перевірку на необхід- ність передачі даних за допомогою функції system_s(); 5) за допомогою функції MPI_Send() посилаємо результат виконання даної системи процесам, де будуть виконані наступні системи, залежні від даної, якщо такі є. С.В. ЄРШОВ, Р.М. ПОНОМАРЕНКО Компьютерная математика. 2016, № 134 void run_of_storey_sheme_mpi() { storey_sheme( points ); //Побудова дерева ярусів ranks( rank_points ); //Визначення номерів процесів // для систем у кожному ярусі for( int i = 0; i < points.size(); i++ ) for( int k = 0; k < points[ i ].size(); k++ ) if( rank == rank_points[ points[ i ][ k ] ] ) { system_number = points[ i ][ k ]; for( int s = 0; s < N; s++ ) if( system_r( system_number, s ) ) { MPI_Recv( &result_value, 1, MPI_DOUBLE, rank_points[ s ], MPI_ANY_TAG, MPI_COMM_WORLD, &status ); add_inputs( result_value ); } result = FuzzySystems[ system_number ]->run(); for( int s = 0; s < N; s++ ) if( system_s( s, system_number ) ) MPI_Send( &result, 1, MPI_DOUBLE, rank_points[ s ], 0, MPI_COMM_WORLD ); } } РИС. 4. Фрагмент ярусно-паралельної схеми обчислень на основі MPI В загальному випадку, модель багаторівневої нечіткої системи може бути представлена ациклічним графом, вершини якої виконують окремі блоки нечіт- ких правил. Ефективність ярусно-паралельних обчислень для такої системи оці- нювалася за допомогою генерації орієнтованого ациклічного графа залежностей між нечіткими системами, який не містить циклів, та наявність ребер якого ви- значалася за допомогою датчика випадкових чисел. На рис. 5 показано отрима- ний час виконання багаторівневих нечітких систем на кластері СКІТ для виконання багаторівневої нечіткої системи для кількості вершин (v = 1000), де v – кількість вершин. Важливим параметром при цьому є кількість ребер, яка визначалася як .qe v Для графу з кількістю вершин v = 1000, q = 1 отримано прискорення 10,8 прискорення при виконанні на 16 вершинах СКІТ-4. Аналогічне приско- рення при кількості 1,71000 ребер складає 2,1. Таким чином, при збільшенні кількості ребер, збільшується час виконання ярусно-паралельної моделі, оскіль- ки, незалежно від кількості процесорів, кількість систем, що можуть бути вико собою. Також у цьому випадку час виконання збільшуються за рахунок більшо- го обсягу передач даних між процесорами. ЯРУСНО-ПАРАЛЕЛЬНА МОДЕЛЬ ОБЧИСЛЕНЬ ДЛЯ ЛОГІЧНОГО … Компьютерная математика. 2016, № 1 35 РИС. 5. Залежність часу виконання ярусно-паралельних обчислень для багаторівневої системи з великою кількістю вершин (v = 1000) Графік прискорення для q = 1.7 (рис. 5) відображає тенденцію, що при кіль- кості процесорів більшій ніж 6, суттєвого покращення ефективності не спостері- гається. Така тенденція виникає внаслідок зменшення ширини кожного ярусу, яка стає значно меншою за кількість виділених ресурсів (процесорів). Тому при збільшенні кількості процесорів все більша кількість з них не бере участі в об- численнях. При q = 1 спостерігається ще більше прискорення ніж при q = 1.7. Тому в такому випадку є доцільним подальше збільшення кількості процесорів. Висновки. Запропонована та обґрунтована ярусно-паралельна модель для здійснення нечіткого логічного виведення в експертно-діагностичних програм- них системах, бази знань яких ґрунтуються на блоках взаємопов’язаних нечітких правилах. Розроблена ярусно-паралельна процедура нечіткого виведення, яка дозволяє прискорити виконання обчислень в програмній системі, що призначена для оцінки якості наукових робіт. Проведені експе-рименти на кластерному комп’ютері СКІТ, що дозволяють оцінити ефективність ярусно-паралельної схеми обчислень за наявності складних графів залежностей між блоками нечіт- ких правил Такагі – Сугено. С.В. Ершов, Р.М. Пономаренко ЯРУСНО-ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА В НЕЧЕТКИХ МНОГОУРОВНЕВЫХ СИСТЕМАХ Рассматривается ярусно-параллельная модель для осуществления нечеткого логического вы- вода в экспертно-диагностических системах, базы знаний которых основываются на нечетких правилах. Разработана ярусно-параллельная процедура нечеткого вывода, позво- С.В. ЄРШОВ, Р.М. ПОНОМАРЕНКО Компьютерная математика. 2016, № 136 ляющая ускорить выполнение вычислений в программной системе, предназначенной для оценки качества научных работ. Построены оценки эффективности ярусно-параллельной схемы вычислений при наличии сложных графов зависимостей между блоками нечетких правил Такаги – Сугено. S.V. Yershov, R.M. Ponomarenko TIER PARALLEL COMPUTING MODEL FOR LOGICAL INFERENCE ON FUZZY MULTILEVEL SYSTEMS Tier parallel model to implement fuzzy logic inference in expert diagnostic software systems and knowledge bases whith fuzzy are considered. Tier parallel fuzzy inference procedure that allows faster computing in a software system that is designed to assess the quality of scientific work is de- veloped. Evaluating of the effectiveness of tier parallel scheme of computing in the presence of complex graphs relationships between the blocks fuzzy Takagi – Sugeno rules are constructed. 1. Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning // Information Sciences. – 1975. – Vol. 8, N 8. – P. 199 – 249; P. 301 – 357. 2. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 452 с. 3. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ, 2005. – 736 с. 4. Парасюк И.Н., Ершов С.В. Трансформационный подход к разработке интеллектуальных агентов на основе нечетких моделей // Проблеми програмування. – 2011. – № 2. – C. 62 – 78. 5. Ершов С.В. Модель интеллектуальных агентов, основанная на нечеткой логике высшего типа // Компьютерная математика. – 2012. – № 1. – C. 10 – 16. 6. Ершов С.В. Принципы построения нечетких мультиагентных систем в распределенной среде // Там же. – 2009. – № 2. – C. 54 – 61. 7. TAAC 2015. – http:// /taac.org.ua. 8. Воеводин В.В., Воеводин Вл. В. Параллельные вычисления. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 608 с. 9. Суперкомпьютеры ИК НАН Украины. – http:// /icybcluster.org.ua. Одержано 16.02.2016 Про авторів: Єршов Сергій Володимирович, доктор фізико-математичних наук, завідувач відділу Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, sershv@ukr.net Пономаренко Роман Миколайович, аспірант Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України. ponomarenko_roman@ukr.net

Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах

Institution

Ähnliche Einträge