Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів

статті проаналізовано задачі створення k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів систем штучного інтелекту, що дозволяють формалізувати у вигляді знань інтереси суб’єктів господарювання, моделювати описані математичними операціями над змінними, що є елементами k-...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2008
Hauptverfasser:	Коноплянко, З.Д., Чаплига, В.М.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Schlagworte:	Архитектура, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных многопроцессорных систем
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7663
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:	Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів / З.Д. Коноплянко, В.М. Чаплига // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 656-664. — Бібліогр.: 14 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7663
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-76632025-02-09T23:05:15Z Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів Универсальный набор k-значных структурно-аппаратных средств моделирования современных бизнес-процессов Коноплянко, З.Д. Чаплига, В.М. Архитектура, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных многопроцессорных систем статті проаналізовано задачі створення k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів систем штучного інтелекту, що дозволяють формалізувати у вигляді знань інтереси суб’єктів господарювання, моделювати описані математичними операціями над змінними, що є елементами k-значної структурної організації інформаційно-інтелектуальних технологій. В статье проанализированы задачи создания k-значных структурно-аппаратных средств моделирования современных бизнес-процессов систем искусственного интеллекта, которые позволяют формализировать в виде знаний интересы субъектов ведения хозяйства, моделировать описанные математическими операциями над переменными, которые являются элементами k-значной структурной организации информационно- интеллектуальных технологий. The tasks of creation of multiple valued of tools of structurally-vehicles of design of modern processes of business systems of artificial intelligence are analysed in the article, which allow to formalize interests of subjects of manage as knowledges, design described mathematical operations above by variables which are the elements of multiple valued of structural organization of informatively-intellectual technologies. 2008 Article Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів / З.Д. Коноплянко, В.М. Чаплига // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 656-664. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7663 519.95: 621.324: 681.3(07) uk application/pdf Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Архитектура, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных многопроцессорных систем Архитектура, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных многопроцессорных систем
spellingShingle	Архитектура, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных многопроцессорных систем Архитектура, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных многопроцессорных систем Коноплянко, З.Д. Чаплига, В.М. Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів
description	статті проаналізовано задачі створення k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів систем штучного інтелекту, що дозволяють формалізувати у вигляді знань інтереси суб’єктів господарювання, моделювати описані математичними операціями над змінними, що є елементами k-значної структурної організації інформаційно-інтелектуальних технологій.
format	Article
author	Коноплянко, З.Д. Чаплига, В.М.
author_facet	Коноплянко, З.Д. Чаплига, В.М.
author_sort	Коноплянко, З.Д.
title	Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів
title_short	Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів
title_full	Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів
title_fullStr	Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів
title_full_unstemmed	Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів
title_sort	універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2008
topic_facet	Архитектура, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных многопроцессорных систем
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7663
citation_txt	Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів / З.Д. Коноплянко, В.М. Чаплига // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 656-664. — Бібліогр.: 14 назв. — укр.
work_keys_str_mv	AT konoplânkozd uníversalʹniinabírkznačnihstrukturnoaparatnihzasobívmodelûvannâsučasnihbíznesprocesív AT čapligavm uníversalʹniinabírkznačnihstrukturnoaparatnihzasobívmodelûvannâsučasnihbíznesprocesív AT konoplânkozd universalʹnyinaborkznačnyhstrukturnoapparatnyhsredstvmodelirovaniâsovremennyhbiznesprocessov AT čapligavm universalʹnyinaborkznačnyhstrukturnoapparatnyhsredstvmodelirovaniâsovremennyhbiznesprocessov
first_indexed	2025-12-01T15:14:08Z
last_indexed	2025-12-01T15:14:08Z
_version_	1850319360295436288
fulltext	«Искусственный интеллект» 4’2008 656 8К УДК 519.95: 621.324: 681.3(07) З.Д. Коноплянко, В.М. Чаплига Львівський інститут банківської справи Університету банківської справи Національного банку України, м. Львів zenovij@ukr.net Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів У статті проаналізовано задачі створення k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів систем штучного інтелекту, що дозволяють формалізувати у вигляді знань інтереси суб’єктів господарювання, моделювати описані математичними операціями над змінними, що є елементами k-значної структурної організації інформаційно-інтелектуальних технологій. Постановка задачі У ХХІ столітті виникла матеріально-енергетична та соціально-економічна криза суспільного виробництва, виходом із якої став перехід економічно розвинутих країн від матеріально-енергетичних технологій виробництва та споживання до інформаційно- інтелектуальних технологій, де економія матеріально-енергетичних ресурсів досяга- ється шляхом переходу від опрацювання інформації до обробки знань. Інтелектуальна підтримка суспільно-економічних процесів дозволяє раціонально розв’язати триєдине завдання прогресу сучасної цивілізації – підвищення ефективності, гуманістичності та екологічності виробництва [1-7]. Суспільна ефективність в умовах переходу до соціально орієнтованих ринко- вих відносин принципово залежить від якості прийняття управлінських рішень. Це надає актуальності проблемам створення систем штучного інтелекту, які дозво- ляють формалізувати у вигляді знань інтереси суб’єктів господарювання, моделю- вати особистісний фактор при прийнятті економічних рішень. Проте проектування та впровадження в практику таких систем потребує не тільки розв’язання теоре- тичних проблем у галузі подання, поповнення, оброблення та збереження знань стосовно програмної їх реалізації, а й досліджень у галузі створення нових струк- турних і елементних рішень, розробки теорії та методів ефективного кодування. Найшвидші суперкомп’ютери сьогодні працюють набагато повільніше, ніж це по- трібно для роботи з даними і знаннями, поданими мовними моделями, що описують описові науки. Розв’язання цієї проблеми залежить від того, чи будуть створені відповідні комп’ютерні системи, здатні працювати зі швидкістю у 1000 разів біль- шою, аніж існуючі найбільші суперкомп’ютери [1-5]. Метою індустріалізації нашого суспільства є заміна праці людини на працю машини. Інформатизація суспільства веде до заміни інтелекту людини на інтелект машини. Автоматизація бізнес-процесів, доведена до абсолюту, припускає повне відчуження людини від виконання рутинних інтелектуальних завдань. У результаті можна зробити висновок, що доведена до абсолюту система моделю- вання бізнес-процесів повинна володіти штучним інтелектом (ШІ). Впровадження такої Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання... «Штучний інтелект» 4’2008 657 8К Б системи повинно залишити за людиною тільки творчі завдання, повністю автомати- зувавши рутинні операції з управління сучасним підприємством. Така система повинна володіти знаннями і здібностями, зіставними з бізнес-ана- літиком середнього рівня. Це означає, що система управління базою знань (саме знань, а не даних) повинна забезпечити подання і обробку моделі бізнес-процесу, зіставної за своєю складністю з моделлю бізнес-процесу, використовуваною свідомістю людини. Системи, які не відповідають цій вимозі, рано чи пізно виявляться застарілими і будуть замінені на системи, що володіють штучним інтелектом. Так, це перспектива не найближчого часу. Але бізнес вже зараз робить виклик розробникам, ставлячи зав- дання, які вимагають застосування засобів штучного інтелекту. Відсутність систем ШІ в широкій експлуатації обумовлена зовсім не відсутністю завдань, що вимагають для свого вирішення моделей, заснованих на ШІ. Завдання з автоматизації бізнесу поставлені не вчора і не позавчора, вони поставлені ще в епоху появи перших рахівниць і арифмометрів. Поточний рівень розробок інформаційних систем визначається поточним рівнем досягнень в галузі моделювання і обробки бізнес-даних і бізнес-знань. Наші користувачі отримують зовсім не те, що їм потрібно, а всього лише те, що ми в змозі розробити, користуючись модними засобами роз- робки. Ситуація говорить про поразку реляційної моделі даних як універсального засобу моделювання сучасних бізнес-процесів. Виробники БД і групи учених, що фінансуються ними, в першу чергу перей- маються збереженням багатомільйонних інвестицій. Більшість розробників за всяку ціну прагнуть зберегти еволюційний шлях розвитку СУБД. Тому в дослідженнях, присвячених «постреляційним моделям», немає ні слова про штучний інтелект як засіб моделювання бізнес-процесів. Промисловість і клієнти потребують систем управління знаннями. Фахівцям, що працюють в області ШІ, відома безліч моделей подання знань, що володіють не меншою, а можливо, й більшою гнучкістю і універсальністю, порівняно з реляцій- ною моделлю даних. Достатньо поширеними і відомими моделями подання знань є ієрархічні семан- тичні мережі, активні семантичні мережі, семантичні мережі фреймів, приховані Марківські моделі. [6], [7]. Останнім часом друге народження переживають нейронні мережі. Історія роз- витку нейронних мереж заслуговує на окрему увагу. Розвиток науки в цьому напрямі був загальмований на десятиліття критичними публікаціями щодо «нейрокомп’ютингу», який оголосили тупиковою гілкою науково-технічного прогресу. Мета роботи – дослідження універсального набору k-значних нейромережних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів. 1. Класифікація апаратних методів і структур паралельних процесорів оброблення сигналів Програмовані засоби в надвисокошвидкісних новітніх обчислювальних систе- мах (ОС) використовують традиційні принципи обчислення арифметичних функцій, що ґрунтуються на розкладі функції на елементарні операції. Задовольнити вимоги щодо високошвидкісного оброблення сигналів можуть спеціалізовані обчислювачі, що бувають двох типів: із жорсткою та гнучкою архітек- турою. Процесори із жорсткою архітектурою, завдяки їх високій швидкості дії, можна Коноплянко З.Д., Чаплига В.М. «Искусственный интеллект» 4’2008 658 8К використовувати в новітніх обчислювальних системах, проте спеціалізація веде до тривалих циклів проектування та високої вартості. Гнучкі (реконфігуровані з допо- могою перепрограмування) паралельні процесори оброблення сигналів із розвитком НВІС стали не тільки практично здійсненими, а й у багатьох випадках дешевшими, ніж жорсткі процесори. Типи операторів – окремі біти, числа з ПК та ФК (дійсні і комплексні, одно- та багатовимірні масиви). Структура укрупнених операторів передбачає такі основні варіанти: S–S – одномісна скалярна операція; V–S – перетворення вектора з одержанням скалярного результату; VS–V – векторно-скалярна операція з отриманням векторного резуль- тату; VV – векторно-векторна операція; VV–S – векторно-скалярна операція з одер- жанням скалярного результату. За призначенням укрупнені оператори можна поділити на оператори загаль- ного і спеціального призначення. До операцій векторної редукції належать такі операції, як знаходження суми елементів вектора, множення елементів вектора та суми добутків елементів двох векторів. Очевидно, що остання операція еквівалентна послідовності операцій поелемент- ного перемноження двох векторів із наступним підсумовуванням елементів вектора. Прикладами операторів спеціального призначення можуть бути оператори оброблення сигналів (швидке перетворення Фур’є, згортання, кореляція, рекурсивна фільтрація тощо) та оператори, орієнтовані на вирішення задач моделювання і керування в реальному масштабі часу (числове диференціювання та інтегрування). Одним із найчастіше вживаних типів укрупнених операторів є оператори обчис- лення елементарних функцій (ЕФ), їх загальна частка серед інших операторів може бути 3 – 5 %, а час, який необхідний для їх реалізації з використанням програмних методів, може становити більше ніж 50 % часу рішення всієї задачі, тому розглянемо апаратні методи обчислення ЕФ, враховуючи, що в ОС обумовлено необхідність обчислення ЕФ виду xxaxxx x lg,ln,,,sin,cos . Серед апаратних методів обчислення ЕФ найбільшого поширення набули іте- раційні і поліномні методи. Ітераційні методи малопридатні для використання в багаторозрядних високопродуктивних ОС, оскільки вони передбачають послідовний процес обчислень. Окрім того, найбільш швидкодіючі з них або орієнтовані на засто- сування спеціальних ВІС (алгоритми Волдера і Меджіта), або базуються на вико- нанні порівняно довгої операції ділення (метод Ньютона). Використання при цьому поліномних обчислень дозволяє розпаралелювати процес обчислень під час апаратного обчислення елементарних функцій. Так, на- приклад, при апроксимації довільної функції вона може бути зображена степеневим поліномом п’ятого степеня, який, у свою чергу, може бути подано як       5 1 0 ; n i i i XAAXY (1) ))))(((( 543210 AAXAXAXAXAY  ; (2) );()()( 54 3 32 2 10 XAAXXAAXXAAY  (3) ,5 510 XAXAAY   (4) де Аi – коефіцієнти полінома; Хi – біжуче значення змінної. Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання... «Штучний інтелект» 4’2008 659 8К Б Звідси видно, що паралельні обчислення ЕФ у задачах ШІ потребують різно- манітних за складністю укрупнених операторів, що виконують операції множення, додавання, підняття до степеня, операторів виду Ах + В і, нарешті, підсумовування з нагромадженням, розгляд побудови яких є одним із завдань цієї роботи. Розпаралелювання процесу обчислення ЕФ може скоротити час реалізації, але для цього потрібні: засоби для програмування паралельних алгоритмів, кілька пара- лельно діючих операційних блоків та наявність можливості синхронізації їх роботи, і є одним із найчастіше застосовуваних підходів у надвисокошвидкісних сучасних обчислювальних структурах та системах ШІ. А основне завдання моделювання природного інтелекту в штучному, зокрема на тактичному рівні обробки природної мови, полягає в проблемах лінгвістичного аналізу, аналізу морфології, синтаксису та семантичних відмінностей. Стратегічний, вищий рівень зачіпає організацію метапроцедури розуміння, тобто співвіднесення даних, тексту з фактами та ситуаціями, що зберігаються в моделі світу (базі знань). Структура контексту – ось центральна проблема дослідження смислу, вона породжує структуру алгоритму, основою якого є вмонтовування слів і понять у певний набір універсальних пояснювальних схем. 2. Паралельний нагромаджувальний підсумовувач k-значних AN + B-кодів Нижче розглядається алгоритм та пристрій [8-9], що має розширені функціо- нальні можливості, оскільки реалізує нагромаджуюче додавання як додатних, так і від’ємних (r+1)-розрядних двійкових чисел у прямому, доповнюючому й оберненому кодах і характеризується малими апаратними затратами порівняно з відомими схем- ними рішеннями. Таке комплексне вдосконалення забезпечується використанням властивостей k-значних зображень чисел, зокрема арифметичних AN+B-кодів, у яких константа B уводиться для отримання простого переходу від прямого коду до оберненого при роботі з від’ємними числами. Простота переходу досягається тим, що на вході пристрою до старшого (знакового) розряду операнда додається ціле число 2r, а від старшого розряду нагромадженої суми на його виході віднімається ціле число 2r+n, що еквівалентне зсуву операнда в область додатних чисел шляхом додавання до нього числа 2r та зворотного зміщення результату додавання в область фактичних значень шляхом віднімання від отриманого числа 2r+n. Принципову схему нагромаджувального підсумовувача, реалізованого на мікросхе- мах серії К533, показано на рис. 1. Вона складається із шести інверторів (мікросхема М1), елементів І (мікросхема М2), чотирирозрядного підсумовувача (мікросхема М3), паралельного лічильника (мікросхема М4) і шестирозрядного паралельного регістра (М5). Мікросхеми М3, М5 утворюють традиційну схему нагромаджувального підсу- мовувача, а елементи М1-3, М1-4 і М2-2 стробіюють вхід перенесення підсумовувача, причому елементи М1-3, М1-4 служать для усунення можливості виникнення гонів на виході М2-2 шляхом компенсації затримки спрацювання регістра М5. Результати пе- ренесення підсумовувача М3 накопичуються лічильником М4, причому результат, отриманий на n-му розряді лічильника, інвертується елементом М1-6, утворюючи знаковий розряд результатів додавання після виконання R = 2n операцій нагромад- жувального підсумовування. Коноплянко З.Д., Чаплига В.М. «Искусственный интеллект» 4’2008 660 8К Рисунок 1 – Структурно-логічна схема нагромаджувального підсумовувача з k-значним зображенням даних 3. Чотиризначний матричний множник елементів поля Ґалуа GF(28) Нижче показано метод побудови паралельного 4-значного матричного множ- ника елементів поля Ґалуа GF(28) [10-13], що є базовим пристроєм при виконанні операцій A  N, AN + B. Пристрій забезпечує реалізацію операцій над елементами поля Ґалуа GF(28) із породжуючим поліномом a(x) = x8 + x4 + x3 + x2 +x примітивним елементом  = 00000010 та арифметичними операціями, визначеними у 4-значній логіці. Вибір 4-значної логіки як еквівалента для поля Ґалуа GF(28) пов’язаний із легкістю переходу від одного модуля до іншого та можливостями І2Л-схемотехніки під час мікроелектронної реалізації k-значних структур. Блок множення (рис. 2) складається із шістнадцяти комірок 11 формування часткових добутків, чотирьох комірок 12 нормалізатора першого роду, шести комірок 13 нормалізатора другого роду та блока 14 додавання, комірка 11 формувача часткових добутків містить двовходовий множник і підсумовувач. Аналіз властивостей побудованої k-значної структури просторового типу, яка здійснює 4-значне множення елементів поля Ґалуа GF(28), показав зменшення удвоє числа функціональних зв’язків, а також забезпечення повної однорідності та одно- типності всіх субблоків і гранично високої швидкодії порівняно з двозначними засобами такого типу. Однотипність усіх схемотехнічних рішень гранично спрощує топологію ВІС, зменшуючи час на її проектування і ймовірність виникнення поми- лок при цьому. Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання... «Штучний інтелект» 4’2008 661 8К Б Рисунок 2 – Структурна схема блока матричного множення 4. Побудова паралельного конвеєрного арифметичного пристрою Наступною сходинкою розвитку теорії побудови, архітектури та функціональних можливостей операційних засобів k-значних просторових структур є методи ство- рення арифметичних процесорів типу обчислювачів степеневих поліномів, які, власне, і завершують сформульовану ще Н. Вінером проблему створення апаратних засобів високошвидкісних обчислювальних систем. Як основу для побудови й реалізації поліномного швидкодіючого обчислювача, що реалізує функції (1) – (4), створено варіант паралельного конвеєрного арифметичного пристрою (АП) [14], функціональну схему якого наведено на рис. 3. АП містить перший буферний регістр 1, регістр 2 аргументу і другий буферний регістр 3. Входи 4 – 4 першого коефіцієнта підключені до входів регістра 1, 51 – 5m аргументу – до встановлюючих входів регістра 2, а входи 61 – 6m другого коефіцієнта – до встановлюючих входів регістра 3. До складу пристрою також входять регістр 7 проміжного результату, перший комутатор 8, другий комутатор 9, блок 10 множення і підсумовувач 11, виходи якого є виходами 121 – 12m пристрою, і до них підключені входи регістра 7. Коноплянко З.Д., Чаплига В.М. «Искусственный интеллект» 4’2008 662 8К Рисунок 3 – Функціональна схема арифметичного пристрою Режими роботи АП наведено в табл. 1, де прийнято такі позначення: Si та Sn – результати обчислень; Ві, Аі – коефіцієнти полінома першого степеня; Хi – біжучий аргумент. Таблиця 1 – Таблиця режимів роботи арифметичного пристрою Входи Обчислювана функція Режим роботи 13 14 1 0 0 iiii BXAS  ; 2 1 0    n iinnn XAXAXAXAS 2211 ... 3 0 1 nnnii BXBXBXBXBXS   ))))0((( 1132211  Крім зазначених у табл. 1 режимів, можливий такий варіант обчислення полінома: 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1       n n i n innn kn k nn n XBBXBXBXBXBXBS  , якщо nn XXXXX  121  , аналогічно до режиму 3 реалізується алгоритм (схема) Горнера. Реалізація АП на ІС середньої міри інтеграції серії К531 (ТТЛШ) для розрядності операнда А – 12 бітів, операнда В – 12 бітів, аргументу Х – 8 бітів і розрядності резуль- тату Sn – 12 бітів, а також значеннях параметрів синхросигналів: тривалість синхро- імпульсу – 20 – 40 нс, період слідування – 80 нс – забезпечує продуктивність порядку 12 – 25106 оп/с. Затримка конвеєра – 400 нс, точність (абсолютна похибка) обчислень – 2-13. Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання... «Штучний інтелект» 4’2008 663 8К Б Висновки У рамках дослідження задач синтезу та реалізації операційних пристроїв k-значних просторових структур і систем новітніх поколінь вперше поставлені й вирішені наступні задачі розроблення та досліджень, що не мали свого вирішення для k-значних структур: a) розроблення класифікації спеціальних операційних пристроїв структур і систем новітніх поколінь; b) синтез паралельного нагромаджуючого підсумовувача k-значних AN+B-кодів; c) синтез 4-значного матричного множника елементів поля Ґалуа GF(28); d) побудова паралельного конвеєрного арифметичного пристрою. 1. Розробка класифікації спеціальних операційних пристроїв структур і систем новітніх поколінь, зокрема нейромережних структур, дозволяє стверджувати, що паралельні обчислення елементарних функцій у задачах ШІ потребують різно- манітних за складністю укрупнених операторів, що виконують операції множення, додавання, підняття до степеня, операторів виду AX B і, нарешті, підсумовування з нагромадженням. 2. Вперше розроблено метод синтезу паралельного нагромаджуючого підсумо- вувача k-значних AN+B-кодів, що дає можливість реалізувати нагромаджувальне додавання як від’ємних, так і додатних (r+1)-розрядних двійкових чисел у прямому, доповнюючому й оберненому кодах; широкі функціональні можливості пристрою нагромаджувального підсумовувача без істотних додаткових апаратурних затрат, а також суттєве збільшення швидкодії, оскільки до його складу не входять складні схеми аналізу переповнення знакових розрядів у процесі обчислення та формування остаточного результату. 3. Вперше розроблено метод синтезу й побудови 4-значного матричного множника елементів поля Ґалуа GF(28), що забезпечує зменшення удвоє числа функціональних зв’язків, а також повну однорідність та однотипність усіх субблоків і гранично високу швидкодію порівняно із двозначними засобами такого типу. Однотипність усіх схемотехнічних рішень гранично спрощує топологію ВІС, зменшуючи затрати часу на її проектування і ймовірність виникнення помилок при цьому. 4. Вперше розроблено метод побудови паралельного конвеєрного арифметич- ного пристрою обчислювача степеневих поліномів, який завершує сформульовану ще Н. Вінером проблему створення обчислювальних засобів високошвидкісних обчислю- вальних систем. У рамках проблем синтезу та реалізації операційних пристроїв k-значних просторових структур і систем новітніх поколінь вперше поставлені й вирішені наступні задачі розроблення та досліджень, що не мали свого вирішення для k-знач- них структур: – Розроблено метод синтезу паралельного нагромаджуючого підсумовувача k-значних AN+B-кодів, що дає можливість реалізувати нагромаджувальне додавання як від’ємних, так і додатних (r+1)- розрядних двійкових чисел у прямому, доповнюючому й обер- неному кодах; широкі функціональні можливості пристрою нагромаджувального підсу- мовувача без істотних додаткових апаратурних затрат, а також суттєве збільшення швидкодії, оскільки до його складу не входять складні схеми аналізу переповнення знакових розрядів у процесі обчислення та формування остаточного результату. – Розроблено метод синтезу й побудови 4-значного матричного множника елементів поля Ґалуа GF(28), що забезпечує зменшення удвоє числа функціональних зв’язків, а також повну однорідність та однотипність усіх субблоків і гранично високу швид- Коноплянко З.Д., Чаплига В.М. «Искусственный интеллект» 4’2008 664 8К кодію порівняно зі двозначними засобами такого типу. Однотипність усіх схемотех- нічних рішень гранично спрощує топологію ВІС, зменшуючи затрати часу на її проектування і ймовірність виникнення помилок при цьому. Література 1. Бондаренко М.Ф., Коноплянко З.Д., Четвериков Г.Г. Основи теорії синтезу надшвидкодiючих структур мовних систем штучного інтелекту. – К.: ІЗМН, 1997. – 264 с. 2. Бондаренко М.Ф., Коноплянко З.Д., Четвериков Г.Г. Основи теорії багатозначних структур і кодування в системах штучного інтелекту. – Х.: Фактор-Друк, 2003. – 336 с. 3. Коноплянко З.Д., Чаплига В.М., Чаплига М.В. Багатозначні структури та кодування систем економічної кібернетики. – Львів: ЛБІ НБУ, 2004. – 314 с. 4. Коноплянко З.Д. Принципы построения многозначных систем искусственного интеллекта // Проблемы бионики. – 1990. – Вып. 45. – С. 27-35. 5. Коноплянко З.Д. Принцип симбіозу багатозначних структур штучного інтелекту та його формалізація // Искусственный интеллект. – 2001. – № 2. – С. 140-151. 6. Реализация семантической нейронной сети и объектно-сетевой базы знаний / Д.Е.Шуклин // Интеллектуальные и многопроцессорные системы. – 2005 // Материалы Международной научной конференции. – Т. 2. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. – С.236-243. 7. Шуклин Д.Е. Принципы построения компонентной архитектуры ядра виртуальной машины, эмули- рующей семантическую нейронную сеть // 8-й Международный молодежный форум «Радиоэлектро- ника и молодежь в XXI веке» – Ч. 2.: Сб. материалов форума. – Харьков: ХНУРЭ. – 2004. – С. 101. 8. Устройство для алгебраического накопительного суммирования: А.с. 1550511 СССР, МКВ G06F 7/50/Ю.В. Галкин, З.Д. Коноплянко, А.Н. Щербак и др. (СССР). – № 4404981/24; Заявлено 25.01.88; Опубл.15.03.90; Бюл. № 10. – 4 с. 9. Устройство для алгебраического накопительного суммирования: А.с. 1658144 СССР, МКВ G06F 7/50/Ю.В. Галкин, А.А. Ган, З.Д. Коноплянко, И.В. Кулак (СССР). № 4459074/24; Заявлено 14.06.88; Опубл. 23.06.91; Бюл. № 23. – 3 с. 10. Устройство для умножения полиномов над конечными полями GF(2m): А.с. 1656550 СССР, МКВ G06F 15/31/И.И. Ковалив и З.Д. Коноплянко (CCCP). – № 4712289/24; Заявлено 29.06.89; Опубл. 15.06.91; Бюл. № 22. – 3 с. 11. Устройство для деления полиномов над конечными полями GF(2m): А.с. 1656551 СССР, МКВ G06F 15/31/И.И. Ковалив, З.Д. Коноплянко (CCCP). – № 4712658/24; Заявлено 29.06.89; Опубл. 15.06.91; Бюл. № 22. – 4 с. 12. Устройство для умножения полиномов над конечными полями GF(2m): А.с. 1675901 СССР, МКВ G06F 15/31./И.И. Ковалив, З.Д. Коноплянко (CCCP). – №4720582/24; Заявлено 18.08.89; Опубл. 07.09.91; Бюл. № 33. – 3 с. 13. Четырехзначный умножитель элементов поля Галуа GF(28): А.с. 1737443 СССР, МКВ G06F 7/49/И.И. Ковалив, З.Д. Коноплянко (СССР). – № 4845113/24; Заявлено 28.06.90; Опубл. 30.05.92; Бюл. № 20. – 18 с. 14. Вычислительное устройство: А.с. 1016779 СССР, МКВ G 06F 7/38/Л.В. Вариченко, В.И. Жабин, З.Д. Коноплянко и др. (СССР). – № 3368503/18; Заявлено 02.11.81; Опубл.07.05.83; Бюл. № 17. – 4 с. З.Д. Коноплянко, В.М. Чаплыга Универсальный набор k-значных структурно-аппаратных средств моделирования современных бизнес-процессов В статье проанализированы задачи создания k-значных структурно-аппаратных средств моделирования современных бизнес-процессов систем искусственного интеллекта, которые позволяют формализировать в виде знаний интересы субъектов ведения хозяйства, моделировать описанные математическими операциями над переменными, которые являются элементами k-значной структурной организации информационно- интеллектуальных технологий. Z. Konoplyanko, V. Chaplyga The tasks of creation of multiple valued of tools of structurally-vehicles of design of modern processes of business systems of artificial intelligence are analysed in the article, which allow to formalize interests of subjects of manage as knowledges, design described mathematical operations above by variables which are the elements of multiple valued of structural organization of informatively-intellectual technologies. Стаття надійшла до редакції 07.07.2008.

Універсальний набір k-значних структурно-апаратних засобів моделювання сучасних бізнес-процесів

Institution

Ähnliche Einträge