Удосконалено функціональні можливості методів і засобів векторної обробки масивів даних у контексті порогової паралельної обробки інформації для нейрообчислення та нейроструктури. Досліджено та доведено доцільність використання нейронних технологій для реалізації адаптивного керування динамічними системами у порівнянні з традиційними методами. Проаналізовано апаратні засоби реалізації нейронних мереж та показано, що найефективнішим є ПЛІС. Досліджено особливості реалізації багатооперандної обробки у нейроструктурах на базі різницевих зрізів (РЗ), використання яких дозволяє розширити функціональні можливості та зменшити часові затрати під час нейрообробки. Вивчено способи порогового паралельного, паралельного алгебричного та порогового паралельного алгебричного підсумування векторних масивів даних. Розроблено математичні моделі, які дозволяють створити модель формального нейрона на базі РЗ, в якій реалізовано розпаралелювання процесу підсумовування та суміщення його з пороговою обробкою. Запропоновано структурну організацію конвеєрних процесорів для нейроподібної обробки векторних даних за РЗ, використаних на базі ПЛІС, що дозволяє одержати нейрочип з фрагментом шару нейромережі. З застосуванням модифікованого методу оцінено продуктивність нейрочипів на базі конвеєрних процесорів. На підставі результатів дослідження доведено ефективність використання цих процесорів у системах обробки реального часу для розв'язання задач ідентифікації динамічних систем і адаптивного керування ними, а також класифікації та розпізнаванння сигналів і зображень.

  Завантажити