автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Исследование и разработка многокоординатных ассоциативных запоминающих устройств и среды хранения и обработки информации

2 ц ФЕВ 1937

На правах рукописи

БОРИСОВ ВАДИМ ВЛАДИМИРОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МНОГОКООРДИНАТНЫХ АССОЦИАТИВНЫХ ЗАПОМИНАЮЩИХ УСТРОЙСТВ И СРЕДЫ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

Специальность 05.13.05 - Элементы и'устройства вычислительной техники и систем управления

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва

1997

Работа выполнена в Московском энергетическом институте (Техническом университете)

Научный консультант: академик МАИ.

доктор технических наук, профессор ОГНЕВ И. В.

Официальные оппоненты: академик МАИ.

доктор технических наук, профессор ПРЖИЯЛКОВСКИЙ В. В.

доктор технических наук, профессор БАРИНОВ В. В.

доктор технических наук, профессор ТУЗОВ В.М.

Ведущая организация: Научно-исследовательский институт

вычислительных комплексов

Защита состоится Марул 1997г. в часов

в аудитории Г-ЗЮ на заседании диссертационного совета Д-053.16.09 в Московском энергетическом институте (Техническом университете).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ(ТУ).

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 111250. Москва. Красноказарменная ул.. 14. Ученый совет МЭИ(ТУ).

Автореферат разослан " 12." сре&ра-ЛЯ 1997г.

Ученый секретарь диссертационного .

совета Д-053.16.09 к.т.н.. профессор ¿^у^^ И.И.Ладыгин

- 3 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одним из наиболее перспективных направлений в развитии вычислительной техники является создание ЭВМ и аппаратных средств с элементами искусственного интеллекта, которые должны понимать поставленные человеком задачи, в том числе, не имеющие абсолютно точных алгоритмов решения, или алгоритмы решения которых не известны, решать эти задачи, делать необходимые выводы по результатам решения.

Имеется обширный класс задач, эффективное решение которых возможно только при использовании интеллектуальных систем. К ним относится обработка символьной информации, решение логических задач. в том числе нечеткого логического вывода, работа с базами данных и знаний, анализ и обработка изображений, распознавание образов, распознавание и синтез речи.

Учитывая исключительно важную роль памяти в интеллектуальных системах, особенно актуальным является создания запоминающих устройств (ЗУ), обладающих интеллектуальными возможностями.

Может быть предложено три критерия "интеллектуальности" ЗУ:

- тип запоминающей среды и принцип хранения информации;

- способ доступа к информации в ЗУ;

- возможность обработки информации непосредственно в ЗУ.

Интеллектуальные возможности гораздо больше в ЗУ, реализованных на запоминающих элементах (ЗЭ) с хранением информации в распределенных средах, и меньше - в ЗУ. реализованных на ЗЭ с хранением информации в локальной , жестко фиксированной области среды.

Способ доступа к информации в ЗУ является важным критерием эффективности обработки информации и в значительной степени характеризует возможности ЗУ. Известны адресный и ассоциативный способы доступа к информации. При адресном - искомая информация жестко задана местом ее расположения в запоминающей среде, и в каждый конкретный момент времени возможно обращение только по определенному адресу, независимо от информационной емкости ЗУ. Ассоциативный способ основан на установлении некоторого соответствия, ассоциации между хранимой в ЗУ информацией и поисковыми аргументами. Такие запоминающие устройства являются ассоциативными ЗУ (АЗУ).

АЗУ характеризуются двумя основными признаками:

- доступ к хранимой информации в АЗУ осуществляется, исходя из ее содержания;

- при каждом конкретном обращении к АЗУ возможен одновременный и параллельный доступ ко всей хранящейся информации.

Эти признаки обосновывают свойства "интеллектуальности" АЗУ. Первый из них определяет возможность обработки данных непосредственно в логико-запоминающей срег.е АЗУ. Второй признак обеспечивает Р)п:зможпппт1. коллективной обработки информации. Что шкшоляет существенно снизить поток данных, уменьшить число пересылок и разгрузить процессор.

Однако помимо выполнения стандартных операций ассоциативной обработки информации АЗУ должны удовлетворять ряду требований, обеспечивающих наиболее полное их соответствие особенностям задач искусственного интеллекта. Таким, как возможность осуществления локальных и глобальных вычислений; линейных и нелинейных вычислений; интенсивного использования логико-запоминающей среды АЗУ. интенсивного счета; объектно и координатно ориентированных вычислений; символьных вычислений и вычислений на элементах; контекстно свободных и контекстно зависимых вычислений. Ключевыми свойствами АЗУ для эффективного решения этих задач является многокоординатный ассоциативный доступ и выполнение параллельной ассоциативной обработки информации одновременно по всем направлениям доступа непосредственно в АЗУ.

Поэтому актуальным является исследование и разработка ассоциативных ЗУ и среды, совмещающих функции коллективного доступа к информации с возможностью ее распределенного хранения и параллельной многокоординатной ассоциативной обработки.

Цель работы состоит в исследовании и разработке нового класса многокоординатных ассоциативных запоминающих устройств и среды, а также средств и методов представления и обработки информации на их основе.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи:

- разработка и исследование принципов организации и функционирования, а также схем многокоординатных ассоциативных ЗУ и ассоциативных ячеек;

- разработка операций ассоциативного поиска в многокоординатных ассоциативных ЗУ;

- разработка концепции многокоординатной ассоциативной среды: разработка и анализ процедур ассоциативных взаимодействий в многокоординатной ассоциативной среде;

- исследование многокоординатной ассоциативной среды, разработка ассоциативных ячеек, систематизация типов организации множеств ассоциативных ячеек и структур их иерархической упорядоченности в среде на основе выбранных признаков иерархии;

- разработка и моделирование средств и методов обработки изображений на основе многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды;

- разработка и моделирование средств и методов нечисловой и вычислительной обработки, в том числе обработки нечеткой информации и нечеткого логического вывода на основе многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды.

Объектом исследований являются многокоординатные ассоциативные запоминающие устройства и среда, а также средства и методы представления и обработки информации на их основе.

Методы исследования базируются на теориях арифметических и логических основ вычислительной техники, комбинаторной топологии, теории решеток и упаковки шаров, теории разбиений евклидова пространства, теории ассоциативных преобразований, нечеткой логики. методах клеточной логики.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- разработаны и исследованы принципы организации и функционирования. а также схемы ассоциативных ЗУ нового класса - многокоординатных ассоциативных ЗУ и ассоциативных ячеек для эффективного решения различных задач искусственного интеллекта:

- введены новые операции ассоциативного поиска - внутренний, конъюнктивный, дизъюнктивный, межблочный, смешанный - для реализации алгоритмов вычислительной и нечисловой обработки информации в многокоординатных ассоциативных ЗУ;

- предложена концепция многокоординатной ассоциативной среды хранения и обработки информации для создания интеллектуальных систем, ориентированных на ассоциативные методы представления, анализа и обработки информации, знаний;

- исследована многокоординатная ассоциативная среда, разработаны ассоциативные ячейки, систематизированы типы организации множеств ассоциативных ячеек и структуры их иерархической упорядоченности в среде на основе выбранных признаков иерархии для моделирования и проектирования конкретных схемных решений;

- разработана и исследованы ассоциативные взаимодействия в многокоординатной ассоциативной среде для создания методов распределенного представления и ассоциативной обработки информации;

- предложенная совокупность принципов и положений представляет :обой основы теории многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды хранения и обработки информации;

- разработаны и исследованы средства и методы обработки изображений на основе предложенных многокоординатных ассоциативных ЗУ 1 среды;

- разработаны и исследованы средства и методы нечисловой и вычислительной обработки, в том числе обработки нечеткой информации и нечеткого логического вывода на основе предложенных многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды.

Новизна предложенных решений подтверждена обсуждением результатов работы на международных, всесоюзных и всероссийских конференциях, их внедрением на ряде ведущих предприятий, а также 10 патентами и 9 авторскими свидетельствами на изобретения.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

- разработаны схемы многокоординатных ассоциативных ЗУ и схемы ассоциативных ячеек для проектирования и создания семейства СБИС, различающихся структурными и функциональными свойствами и возможностями в зависимости от области применения и класса задач;

- предложены оригинальные структурно-функциональные решения многокоординатной ассоциативной среды с учетом максимальной плотности упаковки информации, адекватности отображения структур данных. а также распараллеливания доступа и обработки, с проработкой этих решений с точки зрения технологически компактных реализаций в виде СБИС;

- осуществлена разработка и моделирование устройств обработки изображений, а также средств ускоренного диагностирования на базе БИС многокоординатных ассоциативных ЗУ;

- предложена архитектура многокоординатного ассоциативного параллельного процессора, ориентированная на широкий спектр методов и алгоритмов для использования в системах распознавания образов и обработки изображений, в машинах баз данных и знаний, в системах обработки нечеткой информации и нечеткого логического вывода;

- на основе разработанных операций ассоциативного поиска и метода обработки бинарных массивов созданы эффективные алгоритмы выполнения операций вычислительной и нечисловой обработки в предложенных многокоординатных ЗУ и среде для прикладных систем распознавания образов и обработки изображений, аппаратной поддержки баз данных и знаний, обработки нечеткой информации и нечеткого логического вывода на основе композиционных правил.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается вычислительными экспериментами и результатами практического использования предложенных в диссертации методов и средств, подтвержденными актами об использовании и внедрении, а также апробацией работы на ряде международных, всесоюзных, всероссийских и региональных конференций.

Реализация результатов работы. Результаты исследований использованы при разработке и создании БИС ортокоординатного ассоциативного ЗУ на основе базового матричного кристалла, а также конструкторской документации на изготовление семейства заказных СБИС многокоординатных ассоциативных ЗУ. различающихся структурными и функциональными свойствами и возможностями в зависимости от области применения и класса решаемых задач. На основе предложенных БИС МКАЗУ. методов и алгоритмов вычислительной и нечисловой обработки информации осуществлена разработка аппаратно-программных средств для прикладных систем распознавания образов и обработки изображений, аппаратной поддержки баз данных и знаний, обработки нечеткой информации и нечеткого логического вывода.

Основные результаты исследований получены при выполнении научно-исследовательских работ по планам НИР НИЧ МЭИ в соответствии с Приказом Минвуза СССР N612 от 01.09.1987, Приказом Гособразования СССР N701 от 30.08.1989 г. в рамках Всесоюзной межвузовской научно-технической программы "Интеллектуальные системы" (раздел 6). в рамках Всесоюзной межвузовской научно-технической программы "Интеллектуальные персональные системы" в разделе "Исследование и разработка методов и средств повышения быстродействия и достоверности работы систем искусственного интеллекта с использованием ассоциативных ЗУ" в соответствии с приказом Министерства Науки, высшей школы и технической политики России. 1992 г.. а также в соответствии с договорами:

- исследование и разработка схемотехнических, структурных, конструктивных и технологических принципов построения ЗУ для систем обработки информации перспективных РЛС (НИР МЭИ, 1988-1990. НУ35629);

- исследование и разработка специализированных АЗУ для систем распознавания образов и обработки изображений (НИР МЭИ. 1989-1990. КУ60893);

- надежность системного ЗУ (НИР МЭИ. 1989-1990. N020408900);

- исследование и разработка программно-аппаратных систем управления базами данных и знаний на основе ассоциативных ЗУ для систем искусственного интеллекта (НИР МЭИ, 1991, N01910025759);

- исследование и анализ ассоциативных запоминающих устройств для систем искусственного интеллекта (НИР МЭИ, 1990-1992. N01900066957);

- исследование и разработка интеллектуальных систем с использованием многофункциональных и ассоциативных ЗУ, разработка методов. аппаратных и программных средств повышения эффективности и достоверности их работы (НИР МЭИ. 1992, N2185920).

- исследование и разработка элементов информационно-вычислительного комплекса для первичной обработки сигналов доплеровской РЛС (НИР СФ МЭИ. 1988-1990. N01850033119).

Научные и практические результаты работы включены в курсы лекций "Устройства и организация памяти ЭВМ", "Запоминающие устройства ЭВМ". "Внешние запоминающие устройства ЭВМ". "Организация ЭВМ и систем" на кафедрах "Вычислительной техники МЭИ и Смоленского филиала МЭИ. используются в курсовом и дипломном проектировании, в УИР и НИИР студентов.

Разработан пакет прикладных программ для имитации функционирования многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды, являющийся ядром программного комплекса для моделирования систем, ориентированных на ассоциативные средства и методы представления и обработки информации, для отработки и оптимизации предлагаемых решений и оценки их эффективности. Этот пакет используется при проведении лабораторных работ для моделирования задач вычислительной и нечисловой обработки в многокоординатных ассоциативных ЗУ и среде.

Акты внедрения и использования научных результатов прилагаются к диссертации.

Классификационная характеристика. Диссертация классифицируется как решение крупной научно-технической проблемы по созданию нового класса многокоординатных ассоциативных запоминающих устройств и среды, а также высокоэффетивных средств и методов представления и обработки информации на их основе.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: Всесоюзной научно-технической школе "Устройства хранения информации в информационных и вычислительных системах" (Таллинн. 1989); Всесоюзной школе-семинаре "Состояние и направления развития запоминающих устройств для перспективных ЭВМ" (Симферополь. 1989); I Международной конференции по информационным технологиям для анализа изображений и распознавания образов (Львов, 1990); 45 Всесоюзной научной сессии ВНТО РЭС "Вычислительная техника и автоматизированные системы управления" (Москва, 1990); 7 Всесоюзном Координационном совещании по проблеме "Развитие методов проектирования и изготовления интегральных запоминающих устройств" (Зеленоград. Москва, 1990); Всесоюзной научно-технической школе "Проблемы памяти ЭВМ" (Уфа. 1990); Научно-технической конференции, посвященной 30-летию Смоленского филиала МЭИ (Смоленск. 1991); Всесоюзной научно-технической школе "Устройства и системы хранения информации" (Алушта, 1991); Международных форумах информатизации. Информационные средства и технологии (Моек-

ва. 1992, 1994, 1996): II Международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва, 1994); I Международном Симпозиуме "Интеллектуальные системы" (Махачкала, Дагестан. Россия, 1994); II и III Международных конференциях "Циклы природы и общества" (Ставрополь, 1994, 1995); I и II Международных научно-технической конференциях "Новые информационные технологии и системы" (Пенза, 1994, 1996); II Всероссийской с участием стран СНГ конференции "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии" (Ульяновск, 1995); III Европейском конгрессе по интеллектуальным средствам и программным вычислениям (Аахен,Германия. 1995); V Международной конференции "Интеллектуальные системы и компьютерное моделирование" (Моск-за. 1995); Всероссийской конференции "Опыт информатизации образования в высшей школе: состояние и перспективы" (Иваново. 1996);

Публикации. По теме диссертации опубликовано 58 работ, в том тесле монография. 10 патентов и 9 авторских свидетельств на изобретения.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационная ра-Зота изложена на 407 страницах, из них 270 страниц основного текста, 76 рисунков и И таблиц на 75 страницах и состоит из ¡ведения, 7 глав, заключения, списка литературы из 228 наименова-шй на 23 страницах и 4 приложений на 40 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована важность и актуальность исследуемой в 1иссертации темы, сформулирована цель и основные положения, выно-:имые на защиту, определена научная новизна и практическая значи-гасть работы.

В первой главе разработана классификация и проведен анализ овременного состояния элементной базы ассоциативных средств хра-ения и обработки информации.

При рассмотрении ассоциаций как отношений между информационны-и объектами осуществлена классификация способов установления ас-оциаций в зависимости от:

- условий формирования отношений между ассоциируемыми объекта-и (по критериям сходства объектов, контраста, по смежности про-вления объектов во времени или в пространстве, при обеспечении аданных пространственно-временных соотношений);

- формы представления ассоциируемых объектов (символьной, ин-ексной, иконической);

- логики взаимодействий между ассоциируемыми объектами (между однородными и качественно различными объектами, на основе прямых или косвенных ассоциаций);

В рамках трактовки ассоциаций как интегральных изменений в логико-запоминающей среде, ассоциативные свойства такой среды определены. во-первых, с точки пррпия коллпктипного доступа ко всей информации с возможностью распределенного хранения, параллельной обработки и преобразования всех данных непосредственно в ассоциативной среде, во-вторых, на счет установления отношений между размещенными в среде, ассоциируемыми информационными объектами. Рассмотрена классификация АЗУ и ассоциативных средстЕ! хранения и обработки информации на базе этого подхода относительно структурных и функциональных признаков.

Основными структурными признаками АЗУ являются способ организации и тип запоминающей среды.

В зависимости от способа организации АЗУ выделены: регулярные матричные структуры из элементарных ассоциативных ячеек; регулярные матричные структуры из АЯ с расширенным набором операций; квази или частично ассоциативные ЗУ на основе модулей ЗУ с произвольным доступом; рециркуляционные АЗУ с последовательной выборкой разрядов; корреляционные АЗУ с распределенной записью информации и повышенной помехозащищенностью данных; нейро АЗУ; АЗУ, совмещающие функции восприятия (датчиков), хранения и обработки информации; нечеткие АЗУ.

Запоминающая среда АЗУ может быть фиксированной, распределенной и квазираспределенной.

По функциональным признакам ассоциативные средства хранения и обработки информации классифицированы в зависимости от способов записи, ассоциативного поиска, опроса и выборки результатов поиска.

Запись информации в АЗУ является адресной или ассоциативной, а также может сочетать возможности этих типов доступа. Для записи информации в АЗУ можно применить цепи очередности, использовать особенности "магазинной" адресации. Наиболее сложный вид записи -запись с сортировкой информации по величине ассоциативного признака на входе АЗУ.

В зависимости от схемной реализации возможны следующие способы опроса АЗУ: последовательно по словам и по разрядам; последовательно по словам, параллельно по разрядам; параллельно по словам, последовательно по разрядам: параллельно по словам и по по разрядам; комбинированные способы опроса АЗУ.

Ассоциативный поиск реализуется с использованием как алгоритмических, так и аппаратных средств, таких как итеративные цепи или последовательные вычитающие схемы. Поиск может проводиться по полному или частичному совпадению. Такого вида поиском является поиск экстремумов; поиск слов, больше или меньше заданной величины; поиск слов в заданных или вне заданных пределов; поиск информации ближайшей большей (меньшей) к заданному признаку. Ассоциативный поиск по соответствию позволяет найти аргументы, содержащие максимальное число совпавших разрядов. Поиск на основе булевых функций применяется для локализации слов, при подстановке битов аргументов в соответствующие разряды которых логическая функция принимает заданные значения. Многоключевой поиск используется в случае, если искомые данные снабжаются несколькими ключевыми словами. Поиск на основе метода сравнения "многие - с многими" осуществляется при сравнении векторов и многомерных массивов.

Выборка результата ассоциативного поиска осуществляется либо с использованием цепи очередности, либо с сортировкой на выходе АЗУ.

Данная классификация является основой для анализа систем, использующих ассоциативные способы адресации и обработки информации.

Проанализированы проблемы создания, тенденции и перспективы развития АЗУ. Проведен анализ современного состояния элементной базы БИС АЗУ. Обоснована необходимость применения АЗУ в качестве перспективного средства повышения эффективности интеллектуальных систем. На основе анализа задач, решаемых интеллектуальными системами. определены требования к типам БИС и необходимой емкости ассоциативных ЗУ в зависимости от возможных приложений.

Вторая глава посвящена разработке и исследованию нового класса многокоординатных АЗУ.

Проведенные исследования позволяют заключить, что для эффективного выполнения различных операций вычислительной и нечисловой обработки, необходимо, чтобы АЗУ обладали следующими свойствами:

- многокоординатный ассоциативный доступ к информации в АЗУ;

- параллельная ассоциативная обработка одновременно по всем реализованным направлениям ассоциативного доступа непосредственно в логико-запоминающей среде АЗУ;

- маскирование выполнения различных операций до глубины ассоциативных ячеек и их отдельных функциональных узлов;

- бесконфликтный коллективный доступ к АЯ и к отдельным ее функциональным узлам;

- реконфигурация Функциональных узлов внутри АЯ для их переназначения по направлениям доступа;

- фиксация в АЯ результатов ассоциативной обработки без их пересылки через регистры АЗУ;

- использование АЯ в качестве источников поисковых аргументов без перезаписи через регистры АЗУ;

- функциональное переназначение регистров АЗУ;

- настройка логико-запоминающей среды АЗУ на одновременное выполнение нескольких операций.

- симметричность реализации всех функциональных признаков относительно каждого из направлений доступа;

- высокая степень параллелизма доступа к АЯ;

- многопортовый доступ к АЯ;

- многоформатный доступ к АЯ;

- многомерность логико-запоминающей среды АЗУ.

Выделенная совокупность признаков характеризует принципы организации и функционирования нового разработанного класса многокоординатных АЗУ.

Рассмотрим реализацию этих принципов в разработанных МКАЗУ.

Введем следующие обозначения:

ПА1 = (ПА11..... ПА1„) - строчный поисковый аргумент;

С1 = (С15..... С1П) - маска для ПА1, в которой блокируемым

разрядам присваивается булево значение 1, а остальным - 0;

ПА2 = (ПА2,..... ПА2т) - столбцовый поисковый аргумент;

С2 = (С2,..... С2га) - маска для ПА2;

АН =

АЯ!,... АЯ,„ АЯт1... АЯтп

матрица ассоциативных ячеек;

Р1 = (Р1,

Р1„). Р2 = (Р2,

Р2П) - результаты, со-

ответственно, строчного и столбцового ассоциативного поиска.

Базовое МКАЗУ с выполнением ассоциативного поиска одновременно по строкам и столбцам ассоциативного накопителя (АН)

Р11= /\ [(ПА1а = АЯи) \/ С1Л] , 1 = 1...т.

Р2-, = /\[(ПА2! ^ АЯи) \/ С2,] . 3=1... П. 1 = 1

МКАЗУ с зависимым от направлений ассоциативного сравнения маскированием

n

Plt= ( /\ [( ПА1 j s АЯ13) V Cl-, 3 ) \/ C2j . 1=1... m.

щ

P23 = ( /\ [( ПА24 = АЯ13) \/ C2J) \/ Cl3 . J=l...n. i = i

Маскирование ассоциативных ячеек для строчного ассоциативного поиска определяет их маскирование и для столбцового ассоциативного поиска и. наоборот, что позволяет производить локальную обработку растрово представленной информации.

МКАЗУ с маскированием сравнения для конкретных значений поисковых аргументов

n

Pli = (А [( IlAljH АЯи) \/ Cl-,]) \/ СМ(0) t \/ СМ(1)!. 1 = 1... ш.

3 = 1

где СМ(0). СМ(1) - сигналы маскирования сравнения с 0 и 1.

Такие МКАЗУ позволяет эффективно выполнять сложные виды поиска и сортировки, например, базирующиеся на механизме индикации битовых срезов.

МКАЗУ с выполнением преобразований над результатами ассоциативного поиска по разным направлениям

Р = (Р,..... Рп) - результат: Pi = Plz, Xz P2zZ, 1=1...n (m=n).

( 1+R1 . при (1+kl) < n .

zl =

v n-ci+kl) . при (1+kl) > n .

( l+k2 . при (i+k2) < n ,

z2 =

l n-(l+k2) , при (l+k2) > n ,

iz - логическая операция из набора Xj.....Хр; kl, k2 - задаваемые

смещения результатов строчного и столбцового ассоциативного поиска.

МКАЗУ этого типа могут быть эффективно использованы при выпол-1ении различных алгоритмов свертки информации.

МКАЗУ с фиксацией в накопителе результатов ассоциативного ¡равнения

АЯ1к = /\ [СПА1 j н АЯи) \/ Clj], 1=1...ш для к=1...п.

3 = 1

Результаты ассоциативного сравнения фиксируются в АН и в даль-[ейшем могут храниться и анализироваться в накопителе без переза-[иси в регистры МКАЗУ и пересылки через внешние шины устройства.

что существенно повышает эффективность выполнения сложных видов ассоциативного поиска и алгоритмов сортировки, учитывающих результаты ассоциативного сравнения на предыдущих шагах, а также использующих рекурсивные процедуры сравнения.

МКАЗУ с использованием ассоциативных ячеек накопителя в качестве источников поисковых аргументов, т.е. МКАЗУ с ассоциативным поиском по внутреннему аргументу.

- МКАЗУ с выполнением внутреннего ассоциативного поиска

п

Pli = /\ [( АЯ'и = АЯи) \/ Clj ]. 1 = 1...m. j = I

где АЯ',= (АЯ'ц.....АЯ'1п) - строка ассоциативных ячеек АН

МКАЗУ. содержащая внутренний поисковый аргумент для ассоциативного поиска. При этом само устройство служит для хранения инициируемых при поиске аргументов.

- МКАЗУ с выполнением конъюнктивного и дизъюнктивного ассоциативного поиска и с построчным/постолбцовым заданием режима поиска

Pli = Л [( Afl"j= АЯи) \/ Cl-, ]. 1=1...ш.

При конъюнктивном ассоциативном иииске

АЯ"3= /\ АЯ'и . 1 = 1

При дизъюнктивном ассоциативном поиске к

Afl"j = \/ АЯ'и .

АН' =

АЯ'П.....АЯ'1п

АЯ'к!.....АЯ'кп

- матрица строк АН. участвующих в Формировании поискового аргумента,

МКАЗУ с реконфигурацией функциональных узлов внутри ассоциативных ячеек накопителя.

- АЗУ с переключением строчного и столбцового каналов ассоциативного поиска, обеспечивающее проведение смешанного ассоциативного поиска по строкам и столбцам АН.

а) Результат строчного смешанного ассоциативного поиска: Pi = ( Pli..... Pl.).

i -1

Р1,- Л Р113,

- 15 -1=1.. .т.

.1-1

Р1

П"

[( РУ2Х /\ РУ1Л ) /\ ( ПА2! = АЯ13) \/ С21 ] \/

\/ [( РУЙ! /\ РУ13 ) Л ( ПА1-) = АЯ13) \/ С13] . где РУ1 = ( РУ1,.....РУ1т ). РУ2 = ( РУ2,.....РУ2П ) - содержимое, соответственно, строчного и столбцового регистров переключения каналов.

б) Результат столбцового смешанного ассоциативного поиска:

Р2 = ( Р2,..... Р2т).

т

Р23- /\ РУ2М. . .п.

1 -1

Р2( 3 = [( РУ13 /\ РУ2( ) /\ ( ПА13 ■ АЯ13) \/ С13] \/

\/ [( РУ13 Л РУ2! ) /\ ( ПА2! = АЯ13) \/ С2!]. Благодаря переключению строчного и столбцового каналов в МКАЗУ удается реализовать сложные алгоритмы поиска и сортировки.

- МКАЗУ с реконфигурацией АН по строкам и столбцам при проведении строчного и столбцового ассоциативного поиска

Р11 = /\ [( ПА13 = АЯи) \/ С13 ], 1 = 1... ш,

( (КС13 +1). при (КС13 +1) < т. где Г ={

I (т-(КС13 +1). при (КС13 +1) > т.

КС13 - код смещения, определяющий подключение АЯ ¿1-го столбца АН

к соответствующим выходам столбцового опроса.

Р2} = /\ [( ПА2! н АЯ1в) \/ С21 ]. ^=1.. .п. 3 = 1

I (КС21 +,1), при (КС2! +;]) < п.

где я =

I (п-(КС2! +,]). при (КС2! +;)) > п. КС21 - код смещения, определяющий подключение АЯ 1-й строки АН к соответствующим выходам строчного опроса.

Благодаря реконфигурации АН как по строкам, так и по столбцам при проведении ассоциативного поиска удается решать задачи, требующие переструктурирования данных, а также повысить надежность хранения и обработки информации при отказе отдельных ЛЯ.

- МКАЗУ с независимым подключением выходов ассоциативных ячеек к любым шинам результатов ассоциативного опроса накопителя.

Число выходных шин результатов опроса в АН такого устройства может быть произвольным. И, таким образом. МКАЗУ может быть настроено на распознавание произвольного числа хранимых ассоциативных признаков информационных объектов сложной конфигурации.

МКАЗУ с одновременным осуществлением ассоциативного поиска и фиксацией количества несовпадений поискового аргумента с отдельной выделенной строкой, или конъюнкции результатов сравнения поискового аргумента с выделенными строками накопителя. Что позволяет за одно обращении к накопителю определять отношения сходства между сравниваемыми поискомым и искомыми объектами, к

Р?,1 -

/\ Г (ПЛ^ 1=1

ЛЯ' | | ) \/С 1 , 1. ,)1.

АН' =

АЯ'м, АЯ'к1■

АЯ',„ АЯ'кп

- матрица выделенных строк ассоциативного накопителя.

МКАЗУ с ассоциативным сравнением по разным направлениям в накопителе

- МКАЗУ с возможностью выполнения ассоциативного поиска одного и того же поискового аргумента, представленного как в прямой, так и в зеркально отображенной форме без его перезаписи, одновременно по строкам и столбцам ассоциативного накопителя.

II

Р1 = Л [( ПА1л з АЯи) \/ С1л ]. 1 = 1... ш. 3 = 1

п

Р2 = Л [( ПА1, = АЯи) \/ С11 ], ¿1=1... п. п=ш, 1 = 1

или п

Р1 = /\ [( ПА1(п_л 2 АЯи) ч/ С1(П-3)Ь 1 = 1...ш, 3 = 1

Р2 = /\ [( ПА1 {т_ 1) = АЯ1;1) \/ С1<т_1,]. Л=1...п. 1 = 1

Использование этого устройства позволяет ускорить проведение поисковых операций в случае, если ориентация данных в АН относительно поисковых аргументов не известна, за счет выполнения ассоциативного поиска по четырем направлениям в накопителе за два

такта сравнения. Такое МКАЗУ обеспечивает инвариантность сравнения поискового и искомых объектов к поворотам на углы, кратные 90°.

- МКАЗУ с ортодиагональными направлениями формирования результатов ассоциативного опроса, обеспечивающее ассоциативное сравнение хранимой в АН информации с поисковыми аргументами, а также поисковых аргументов между собой, представленных как в прямой, так и в зеркально отображенной форме, при их произвольном сдвиге друг относительно друга, за один такт сравнения. Введение ортодиаго-нальных направлений ассоциативного доступа в АН приводит к инвариантности сравнения объектов не только к повороту на углы, кратные 45°, но и к их произвольным сдвигам друг относительно друга.

МКАЗУ с блочной организацией ассоциативного накопителя, обеспечивающее возможность проведения межблочного ассоциативного маскируемого поиска одновременно по двум координатам АН с реконфигурацией АН. а также распараллеливание процесса обработки в блоках накопителя и выполнение в них различних операций одновременно.

МКАЗУ с блочной организацией АН. обладающее большей гибкостью

реконфигурации за счет возможности задания фрагментов выбранных

блоков накопителя и инициализации в этих фрагментах выполнения

различных операций одновременно.

МКАЗУ с матричным расположением поисковых аргументов и маски, и с послойной (сквозной) организацией блоков АН, обеспечивающие растровое представление поисковых объектов и искомой информации, а также связность результатов распараллеленной обработки в блоках накопителя. Что позволяет их использовать в системах, совмещающих функции растрового восприятия, хранения и обработки информации.

Иерархические МКАЗУ. позволяющие эффективно решать задачи поиска. сходства и приближений за счет перехода от одного уровня иерархии к другому и изменения направлений ассоциативного сравнения и формирования результатов ассоциативного опроса.

Введение ортодиагональных направлений ассоциативного доступа во всех упорядоченных множествах ассоциативных ячеек иерархических МКАЗУ обеспечиваеет инвариантность сравнения поискового и искомых объектов к поворотам на углы, кратные 45°, и к произвольным сдвигам друг относительно друга. Что позволяет осуществлять поиск на полное или частичное совпадение объектов за одно обращение к накопителю, независимо от места их расположения и ориентации.

Проведенные исследования позволяют заключить, что МКАЗУ по сравнению с традиционными АЗУ обеспечивают более эффективное выполнение локальных и глобальных вычислений, линейных и нелинейных вычислений, интенсивного использования логико-запоминающей среды, интенсивного счета, объектно и координатно ориентированных вычислений. символьных вычислений и вычислений на элементах, контекстно свободных и контекстно зависимых вычислений.

Разработаны новые операции ассоциативного поиска - внутренний, конъюнктивный, дизъюнктивный, смешанный, межблочный - для реализации быстрых алгоритмов вычислительной и нечисловой обработки информации в МКАЗУ.

В третьей главе предложена концепция многокоординатной ассоциативной среды хранения и обработки информации и осуществлен анализ ассоциативных взаимодействий в среде.

С целью обобщения характеристических признаков класса многокоординатных АЗУ разработаны принципы информационной модели. Они предназначены для конкретизации организации и функционирования многокоординатной ассоциативной среды хранения и обработки информации и анализа в ней ассоциативных взаимодействий.

Под ассоциативной средой будем понимать определенным образом организованную совокупность множеств упорядоченных ассоциативных ячеек, обладающих свойствами отражения, накопления, хранения, анализа, преобразования и обмена информацией.

В основе концепции многокоординатной ассоциативной среды хранения и обработки информации лежат следующие основные принципы:

- упорядоченность совокупностей множеств ассоциативных ячеек в соответствии с выбранным признаком иерархии;

- соответствие уровня иерархии совокупности множеств ассоциативных ячеек уровню отражения ими информации;

- иерархичность ассоциативных взаимодействий между множествами ассоциативных ячеек среды

Рци-н, ^ рк<ь». Н=1...(Ь-1).

где РК(И - К-е множество из совокупности множеств ячеек Ь-го уровня иерархии {Рк(и/К=1. .2), Гуи - иерархические межуровневые (сверху вниз) ассоциативные взаимодействия; Г„а - иерархические межуровневые (снизу вверх) ассоциативные взаимодействия;

- синархичность ассоциативной среды, заключающаяся в подобии структур ассоциативных ячеек структурам соответствующих множеств

среды, в подобии организации взаимосвязей между ассоциативными ячейками взаимосвязям соответствующих множеств в среде, а также в непротиворечивости явлений изменчивости в множествах ассоциативных ячеек на различных уровнях иерархии при осуществлении ассоциативных взаимодействий.

Предложены типы организации множеств ассоциативных ячеек и структуры их иерархической упорядоченности в среде на основе выбранного признака иерархии - числа направлений ассоциативного доступа к ячейкам множеств для исследования свойств МКАС.

Такая многокоординатная ассоциативная среда содержит множество определенным образом упорядоченных АЯ с I (где 1=И..1) числом направлений доступа для реализации ассоциативных взаимодействий (в дальнейшем, направлений ассоциативного доступа), а также совокупности множеств АЯ с меньшим числом направлений ассоциативного доступа. Число направлений ассоциативного доступа определяется уровнем иерархии и в простейшем случае для АЯ множеств смежных уровней иерархии отличается на единицу.

На основе анализа принципов организации и функционирования многокоординатной ассоциативной среды, а также ассоциативных ячеек предложенного класса многокоординатных АЗУ и обобщенной структуры ассоциативной ячейки среды с учетом источников изменчивости ее состояний разработана базовая ассоциативная ячейка МКАС.

Анализ реализованных в ассоциативных ячейках функций, организации таких ЛП в множествах различного уровня иерархии многокоординатной ассоциативной среды, а также правил иерархических взаимосвязей этих множеств между собой позволяют предложить следующие процедуры ассоциативных иерархических взаимодействий:

- ГУ(1: ассоциативный иерархический поиск, ассоциативный иерархический контекстный поиск, ассоциативный иерархический опрос, ассоциативный иерархический контекстный опрос;

- ассоциативное иерархическое проецирование, ассоциативное иерархическое контекстное проецировании;

- комбинированные процедуры ассоциативных иерархических взаимодействий.

При выполнении в множестве АЯ Рк (ь} ассоциативного иерархического поиска (АИП) поисковый аргумент может быть сформирован в лю-

, гт-,*'1"' „л л г.к<ь> ,

бом из множеств {Рс<1,-1 >/К=1.. Еи_п } меньшего иерархического

„к (1.)

уровня, смежном с РК(и. где Е(1.п - количество множеств АЯ (Ь-1)-то иерархического уровня, иерархически связанных с множеством АЯ Рк < ь > ■ Поиск может проводиться по любому из реализованных в множестве РК(п направлений.

Процедура ассоциативного иерархического контекстного поиска отличается от АИП тем. что. во-первых, результат ассоциативного сравнения фиксируется в множестве, где этот поиск был осуществлен, и. во-вторых, этот результат служит исходной информацией для осуществления следующего этапа поиска в множестве ЛЯ большего иерархического уровня.

Основным отличием ассоциативного иерархического поиска от ассоциативного иерархического опроса (АИО) является то. что, если в первом случае уровень иерархии поискового аргумента совпадает с уровнем иерархии искомых аргументов вне зависимости от уровней иерархии множеств АЯ, в которых они размещены, то при выполнении ассоциативного иерархического опроса в множестве PK(d на основе поисковых аргументов из нескольких (в том числе из всех множеств

K(L) К(L )

АЯ (PG(L_!,/К=1..E(L-!)} формируется поисковый объект, уровень иерархии которого соответствует уровню иерархии искомого объекта. Причем логика ассоциативных взаимодействий и при выполнении АИП. и при выполнении АИО реализуется на основе ассоциаций между качественно однородными информационными объектами. Однако, если в первом случае качественный характер ассоциативных взаимодействий ограничен уровнем иерархии множества АЯ. в котором формируется поисковый аргумент, то во втором этот характер определяется уровнем иерархии множества АЯ, в которой производится ассоциативный иерархический опрос.

При выполнении ассоциативного иерархического проецирования (АИПР) поисковые объекты 0SK(L). сформированные в множестве АЯ

К ( L ) К(L )

PK(L). проецируются на множества АЯ (PG(L_,, /G=l..Е(L_,,}. Результатом АИПР в этих множествах может быть, во-первых, отображение и Фиксация информационного объекта 0SK(,.во-вторых, отображение и фиксация проекций информационного объекта 0SK(L) но соответствующим направлениям, и. в-третьих, отображение и фиксация результатов взаимодействия элементов данных информационного объекта 0SK(L) (или нескольких информационных объектов), размещенных в соответствующих АЯ множества PK(d по заданным направлениям взаимодействия, в-четвертых, результаты взаимодействия объекта 0SK(L) или его проекций с информационными объектами

К ( L ) К ( L ) К ( L ) К ( L )

{°g(l-i )/G=l. .E(L-n) из множеств {PG (L _ х > /G=l.. Е( L_,}).

Особенностью ассоциативного иерархического контекстного проецирования является то. что результат АИПР, зафиксированный в мно-

жествах АН меньшего иерархического уровня, является исходной информацией для осуществления следующего этапа ассоциативных иерархических взаимодействий и. прежде всего, ассоциативного иерархического проецирования. За счет этого между разнокачественными (разноуровневыми) информационными объектами устанавливаются отношения непрямых (косвенных) ассоциаций и при неоднократном повторении этой процедуры реализуется необходимая степень контекстности.

Комбинированные ассоциативные иерархические взаимодействия образуются из логически связанных последовательностей чередующихся процедур ассоциативных иерархических взаимодействий: Fvd и Fvu. Так. сочетание ассоциативных иерархических операций поиска (или опроса) и проецирования позволяет организовать ассоциативное взаимодействие между множествами АЯ как одинакового, так и различных уровней иерархии посредством осуществления иерархических взаимосвязей через множества АЯ большего иерархического уровня

Ру(1-н) ^ Pkcl, lfu Pc(l-t). H=l... (L-l). T=l... (L-l).

Иное чередование процедур - проецирование, поиск - приводит к ассоциативному взаимодействию через смежные множества ячеек меньшего иерархического уровня

Fvd Fvu

pk(l) r7u Pc(l-t) F7d Pr ( l ) • T = 1... (L-l) .

Другой разновидностью комбинированных ассоциативных иерархических взаимодействий является одновременное осуществление "встречных" иерархических процедур из множеств АЯ большего и меньшего иерархических уровней. Например, при одновременном

К( L)

выполнении в множестве PG(L _ т, ассоциативного иерархического проецирования из множества PK(d и ассоциативного иерархического по-

q(L-T) G(L-Т )

иска (опроса) из множеств АЯ {PY((L_T)_H)/K=1.,E((L_T)_H)}, T=l...(L-l), Н=1...(Т-1), может быть осуществлена иерархическая взаимосвязь множеств АЯ, уровни иерархии которых отличаются более, чем на единицу.

Четвертая глава посвящена исследованию многокоординатной ассоциативной среды.

С целью конструктивного описания среды в качестве признака иерархической упорядоченности множеств ассоциативных ячеек выбрана размерность пространств, в которых эти множества размещены. Что тесно связано, во-первых, с разработкой и исследованием типов

ассоциативных ячеек, отображающих свойства пространств различной размерности, во-вторых, с представлением пространств различной размерности размещенными в них множествами АЯ разного иерархического уровня, в-третьих, с заданием правил упорядочения АЯ и взаимосвязей между ними в этих множествах, и, в-третьих, с особенностями организации иерархических взаимосвязей между множествами АЯ разных иерархических уровней.

С целью оптимизации упаковки данных, распараллеливания доступа и обработки информации, эффективного покрытия информационного пространства пространством ассоциативной среды при проектировании и создании регулярных и максимально технологически компактных ассоциативных структур разработаны типы ассоциативных ячеек, отображающие метрические свойства пространств многокоординатной ассоциативной среды различной размерности, и различающиеся:

- видом разбиения пространства среды:

- организацией и числом направлений доступа при осуществлении записи, считывания, ассоциативного сравнения информации, обучения;

- локальной (в границах ассоциативных ячеек) и глобальной (в пределах всего пространства среды) распределенностью функций;

- степенью совмещения локальной и глобальной обработки;

- числом уровней принятия решений.

В соответствии с правилами представления правильных точечных систем 2-го и более порядков предложены виды организации размещения АЯ в пространствах ассоциативной среды различной размерности.

Определены правила задания возможных направлений ассоциативного доступа для пространств среды. Эти направления соответствуют осям трансляции при организации АЯ в решетки заданных размерностей, а также направлениям разбиения окрестностей АЯ. заполняющих пространства МКАС, на равные конфигурации.

Для разработки правил структурной организации иерархической упорядоченности пространств многокоординатной ассоциативной среды различной размерности все пространство МКАС определено как Н-мер-ное компактное метрическое пространство, состоящее из объединения компактных пространств. - полиэдрального комплекса, представленного в виде И-мерной решетки АЯ. ограниченный (N-1)-мерными гранями ((N-1)-мерными решетками из АЯ). Совокупность всех (N-1)-мерных граней также составляет комплекс и. в свою очередь, ограничена (N-2)-мерными гранями (решетками АЯ). Аналогичные рассуждения можно продолжить для пространств МКАС меньшей размерности. Число ограничивающих граней на каждом уровне иерархии опреде-

ляется типом размещения АЯ замыкаемой решетки и зависит от характера этого замыкания.

Основные свойства этих правил, определяемых как оптимальные проективные отображения, заключаются в следующем.

1. Все оптимальные иерархические проективные отображения И-мерного пространства МКАС на (N-1)-мерные пространства вдоль (N-2)-мерных лучей, параллельных его (N-2)-мерным граням, должны быть параллельны.

2. Каждое пространство МКАС (решетка АЯ) данной размерности по заданному направлению проективно отображаются на одно пространство МКАС меньшей размерности. Отображения на другое пространство МКАС той же размерности по данному направлению быть не может.

3. Направления оптимальных иерархических проективных отображений задают подмножества АЯ пространства МКАС. "сходящееся" к АЯ пространств МКАС меньшей размерности.

Разработана и исследована многокоординатная ассоциативная си-нархическая среда (синатрон) на основе ассоциативных синархичес-ких ячеек, обеспечивающая: адекватное топологическое отображение окрестности каждого узла иерархически взаимосвязанных решеток различной размерности среды: подобие структур ассоциативных ячеек структурам соответствующих пространств среды, а также подобие организации взаимосвязей между ячейками взаимосвязям соответствующих пространств в среде; установление синархических взаимосвязей, то есть органически сопряженных иерархических взаимосвязей между пространствами среды различной размерности по всем реализованным направлениям.

Предложенная обобщенная структура многокоординатной синархи-ческой И-мерной АЯ" содержит ассоциативные ячейки размерности I (от N до 1). Причем 1-мерная АЯ1 расположена внутри 1-мерного выпуклого многогранника (многогранника Вороного), например, в центре его симметрии, а его синархические входы/выходы соединены с синархическими выходами/входами (1-1)-мерных АЯ(1_1), расположении внутри соответствующих (1-1)-мерных граней (например, в их центрах симметрии) этого 1-мерного многогранника.

Синатрон состоит из иерархически взаимосвязанных пространств (решеток) размерности от N до первой, заполненных синархическими \Я соответствующей размерности. К-мерные синархические АЯ пространства среды, верхняя граница размерности которого равна К ¡К-Л..1), содержат АЯ. размерности от К до 1. Причем 1-мерная АЯ1 '1=К..1) расположена внутри 1-мерной окрестности точки пространс-'ва (например, внутри многогранника Вороного (параллелоэдра)), а

его синархические входы/выходы соединены с синархическими выходами/входами (1-1)-мерных АЯ(1"1', расположенных внутри соответствующих (1-1)-мерных гиперплоскостей, ограничивающих эту 1-мерную окрестность. Входы ассоциативного сравнения и выходы групп ассоциативного сравнения 1-мерных АЯ1 К-мерных синархических ассоциативных ячеек подключены к соответствующим шинам ассоциативного сравнения и результатов ассоциативного сравнения и по соответствующим направлениям (например, по направлениям, соответствующим осям трансляции при организации синархических ассоциативных ячеек в точечную решетку) соединены с синархическими выходами и входами соответствующих (1-'1)-мерных АЯ(1_1) одной из (К-1)-мерных синархических ассоциативных ячеек соответствующего пространства среды, верхняя граница размерности которого равна (К-1).

Разработаны и исследованы процедуры ассоциативных синархических взаимодействий - поиск, контекстный поиск, опрос, контекстный опрос, проецирование, контекстное проецирование, комбинированные виды взаимодействий - для решения М-мерных задач определения сходства, поиска и приближений в многокоординатной ассоциативной синархической среде. Отличия этих взаимодействий от ассоциативных иерархических определяются свойствами синатрона.

В пятой главе анализируются отношения сходства/различия в многокоординатной ассоциативной среде.

В соответствии с выделенными типами изменчивости в МКАС на основе ассоциативных взаимодействий осуществлен анализ информационных, информационно-структурных и структурных отношений сходства.

Анализ установления отношений соответствия между информационными объектами позволяет сформулировать ряд требований к многокоординатной ассоциативной среде:

- осуществление покомпонентного представления и распределенного хранения информационных объектов в пространстве МКАС;

- выполнение требуемой операции покомпонентного сравнения;

- параллельное покомпонентное сравнение информационных объектов в пространстве МКАС в соответствии с выбранной мерой сходства;

- определение расстояния между информационными объектами в МКАС на основе параллельного объединения результатов покомпонентного сравнения;

- возможность перехода от одной меры сходства к другой как на уровне покомпонентного сравнения, так и при объединении результатов этих сравнений.

Осуществлен анализ информационных оптимальных ассоциативных преобразований в МКАС и определен подход, позволяющий решать за-

дачи установления ассоциаций между информационными объектами в среде на основе оптимальных ассоциативных преобразований с использованием максиминного базиса операций.

Предложен метод оптимальной идентификации, базирующийся на выделении пространства многокоординатной ассоциативной среды, в котором отклик на проецируемый поисковый образ является доминирующим

Пусть ш различных базисных векторов х,, х2, ..., х„, образуют подпространство Л е И". При этом произвольный вектор х е И" можно однозначно представить в виде суммы двух векторов х" и х~ х = х" + х~.

Вектор х~ представляет собой ортогональную проекцию вектора х на пространство Л и является наилучшей линейной комбинацией векторов хк, аппроксимирующей х на основе критерия наименьших квадратов. Вектор х" - остаточный вектор х, ортогональный пространству Л. образуется после формирования вектора х~ и является "максимально новой" частью в х.

Векторы хк можно рассматривать как записанные в МКАС эталонные образы, а х - как поисковый (возможно неполный) образ, с помощью которого осуществляется автоассоциативная выборка.

Вектор х* представляет собой совокупность ортогональных проекций в соответствии с оптимальными иерархическими проективными отображениями вектора х из компактного метрического пространства размерности I на соответствующие (1-1)-мерные компактные метрические пространства среды, являющиеся его замыканиями, и характеризует наилучшую линейную комбинацию векторов хк (эталонных образов) в каждом из этих пространств, аппроксимирующую х

с1 ш

Х~ = I I Укхк , к = 1

где С1 - число пространств (1-1)-размерности, замыкающих пространство размерности I.

Тогда задача оптимальной идентификации сводится к ортогональному проецированию поискового образа х из 1-мерного компактного пространства МКАС на его (1-1)-мерные замыкания и к выделению, во-первых, того (1-1)-мерного пространства, отклик в котором на поисковый образ х будет доминирующим, во-вторых, к определению близкой корреляции с одним из записанных в выделенном пространстве образов хг. и, в-третьих, к нахождению регрессионных коэффициентов v,..

Отдельной, эффективно решаемой с помощью предложенного метода, задачей является определение наиболее близких корреляций поиско-

вого образа к эталонам в каждом из (Ы)-мерных пространств. Это необходимо, например, если в каждом из этих пространств размещены не сами эталоны, а наборы соответствующих эталонных компонентов, характеризующих отдельные признаки. И из каждого из наборов нужно выбрать наиболее близкий к соответствующему поисковому компоненту.

Обратной к задаче идентификации является задача замещения неполных или коррекция искаженных частей поискового образа по найденному эталону или компонентам эталонного образа на основе автоассоциативного преобразования (т.е. астоассоциативной выборки).

Помимо метода непосредственной коррекции образов, чье представление в виде эталонов хранится в пространстве среды, для исправления искажений ключевых образов или их частей, не представленных эталонами, целесообразно использовать фильтр новизны

СI ш

X" = I I У'кх'к . к = 1

В контексте предложенного метода реализация фильтра новизны сводится, во-первых, к выделению (1-1)-мерного пространства, в котором отклик на дополнение предъявляемого ключевого образа будет доминирующим, во-вторых, к определению близкой корреляции с одним из записанных в выделенном пространстве образов - эталонов х'г. и. в-третьих, к нахождению регрессионных коэффициентов v',.. с последующим автоассоциативным преобразованием корректируемых частей ключевого образа в дополнительном коде.

Благодаря этому методу удается осуществлять распределенное размещение эталонных образов и их компонентов в пространствах среды различной размерности и обеспечить линейную независимость представления эталонов в каждом из этих пространств.

Проведен анализ информационно-структурных отношений сходства в многокоординатной ассоциативной среде, характеризующих степень близости произвольной точки информационного пространства к заданной точке пространства (решетки) МКАС для задач, требующих кодирования и декодирования АЯ решеток МКАС. таких как М-мерные задачи определения сходства, поиска и приближений, для задач векторной квантизации и для декодирования решетчатых кодов в каналах с ограниченной полосой.

Для декодирования АЯ МКАС в ассоциативные ячейки каждого из множеств Рмп должны быть занесены квантованные значения координат цк, охватывающие диапазон изменения хк. При выполнении процедуры параллельного покомпонентного сравнения хк со всеми значениями цК из заданного диапазона, записанными в АЯ множества Рк(х,,

в случае полного совпадения или определения минимальной из всех разницы (хк - ик)2 соответствующая АЯ из Рк([) инициирует ассоциативный иерархический поиск в смежном с Рк (!, множестве Рг ^ .

В результате осуществления одновременного ассоциативного иерархического поиска из множеств {РкиГ >/к=1..Е^'1 + 1}) на основе инициированных поисковых аргументов из этих множеств {О*'},1'/

/К=1.. Ех(1 *1'} будет сформирован поисковый объект 032аи) для ассоциативного иерархического опроса в множестве Рг .

Информация, занесенная в множества АЯ МКАС больших размерностей. может служить как для сопровождения проведения ассоциативных иерархических взаимодействий, так и определять цель декодирования конкретной АЯ в решетке МКАС. Причем только на первом этапе решения этой задачи в МКАС выполняется покомпонентное сравнение

ОЭгц, = Г

с I

I (хк - ик)г к -1

В множествах (решетках) АЯ МКАС большей размерности на основе результатов иерархических ассоциативных опросов формируются поисковые объекты для следующего этапа ассоциативного иерархического опроса. Нарушение условий проведения ассоциативного иерархического опроса может служить признаком достижения требуемого результата - декодирования АЯ решетки МКАС, в которой остановлен опрос. р(х.и) = Г( I (... ( Г( I (0Бг(1) )))).

Решение этой задачи, требует лишь одного шага обращения к МКАС. в рамках которого последовательно от уровня к уровню осуществляются ассоциативные иерархические опросы.

Обратная задача кодирования точки (ассоциативной ячейки) пространства МКАС заключается в получении координат выбранной точки. Она решается на основе процедуры ассоциативного иерархического проецирования информации из заданной АЯ решетки МКАС данной размерности на решетки меньшей (до I) размерности с целью активизации считывания из тех АЯ. в которые занесены компоненты ик, соответствующие координатам кодируемой точки. Процесс кодирования также осуществляется за один шаг обращения к МКАС с последующей декомпозицией ассоциативного иерархического проецирования на решетки МКАС меньшей размерности.

Проведен анализ представления и преобразования в МКАС списковых. древовидных структур и многосвязных структур данных. Показано. что лрейные списковые структуры являются естественно описы-

ваемыми в МКАС объектами, не требующими дополнительных искусственных приемов для их представления и преобразования на основе определенных в среде геометрических форматов.

Для представления и эффективной реализации в МКАС различных видов параллельного доступа к элементам древовидных структур данных предложен тип геометрических форматов - иерархические геометрические форматы, благодаря использованию которых удается обеспечить компактность отображения дерева на решетку МКАС и адекватность представления иерархических взаимосвязей между вершинами разных уровней дерева, а также повысить эффективность различных видов параллельного доступа и преобразований элементов данных дерева за счет наиболее полного использования свойств решеток среды.

Реализация большинства из рассмотренных свойств МКАС требуется для эффективного выполнения следующих процедур представления и преобразования структур данных: включение, исключение, замена и изменение структурных отппшппий между элементами данных структуры; разбиение и объединение структур данных; а также процедур поиска и сортировки структур данных по заданному критерию.

Свойствами МКАС. необходимыми для эффективного осуществления большинства процедур представления и преобразования структур данных. являются: обеспечение соответствия структур данных структурам их представления в среде; многокоординатность и параллелизм доступа к АЯ по всем реализованным в решетках МКАС направлениям; многомерность пространства МКАС; многоформатность .и многопорто-вость доступа к структурам данных в МКАС.

Шестая глава посвящена разработке и моделированию средств и методов обработки изображений на основе многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды.

На основе моделирования работы схем МКАЗУ и ассоциативных ячеек осуществлена разработка и типизация МКАЗУ в виде семейства БИС, различающихся структурными и функциональными свойствами и возможностями.

Разработан метод обработки бинарных массивов в многокоординатной ассоциативной среде, позволяющий ускорить выполнение операций обработки изображений методами "клеточной логики".

Сущность метода заключается в том. что обработка производится в МКАС, которое одновременно служит и для хранения бинарного (растрового) изображения или его части. При этом выделение фрагмента осуществляется маскированием аргументов поиска одновременно по всем реализованным в пространстве среды направлениям ассоциативного поиска, а анализ и модификация производятся на основе результатов ассоциативного сравнения.

- kit) -

Данный метод может быть распространен на обработку 3-мерных объектов и объектов большей размерности в трехмерных иерархических МКАЗУ, а также в устройствах, эмулирующих работу иерархических МКАЗУ и среды большей размерности.

Рассмотрены вопросы, связанные с созданием устройств обработки изображений на основе БИС МКАЗУ. Первая разновидность устройств представляет собой программно реконфигурируемый накопитель, состоящий из набора БИС МКАЗУ с необходимым минимальным аппаратным обрамлением. Другое разработанное устройство - сопроцессор ассоциативной обработки видеоданных - аппаратно реализует помимо базового набора операций обработки изображений в БИС МКАЗУ, дополнительные функции пороговой и арифметико-логической обработки.

Проведен анализ и показана эффективность выполнения разработанными устройствами специальных функций обработки иконически представленной информации (сравнение изображения с эталоном, поиск объектов по установленным критериям, утоньшение и утолщение линий, сжатие (кодирование) изображений, подавление на изображении шумов и помех на основе различных видов фильтрации, выделение границ связных областей). На основе результатов, полученных при осуществлении программного моделирования, произведена оценка увеличения скорости выполнения рассмотренных операций IBM/PC при использовании устройств на базе БИС МКАЗУ на различных размерах растра изображений. Показаны преимущества систем, реализующих концепцию многокоординатной ассоциативной среды. При использовании двухкоординатных БИС МКАЗУ для решения рассмотренных задач требуется, в среднем, в два раза меньшее число обращений к АН по сравнению с традиционными однокоординатными АЗУ.

На основе БИС МКАЗУ разработано устройство для ускоренного диагностирования систем памяти до уровня БИС.

В седьмой главе рассмотрены вопросы разработки и моделирования средств и методов нечисловой и вычислительной обработки, в том числе обработки нечеткой информации и нечеткого логического вывода на основе многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды.

Предложена архитектура многокоординатного ассоциативного параллельного процессора (МКАПП). представляющая собой систему параллельно функционирующих процессорных элементов (ПЭ), взаимодействующих между собой и с многокоординатной ассоциативной средой, организованной в виде разделенного на блоки многокоординатного ассоциативного накопителя (МКАН).

Развитием архитектуры МКАПП является его организация на трехмерном МКАН, а также использование особенностей иерархической ор-

ганизации многокоординатной ассоциативной среды для размерности 2 и выше.

Предложенная архитектура многокоординатного ассоциативного параллельного процессора, характеризующаяся инвариантностью параллелизма относительно возможности ортогонального выполнения функций, реализуемых в МКАН. ориентирована на широкий спектр методов и алгоритмов и может быть использована в разработке ряда перспективных проектов создания систем распознавания образов и обработки изображений, машин баз данных и знаний, систем обработки нечеткой информации и нечеткого логического вывода.

Разработаны алгоритмы быстрого поиска и сортировки данных по различным критериям в МКАС. организованной в виде многокоординатного ассоциативного накопителя. По результатам программного моделирования этих алгоритмов определена эффективность решения задач нечисловой обработки в многокоординатной ассоциативной среде по сравнению с однокоординатными АЗУ. Ускорение поиска достигается за счет выполнения ассоциативного сравнения одновременно по нескольким направлениям ассоциативного доступа, а также за счет учета результатов ассоциативного сравнения по любому из направлений доступа при формировании поисковых аргументов для других направлений. Причем симметричность реализованных функциональных признаков МКАН для всех направлений доступа позволяет использовать разработанные алгоритмы операций нечисловой обработки информации при ее различной ориентации относительно этих направлений доступа.

Разработаны алгоритмы выполнения операций нечеткой логики над нечеткими логическими значениями (НЛЗ) для максиминного базиса в многокоординатной ассоциативной среде, позволяющие реализовать естественный параллелизм, свойственный этим операциям. По результатам моделирования нечетких операций типа "НЛЗ*НЛЗ", "НЛЗ*ВЕКТ0Р НЛЗ". "ВЕКТОР НЛЗ*МАТРИЦА НЛЗ" и "МАТРИЦА НЛЗ*МАТРИЦА НЛЗ" осуществлена оценка эффективности разработанных алгоритмов, которая позволяет сделать вывод о- существенном ускорении выполнения большинства этих операций в нечетких системах, построенных на базе многокоординатной ассоциативной среды, по сравнению с традиционной ассоциативной памятью.

На основе предложенных алгоритмов выполнения операций нечеткой логики, а также поисковых алгоритмов разработаны композиционные процедуры нечеткого логического вывода в многокоординатной ассоциативной среде. Результаты логического вывода на основе разработанных алгоритмов получается за четыре обращения к МКАН вне зави-

симости от мощности обрабатываемых нечетких множеств. Процесс нечеткого логического вывода на основе нескольких композиционных правил (в том числе, различного типа) распараллеливается с последующим объединением полученных результатов. За счет этого достигается скорость выполнения отдельного композиционного правила.

ВЫВОДЫ. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Основными итогами работы является решение научно-технической проблемы создания нового класса многокоординатных ассоциативных запоминающих устройств и среды, а также высокоэффективных средств и методов представления и обработки информации на их основе. Основные результаты работы заключаются в следующем.

1. Разработаны и исследованы принципы организации и функционирования ассоциативных ЗУ нового класса - многокоординатных ассоциативных ЗУ, ассоциативных ячеек, позволяющих реализовать параллельную ассоциативную обработку одновременно по всем направлениям ассоциативного доступа в логико-запоминающей среде.

2. Введены новые операции ассоциативного поиска - внутренний, конъюнктивный, дизъюнктивный, смешанный, межблочный - для эффективного выполнения в многокоординатных ассоциативных ЗУ алгоритмов вычислительной и нечисловой обработки.

3. Разработана концепция многокоординатной ассоциативной среды хранения и обработки информации для создания систем, ориентированных на ассоциативные методы представления, анализа и обработки информации, знаний. Разработана базовая ассоциативная ячейка многокоординатной ассоциативной среды. Предложены типы организации множеств ассоциативных ячеек и структуры их иерархической упорядоченности в среде на основе выбранного признака иерархии - числа направлений ассоциативного доступа к ячейкам множеств.

4. Предложены процедуры ассоциативных иерархических взаимодействий - поиск, контекстный поиск, опрос, контекстный опрос, проецирование, контекстное проецирование, комбинированные взаимодействия - для решения задач определения сходства, поиска и приближений п многокоординатной ассоциативной среде.

5. Исследованы свойства многокоординатной ассоциативной среды на основе выбора размерности пространств в качестве признака иерархической упорядоченности размещенных в них множеств ассоциативных ячеек. Предложены способы размещения ассоциативных ячеек и правила задания направлений доступа к ним в пространствах среды различной размерности. Разработаны типы ассоциативных ячеек,

отображающих свойства пространств ассоциативной среды различной размерности. Разработаны правила иерархической упорядоченности пространств многокоординатной ассоциативной среды различной размерности, позволяющие описать среду, а также оптимизировать выполнение в среде разработанных процедур ассоциативных иерархических взаимодействий.

6. Разработана и исследована многокоординатная ассоциативная синархическая среда (синатрон), состоящая из многокоординатных ассоциативных синархических ячеек, структуры которых подобны структурам соответствующих пространств среды, а организация внутренних взаимосвязей ячеек подобна взаимосвязям соответствующих пространств в многокоординатной ассоциативной среде. Исследованы процедуры ассоциативных синархических взаимодействий - поиск, контекстный поиск, опрос, контекстный опрос, проецирование, контекстное проецирование, комбинированные виды взаимодействий - для решения Н-мерных задач определения сходства, поиска и приближений в многокоординатной синархической ассоциативной среде.

7. Предложен метод оптимальной идентификации в многокоординатной ассоциативной среде, позволяющий осуществлять распределенное размещение и поиск эталонных образов и их компонентов в пространствах среды различной размерности.

8. Рассмотрены вопросы кодирования и декодирования ассоциативных ячеек решеток многокоординатной ассоциативной среды, определения структурных отношений сходства в среде на основе разработанных ассоциативных иерархических взаимодействий. Проведен анализ основных структур данных и рассмотрены способы их представления и эффективной обработки в многокоординатной ассоциативной среде.

Совокупность принципов и положений, перечисленных в пунктах 1-8, представляет собой основы теории многокоординатных ассоциативных ЗУ и среды хранения и обработки информации.

9. Разработан метод обработки бинарных массивов в многокоординатной ассоциативной среде, основанный на выделении фрагментов бинарных массивов маскированием аргументов поиска по всем направлениям ассоциативного поиска, а также на анализе и модификации выделенных фрагментов по результатам ассоциативного сравнения.

10. Осуществлена разработка и типизация многокоординатных ассоциативных ЗУ в виде семейства БИС. Разработаны устройства обработки изображений на основе БИС многокоординатных ассоциативных ЗУ. Проведен анализ эффективности работы этих устройств в персональных системах обработки изображений. Дана сравнительная характеристика и показаны преимущества архитектур на базе многокоорди-

натных ассоциативных ЗУ по сравнению с архитектурами на традиционных ассоциативных ЗУ. На основе БИС многокоординатных ЗУ разработано устройство для ускоренного диагностирования систем памяти до уровня БИС.

И. Предложена архитектура многокоординатного ассоциативного параллельного процессора, ориентированная на широкий спектр методов и алгоритмов ассоциативной обработки для машин баз данных и знаний, в области нечеткой обработки, при решении задач распознавания образов и обработки изображений.

12. Разработаны алгоритмы быстрого поиска и сортировки данных в многокоординатной ассоциативной среде по различным критериям. Определена эффективность решения задач нечисловой обработки в многокоординатной ассоциативной среде.

13. Разработаны алгоритмы выполнения операций нечеткой логики для максиминного базиса в многокоординатной ассоциативной среде и осуществлена оценка их эффективности. На основе предложенных алгоритмов выполнения операций нечеткой логики, а также поисковых алгоритмов осуществлена разработка и оценка эффективности композиционных процедур нечеткого логического вывода в многокоординатной ассоциативной среде.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах:

1. Огнев И.В., Борисов В.В. Интеллектуальные системы ассоциативной памяти. - М. : Радио и связь, 1996. - 176 с.

2. Огнев И.В., Борисов В.В. Проектирование систем ассоциативной памяти современных ЭВМ. - М.: Изд-во МЭИ. 1996. - 70 с.

3. Исаев О.В.. Огнев И. В.. Борисов В. В.. Кудряшов О.Ю. Устройства обработки изображений на основе БИС ортокоординатной ассоциативной памяти = Recognizers Using Ortocoordlnate Associative Memory LSI in an Image Processing Tasks // ITIAPR'90. 1st Intern. Conf. on Information Technologies for Image Analysis and Pattern Recognition. Oct. 22-28, 1990, Lviv. USSR. - P. 106-109.

4. Огнев И.В., Борисов В.В., Исаев О.В. БИС ортокоординатного ассоциативного запоминающего устройства // 45 Всесоюзная научная сессия ВНТО РЭС "Вычислительная техника и автоматизированные системы управления": Тез. докл. - М., 1990. -.С._ 73-74.

5. Борисов В.В. Анализ эффективности использования ассоциативных структур в задачах обработки изображений // Тр. ин-та / Моск. энерг. ин-т. - Смоленск. 1991. - Вып. 1. - С. 25-29.

6. Огнев И.В.. Борисов В.В. Ортокоординатные ассоциативные запоминающие устройства - новый тип "разумных" ЗУ для функционально ориентированных систем обработки данных // VII Всесоюзное коорди-

национное совещание. Развитие методов проектирования и изготовления интегральных запоминающих устройств: Тез. докл. - М. : МИЭТ, 1991. - С.7.

7. Борисов В. В. Ассоциативные запоминающие устройства на базе концепции ортокоординатной ассоциативной памяти // Науч. -техн. конференция, посвящ. 30-летию Смоленского филиала МЭИ: Тез. докл.

- Смоленск. 1991. - С. 21.

8. Огнев И. В., Исаев О.В., Борисов В. В. БИС ортокоординатного ассоциативного запоминающего устройства: Межвуз. сб. науч. тр. "Вычислительная техника в автоматизированных системах контроля и управления". - Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т. 1992. - Вып. 22. -С. 77-81.

9. Огнев И.В., Борисов В.В. Способ обработки бинарных массивов в ортокоординатной ассоциативной памяти // Тр. ин-та / Моск. энерг. ин-т. - Смоленск, 1992. - Вып. 2. - С. 161-165.

10. Огнев И.В.. Борисов В.В. Интеллектуальные системы ассоциативной памяти // МФИ'92 Международный форум информатизации. Информационные средства и технологии в науке, технике и обучении: Тоз. докл. М. . 1992. ■ С. 90.

11. А. с. N 1718274, МКИ G11С 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / И.В.Огнев, О.В.Исаев, В.В.Борисов. В.М.Константи-новский. - Опубл. 1992. Бюл. N 9.

12. А.с. N 1718275, МКИ G11С 15/00. Ячейка ассоциативной памяти/И.В.Огнев, В.В.Борисов. О.В.Исаев. В.И.Константинов. В. М.Конс-тантиновский. - Опубл. 1992, Бюл. N 9.

13. А.с. N 1751817, МКИ G11C 15/00. Ячейка ассоциативной памяти/И.В.Огнев. В.В.Борисов. О.В.Исаев. - Опубл. 1992. Бюл. N28.

14. А. с. N 1785039, МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / И.В.Огнев. В. В. Борисов. - Опубл. 1992. Бюл. N 48.

15. Борисов В.В. Ортогонально организованные ассоциативные параллельные процессоры // Тр. ин-та / Моск. энерг. ин-т. - Смоленск. 1993. - ВЫП. 4. - С. 20-28.

16. Борисов В.В. Нейроподобная модель для анализа изображений // Тр. ин-та / Моск. энерг. ин-т. - Смоленск. 1993. - Вып. 4. -С. 29-33.

17. Малахов В.В., Борисов В.В. Устройство диагностирования памяти // Тр. ин-та / Моск. энерг. ин-т. - Смоленск, 1993. - Вып. 4.

- С. 125-129.

18. Борисов В.В. Алгоритмы быстрого поиска в ассоциативной памяти // Тр. ин-та / Моск. энерг. ин-т. - Смоленск, 1993. - Вып.5.

- С. 16-23.

19. A.c. N 1793475. МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / И.В.Огнев. В.В.Борисов. О.В.Исаев. - Опубл. 1993, Бюл. N 5.

20. A.c. N 1805499. МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / И.В.Огнев. В.В.Борисов. - Опубл. 1993, Бюл. N 12.

21. A.c. N 1824650, МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / И.В.Огнев. В.В.Борисов. - Опубл. 1993, Бюл. N 24.

22. A.c. N 1833917, МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / В. В. Борисов. - Опубл. 1993, Бюл. N 30.

23. A.c. N 1837362. МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / В.В.Борисов. О.В.Исаев, В. М. Константиновский. В.Г.Калишев. М.Ю.Королев. - Опубл. 1993. Бюл. N 32.

24. Пат. N 2001451 РФ, МКИ Gl 1С 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / И. В. Огнев. В. В. Борисов. - Опубл. 1993. Бюл. N 37-38.

25. Огнев И.В.. Борисов И.В. Системы искусственного интеллекта на основе ассоциативной памяти = Intelligent Systems Supporting Associative Memory // CPFS'94 Second International Conference on Science and Technology. Moscow, Russia, 1994. - P. 140-141.

26. Огнев И. В.. Борисов В. В., Иванов В. В.. Трефилов С. А. Интеллектуальная память для обработки нечеткой информации на базе ортокоординатных ассоциативных запоминающих матриц // INTELS'94 Первый международный симпозиум: Интеллектуальные системы - 94: Доклады. - Махачкала. Дагестан. Россия. 1994. - С. 154-156.

27. Огнев И.В., Борисов В.В.. Иванов В.В., Трефилов С.А. Ассоциативный процессор для интеллектуальных систем с нечеткой логикой // INTELS'94 Первый международный симпозиум: Интеллектуальные системы - 94: Доклады. - Махачкала. Дагестан, Россия, 1994. - С. 156-159.

28. Борисов В.В.. Огнев И.В. Анализ цикличности информационных процессов на основе иерархической по размерности модели представления информации // II Международная конференция "Циклические процессы в природе и обществе": Доклады. - Ставрополь. Россия. 1994. - С. 143-145.

29. Огнев И.В., Борисов В.В.. Иванов В.В., Трефилов С.А. Многокритериальный метод анализа мер сходств нечетких образов // МФИ'94 Международный форум информатизации. Информационные средства и технологии: Тез. докл. - М., 1994. - С. 54.

30. Борисов В.В., Огнев И.В. Информационные модели на пространствах с нечеткой размерностью // МФИ'94 Международный форум информатизации. Информационные сродства и технологии: Тез. докл. - М., 1994. - С. 42-43.

31. Огнев И. В.. Борисов В. В.. Иванов В. В.. Трефилов С. А. Прикладные интеллектуальные системы на основе нечеткой ортокоординат-ной ассоциативной памяти // NITS'94 Международная научн.-техн. конф. "Новые информационные технологии и системы": Тез. докл. -Пенза. Россия. 1994. - С. 31.

32. Огнев И.В.. Борисов В. В.. Иванов В.В.. Трефилов С.А. Нечеткая ассоциативная память // NITS'94 Международная научн.-техн. конференция "Новые информационные технологии и системы": Тез. докл. - Пенза. Россия. 1994. - С. 32.

33. Пат. N 2025795 РФ. МКИ Gl 1С 15/00. Иерархическая система ассоциативной памяти / В.В.Борисов, И.В.Огнев. - Опубл. 1994. Бюл. N 24.

34. Пат. N 2025796 РФ. МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство/ В.В.Борисов, И.В.Огнев. - Опубл. 1994. Бюл. N24.

35. Пат. N 2025797 РФ. МКИ Gl1С 15/00. Ассоциативная запоминающая матрица / В.В.Борисов, И.В.Огнев. - Опубл. 1994, Бюл. N 24.

36. Огнев И. В., Борисов В. В. Ортокоординатные ассоциативные параллельные процессоры: Межвуз. сб. науч. тр. "Вычислительная техника в автоматизированных системах контроля и управления". -Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1995. - Вып. 23. - С. 76-82.

37. Огнев И. В.. Борисов В. В.. Иванов В. В.. Трефилов С. А. Алгоритмические методы поиска в ассоциативной памяти: Межвуз. сб. науч. тр. "Вычислительная техника в автоматизированных системах контроля и управления". - Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т. 1995. -Вып. 23. - С. 121-126.

38. Огнев И.В.. Борисов В. В., Иванов В. В., Трефилов С. А. Интеллектуальная память для обработки нечеткой информации: Межвуз. сб. науч. тр. "Вычислительная техника в автоматизированных системах контроля и управления". - Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1995. - Вып. 23. - С. 130-132.

39. Борисов В. В., Огнев И. В., Шилович C.B. - Типы цикличности информационных процессов в синархической информационной модели // III Международная конференция "Циклы природы и общества": Доклады. - Ставрополь, Россия. 1995. - С. 135-137.

40. Борисов В.В., Огнев И.В., Шилович C.B. Синархический подход к исследованию информационных процессов //III Международная конференция "Циклы природы и общества": Доклады. - Ставрополь, Россия. 1ÎID5. - с. 138-156.

41. Огнев И.В.. Борисов В.В. Новый тип ассоциативной среды для распознавания нечетких образов // РОАИ-2-95 2-я Всероссийская с

- öl -

участием стран СНГ конференция "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии". Ч.1: "Распознавание образов": Тез. докл. - Ульяновск, 1995. - С. 65-67.

42. Борисов В.В., Огнев И.В. Ассоциативная иерархическая среда для нечетких логических систем = Associative Hierarchical Processing Mediums for Fuzzy Logic Systems // Proc. EUFIT'95, Third European Congress on Intelligent Techlques and Soft Computing. Aachen. Germany. 1995. v.l. - P. 183-186.

43. Пат. N 2028670 РФ. МКИ G06G 7/60. Нейроподобная модель для анализа изображений / В.В.Борисов. - Опубл. 1995. Бюл. N 4.

44. Пат. N 2034332 РФ. МКИ G06G 7/60. Модель нейрона / В.В.Борисов. - Опубл. 1995. Бюл. N 12.

45. Пат. N 2037892 РФ. МКИ Gl1С 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство/ В.В.Борисов, И.В.Огнев. - Опубл. 1995, Бюл. N17.

46. Пат. N 2045787 РФ, МКИ G11C 15/00. Ассоциативное запоминающее устройство / В.В.Борисов. - Опубл. 1995, Бюл. N 28.

47. Борисов В.В. Синархическая информационная модель - новая парадигма в искусственном интеллекте // Всероссийская конференция "Опыт информатизации образования в высшей школе: состояние и перспективы": Доклады. - Иваново, 1996. - С. 177-179.

48. Борисов В.В., Огнев И.В. Исследование морфологических и функциональных свойств ассоциативной среды хранения и обработки информации // NITS'96 II Международная научн.-техн. конференция "Новые информационные технологии и системы": Тез. докл. - Пенза. Россия. 1996. - С. 134-135.

49. Огнев И.В.. Борисов В.В. Ассоциативные иерархические среды: Межвуз. сб. науч. тр. "Вычислительная техника в автоматизиро-, ванных системах контроля и управления" - Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1996. - Вып. 24.

50. Борисов В. В.. Огнев И. В. Ассоциативная среда хранения и обработки информации // МФИ'96, Международный форум информатизации 96. Международная конференция "Информационные средства и технологии": Доклады. - М.. 1996. - С. 31-32.

51. Борисов В.В. Концепция ассоциативной синархической среды (синатрона) // МФИ'96. Международный форум информатизации 96. Международная конференция "Информационные средства и технологии": Доклады. М. . 1996. - С. 33-35.

52. Пат. N 2054859 РФ. МКИ Gl 1С 15/00. Ячейка ассоциативной памяти / В.В.Борисов. И.В.Огнев. - Опубл. 1996, Бюл. N 5.

53. Пат. N 2065207 РФ, МКИ Gl1С 15/00. Ассоциативная запоминающая матрица / В.В.Борисов, И.В.Огнев. - Опубл. 1996, Бюл. N 22.