автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Математическое моделирование вычислительных структур на основе параллельно-иерархического преобразования

вшвдкил пожЕтгтсют институт

Ь 3. од

- .. .. 1 , йа правах рукописи

Ивасюк Д)Л1триевяч

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗДЧИСЛИТЗЛЬШХ СТРУКТУР НА ОСНОВЕ ПАРАЛЛЕЛЬЮ-ИЕРАРХИЧЕСКОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

Специальности: 05.13.10 - применение вычислительной тахйики,

математического моделирования и матснаттаских методов а научных

исследованиях

06.13. Об - элементы и устройства вьгагалитвяьной техники й спгтеи управления

Автореферат диссергации на соискзнпе ученой степени кандидата технических тук

Винница - 1693

Диссертация является рукописью.

Работа выполнена в Вшшицком политехнической институте

Научный руководители» - доктор технических наук, профессор Коаеиако ЕЯ

Офидишскда оппоненты: доктор технических наук, профессор Романкавич А. VI,

кпдидат технических наук, Яреычук ЕФ.

Вэдущаа организация : НЮ "Астрофизика", г. ЬЬсква.

Зашита состоится . 1393 г. на васедан1Ы1

специализированного ученого совета Д 068.34.0). в винницком политехнической институте. .

С диссертацией можно ознакомиться Сиблиотвке Винницкого политехнического института по адресу;

г. Ёиншща, Хшдьницгае восса, 95.

ан 'М *0

Автореферат разослан "¿У." и__ , 1993 г.

Ученый секретарь свециалиаирсваьного

ученого совета ------- Колодный ЕЕ

- 3 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Параллелизм как магистральное направленна развития архитектуры ЭВМ приводит на смену "классическим" принципам построения вычислительных машин. Одномерность, линейность алгоритмической и схемотехнической структуры аппаратно- программных комплексов, последовательность доступа к данным - эти свойства летала в основ1» рае работки универсальные последовательных ЭИ1 Параллелизм обработга данных выдвигает новые требования и к организации памяти. Они связаны с необходимостью параллельного доступа к множеству элементов оС&. Латываемых данных.

проблема параллелизма не мотет быть эффективно рэинна простым дублированием блоков обычной памчти, так как отказ от последовательного доступа к памяти влечет за собой пересмотр принципов ее алгоритмической и структурной организации. При последовательном доступе вопрос о представлении многомерных данных в памяти не обсуждался, так кап не сутзэствовшго никакой альтернативы. В параллельной памяти многомерность структур данный являе-тс? естественным ее свойством. В связи с этим необходимо установить ряд новых эакс-номерностей в отображении структур мч-чшерных данных на послэдо-*-ватэльные структуры их хранения в памяти.

Вопрос Естает, в частности, о размерности доступа к данным, формах организации равличяых совокупностей параллельно выбираемых данных, га адресации, организации иерархичности при обработке многомерных данных и т.п. Всо это составляв?■новое содержание тех га-дач, которые должны решаться в теории структур данных и проектирования однородных вычислительных структур в рамках бурно развиваемой научной сколы академика а П. Коже^ико.

В многочисленных прикладных задачах, в частности при распоз-яа 'Лкии образов, актуальной является задача ушиьао'лия объема оперативной памяти. Если упорядочить каким-то обрезом данные, то можно свести задачу умеяьиения объема памяти к ьадаче' сжатия дань их при записи в память системы функций. Этому вопросу в "тгоратуре , уделено много внимания. Однако р последние годы эффэктивчмл! годами сжатия данных сказались спесэтральныо четоды. Для рчв.гшш^ базисных систем функций ((функции Уолта, Хаара, Шаудера, Коэатенсо* на и др.) разработаны алгоритмы быстрых преобразований, пссвосто-щив с ирмов^п простых вычиплительн;я процедур вняоетять примем к обратвзд гурье-преоСрапования. Б ревультате в памяти 5ВЫ ¿¡хм

хранить спектральные коэффициенты разложения заданных систем функций в ряды по то» шш иной бааьсиной системе функций. Истинные данные восстанавливается с помощью быстрого Фурье-преобразования программным или аппаратным путем. В качестве базисной обычно выбирается система функций, . которая обеспечивает максимальной число нулевых коэффициентов. Уменьшение доли ненулевых коэффициентов в пассиве . коэффициентов вследствии методов:сжатия,данных приводит к уменьями» объема оперативной памяти.

В этой свяеи актуальной является вадачз такого описания да-Н1сс, при котором их разложение происходит по адаптивной система базисных функций, формирование которых ьавиеит от структуры дал-яш, что вувэстванко улучшает характеристики преобразования."

Теоретические и крикладть© исследования в области параллельной обработки информации -и связанных о этим вопросом параллельного доступа, к данным проводились » .странах содружества- научными коллективами КПУ АН РФ, ИЗ АН РФ и Ш СО АН РФ, ВНЮТелевидсние. ВГМ, и рядом других организаций.

однако идея и концепция организации параллельно-'иерархического преобразования, предлокзкние к. т. в, Л. И. Тимченко на уровне нэ-лашейнш структур обработки данных, б работе апробируется впервые.

Учитывая эти результаты и развивая их, здесь ; приводятся исследования, направленные на.создание принципиально новых структур параллельно-иерархической вамяти, обоспечиваетаих единый подход к 1 проблем», построения универсальных устройств пздяти на основе последовательных их структур и паралл, ¿кого доступа к рааличным подструктурам цногодарных дашьа. 1 - "

Лругой, не,менее взжной задачей, непосредственно' связанной с заданием структур параллельно-иерархической памяти (ПИП), является создание логлчо-вреыенных корреляторов (ЛЕК), работа которых связана с. вычислением коррэдлшо.чиого сетевого функционала связи те-кудагэ иаоОр&А£Н;!я (ТК) и изображения эталона (ИЗ), в качестве ю- • торого используется пеленгуемый обгект или его фрагмент, й определение координат экстремума;данного функционала

Проблема повышения быстродействия в большей степени свяоана с упрощением алгоритма обработки,- максимальным' распараллеливанием вычислительного процесса,, сокрадааигм избыточности обрабатываемых кзсбравэнхЯ» что являятсятакжэ задачей исследований данной рабо- .

Полью работ« является исследование принципов структурной, алгоритмической и схемотехнической организации пзраллельно-иарзрхя-ческого преобразования для струтаур г. раллельноЛ обработки данных л преобразования иаоСраяэния на основе анализа его снегара пространственной связности.

3 связи с указанной целью решении подлежат сльдуотие гзяа'.п:

1) разработка я иеслелоталио теоретических палояеппй, ялггриг-мсв йункциоягрования. схеыиой реализации вычислтогших устройств л а основе параллельно-иерархической обработки гогйгр»п-иии (ШОЮ;

Я) классшЬикацио.чннй аг-лиэ и йсрмулировга требований, прсдгялгя-3|,!ых к вичислительным структурам на основе ПИОИ;

3) исследование математических и структурю-йункииркаяьиих моделей ПИОК;

4) исследование и разработка структур параллельно-иерархической памяти;

55 исследование альтернативных областей возможного применения устройств на основе ЛЛОй;

6) исследование методов сетевого сравнения ивобраявний на осноеэ его спектра пространственной связности и оОсбеенного прост-ропствешю-сняааиного препарирования;

7) математическое модэлирсвчннэ вычислительных устройств на основе параллельно-иерархического преобразования.

Методы исследования базируется на использовании аппарата теории вероятностей, математического анализа, теории ыиоязнтя, теорга алгоритмов, математической логики, Формального аппарата логико-временных с&утший (ЯШ, программирования и теории »атеистического моделирования.

Научная новизна. В диссертационной работе проведены теоретические исследования, структурные. алгорипикчеста и схемные ргюра-ботки нового класса вычислительных устройств на основе ПИО№

1) исследованы свойства иараллельно-иэргруичзского преобразования информации для чиедои« массивов различной размерности и вероятностна характеристик;

25 проведено математическое молеглрсппипе прямой а обратной ГйОМ;

3! исследована эффективность ПИОИ и проведен сравнительный анализ с известном! видами преобразований;

4) разработана новая структура параллельно-иерархической памяти и исследованы принципы ее построения;

5) исследованы новый мегоа предстаилзняя многогргдацаонного изображения на' основе обобщенного спектра пространственной связности и яовий принцип обобщенного пространственно-связанного препарирования;

6) разработаны ковш алгоритмы сетевого сравнения изображений на основе -анализа спектра пространственной связности изображения.

Достоверность научных вда-здов и практических рекомендаций подтверждена полнотой и корректностью теэретичеокнх построений и обоснований, - анализа . рассматривавших ыагематичаских моделей, структурных и фунндиояшшнаИ схем, результатами сравнительного математического моделирования.

Практическая ценность работы вакдочается в создании научной, теоретической, систешой и схемотехнической базы для разработки нового класса тараллехьно-иерархиче<.1-.их преобразователей ик^ормшши.

Результаты теоретических и практических исслэдозакий наша вришиануй в устройстве обработки я отображения иифзрмзции, разработанном яхч л,'я Г-1725 и схемотехнике мевдтороднего коммутатора для Винницкого городского узла связи.

Суммарный годовой экономический adufe кг от использования результатов работи составил бодез 40 tjuo. рублей.

Апробация работы. Основные результаты докладывались на XI 1-ом Всесоюзном семинаре во однородном вычислительным средам и систолическим структурам (Львов, 1990г.), на 1-ой Всесоюзной конференции "Распознавашга образов и анализ изображений-, новда инЛсрмациониыэ технологии" (Минск. 1931г.). ка 2-ой Всесоюзной конференции "Повы-шние эффективности средств обработки информации на базе матеыати-. ■ чэского и машинного моделирования" (Тамбов, 1891г.)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 4 печатные райсега.

Структура и сбгом работу Дсс-сергадая состоит из введения, пять глав, закличэнил, списка дэтературы (УЕ наименований) и двух прижиганий. Объ?м основной части работа 173 страницу маданопнекого текста, 43 рисунка я 18 таблиц.

ОСИЭЗНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Бо Бвэдепущ обоснована актуальность работы, раскрыта научная ; вевиаяа погучгияых результатов, сфориулирсЕаны цели работы и науч-tüa поколзния, шцосшше на аадиту.

S ПЁРЗМ L?AlM проведен оОсор по методам и средствам пг.р.«-лельной обработки шфрмации, сформулиров.тни требования, преумаляемый к структурам параллельной обработки я преобразования. Проведен классифиг-ациошпй! анааиэ методов преобразования яи^ортгл», введены основные понятия и определения сетевой 1М0И, прозедея сравнительный анализ вычислительных структур по методике М. Длинна.

В работе предлагается исследование принципиально нового подхода пврзллельнэ-иерэрхическогз представления и преобразований данных (видеоданных) пирамидального типа, для гсэторого процедура обработки является универсальной, не зависит от структуры содержания данных и определена на этапе проектирования.

Параллельно-иерарх..веской предствлеиче пирамидального типа предполагает внутри и вне каждого иерархичзского уровня один is тот же за:юн перехода от одного уровня к другому, причем этот закон формулируется относительно группы мноигсто элементов данных (изображения) нижнего уровня и промежуточной гр;лтм мнопеств элементов преобразованных данных всех последующ« уровней. Таким сбрпгом, для построения пирамидальной параллельно-иерархичЕской структуры нз алгоритмическом и структурном угоенях задается лишь прэечло преобразования группы множеств элементов дапиых, котсрье затем распространяются по "горизонтали" - я,1 остальные .элементы и по "вертикали" - на элементы других уровней, Это правило описывает и схему преобразования исходных данных, и результиругацую структуру данных и его алгоритм обработки. Шполненко этой структуры происходит при задании конкретного множества данных в качестве входной информации. '

Естественным способом описания параллельно-иесархичесчой структуры взаимосвязей его элементов являэтся рекурсия: длч построения структуры параллельно-иерархического преобразования информации достаточно указать размерность множеств, вакпн распределение вероятностей величия его элементов. F* - преобразование п Q* - критерий. Кяыми словами, для гостроения структуры преобразований хранитсп только некоторый "информационный геь", последовательное применение ¡второго позволяет поэтапно pass ¿тывлт* исходное описание по степени детслиивции.

Вторая глава работы посвящена рассмотрении математических н структурно-функциональных моделей ШОИ, разработке алгоритмов .прямого и обратного ПКОИ, проведение сравнительного анализа известных методов преобразования и нредлолгнного на освоив №0И. -

Здесь предлагается уш^-реакций метод обработки информации, при реализации которого сочетается динамическая иерархия и параллелизм с естественным сетевым кодированием многомерных структур

даашх. Пусть шзетоя И 1Ь-1,2,3......Н) непустых множеств елаиен-

■-'оа аадахадх информация Мь Количество элементов множества назовем двшЬй /?л>. Количество ал различных элементов шожэства назовем размерность» данного ьнсдаства . Параллельное разлоиание уно-ьаесгвз //= [#<}> / = /, л по методу ГОШ описывается следущгй математической моделью

где /=1,2,,.. >П\ .....Я; О, ПК- количество

элементов в множестве равных ЙЛ

Преобразование множества М в миолвство М, задаваемое формулой (1) определяется оператором & , го есть

3 случае применения для исходных Н массивов оператора преобразования & ,. задаваемого формулой (1), имеет место для каждого шссива свое построчное раалодоние:

П/

(Ш

Объедшиа полученных элементов (3) в матрицу /4/ определяет прямое разложение на первом уровне:

( Ли а'и ■ ■ ■ а',я< х • ■

tx.it

\

. !

I (Хщ ' ' - &чя'н К '

а .

(4)

Ь4азрвда А/ формируется при группировке элементов матрицы А1 щ та строкам, а ко столбцам.

- 3 -

А;=и(уа'л/), ш

ь/

где 7 оператор транспонирования шгрнш«

Гак как йь принимает различные значения для давдого шогсстг.2, то количество строк в Л? определяется •акск.-.дльшл из чисел Л« , т.е.

Последовательно прнианаз оператор 6 к строка« штршш Л, строится из втором уровне (К=2) новая матрица

Преобразование натркш /!< в А[ осувестнляется пут(;м сдвига всех строк вправо на величину шлькуп асдара данной строки на единицу. Первый столбец полученной матрицы, содержаний единственна элемент (ХЬ< а результат разлокеюш. Шраход от матрицы к Д| обозначим операторру /. Транспонировав А'г, получим Ах то есть

я/, х ■ ■ ■ ■

ci\i а}, х O^jí^f Л " " * *

Матрица Al переходит ка третий уровень и слукит основанием для построения штршш А> и так далэз понз в матрице >4, í на к том урол-кэ) на останется один элемент, то есть T{f(Ai))=Al na содериит зя одного элемента.

Последовательное приманениа трех операторов G, S, Т формирует функционал Ф, то есть Ф(А)ХTfJ*(f[A))].

Сетевой ьгэтод ПИОИ ^заключается а последовательной .пр:а<екениа к исходным >жргаства,( Д Mi по одному разу оператора преобразования G и оператора трансполироваккд 7, а затеи ík-1) pas функционала Ф.

" н к .

$ ÍT(G{tt ( U а-i)}) ¡ = U Ct\<, ( 7)

i-z ,<*/ <-/

где %f(- а'.-хедаая ияйорчает» ca-uaoro параишш во-иарарха-ческола рвзжжи/кя.

Кг формулы (7) Еытекаят следующие утверждения;

Максимальное количество иерархических уравнений болыаз на единицу обирй размерности-всех исходных иноиеств.

Югчималыюэ количество иерархических уровней рачно 2. | К=2. если элементы всех множеств равны.

Длина алгоритма преобразования задается формулой:

Разработанная математическая модель по сравнению с известными числовыми методами преобразовании (например, разложение в математические ряды) простши оперсциями твда сложения обеспечивает сложную функциональную обработку сигналов в реальном масштабе времени, однозначность и обратимость со сложностью вычислительного процесса, на уровне преобразования йшри (см. таблицу 1). Сетевой метод обработки приводит к Оистрсму сжатию входных массивов информации. Дальнейшие исследования катодов параллельно-иерархического кодирования, проводимые к. т. н. Ткмченко Л И. и аспирантом Ивасюком Е Д. показывает, что к э^фицдакт сжатия при факсимильном преобразовании бинарных дзаюк достигает 1,6-2.

Таблица 1

Гфеобразованне БПФ Лдашра Удара ГОЮИ

Число операций ■ ЬН(А'И) N{N4)

Цзеобразо'ваиие массивов информации на основе мет {а ИИОИ можно производить с различной степенью распараллеливания вычислительного процесса. Это влияет на скорость преобразования информации (время обработки) и объем используемых вычислительных ресурсов при обработке (аппаратурние ваграты).

В работе представлены алгоритмы отражающие различные уровни распараллеливания процесса ПИОИ и различаю способы формирования результата преобразования.

Третья глава порвясена исследованию свойств ШОП На основе малинного моделирования сделан анализ. сходимости и величины сжатия числовых массивов с различными вероятное!пыст хатктористикада.

- п -

Представлены результаты шделировнлия прямого преобразования к рассмотрены раэличниз виды маеоК для однозначного обратного преобразовании.

По результатам пытанного моделирования делаете . вывод, подтверждающий теоретические исследования, что сходимость процесса постоянна для массивов с одинаковыми »»рактеристикаии, и не зависит от способа выбора элемента и от преобразования массгеа.

Сходимость масскпа (коэффициент сходимости) зависит только от характеристики сы'ого массива. Так ашгооиьшэ количество гШорок до полной сходимости процесса ШОК у массивов, сформированных по Еишпальному закону распределения, хула сходимость у массивов , элементы которых подчинены Пуассоновспому и геометрическому галопам распределения я нэихудзая - у массивов с равномерным законом распределения. Дяализкруя гра^юш расчетов дзлаатсп еьшод о той, ето количество виВорск тем мепьЕ®, чем меньше размерность массива У , и не превышает количества различных элементов М , а коэффициент сходимости во всех случаях растет с унэглчзниэм размерности «г-.:.:'ива. Шибольпий разброс виборок при сходимости алгоритма наб-ледэдгая для массивов, размерность вторых раина количеству раз-л;гашх элементов, ив которых формируется шзсаа.

Предложка формула расчета тактов до полной сходимости массива:

т~п-г-г,*гл • (в)

где П, - количество элементов в массиве; г - количество равких нзя-■ ду собой ненулевых элементов; гв- галичество элементов с нулевым значением; количество групп равных на жду собой ненулевых элементов.

Разные способы выбора элемента и преобразования массива играет судаственную роль при синтезе устройств, реализующ« данный алгоритмов.

Так минимальные аппаратурные затраты и наиболее простые преобразования будут а случае, когда и? масс 1;т*а ешмэнтц выбирапгса по порядку, а массив преобразуется в следувияй оамэчой нулями всех элементов, равных выбранному.

Аналогичное исследование на сходишсп проведено к для сетв-гой обработки пакета массивов на освозе »а?ода СйОИ. М-шлучпаа сходимость, особенно для ^сс-иво«, равмогиозть которых сог.виэр!е«а а количестгок различны; вя'шнтоз с массиве, пелучззтея .я случае, •когда при "выборе элемеято» иг- второго к »евх яеег* душки неходка

- 1С

шлюльзовать 0 критерий выбора элемента ло рпвонству выбранного элемента элементу, выбранному на эхом шаге иэ первого массива. ООдще результаты моделирования представлены на рис. 1.

К

0,160

—т-(-!-1---^-1——

10 20 БО 100

• - выбор елемэнтов по порядку; к - выбор минимального элеиэвтв; + - выбор шннмадыюго елешнта с вычитанием значения этого эле-ментз из всего массива; а- - преобразование мзссивов с учетом хвостовыт 8Л9ыэнтов; л - выбор элэшнта близкого по значения к среднему арифметическому алзмактм массива; о - выбор равных элементов иа одном шге преобразования.

Рис. 1. Вависишсть коэффициента сход!Шости от выбора О"и Ги от учета хвостовых злемантов при N-10

В работе исследуются свойства масок и способы их представления, влияющие на характеристики ЛИОН .Показывается, что маски необходимы для процесса обратного преобразования, и содержат информацию о том, из кйкой позиции (позициях) в массиве должен находиться выбранный елеиент. Количество масок при преобразовании каждого массива рассчитывается по формуле (8).

(¿зеки каждого массива обладают трош свойствами : 1) 1&ска па ^сбом шаге преобразования массива имеет кв мзнев одиой "единицы":

2) "Единица" в кзлдом разряде маски по всем маскам в процессе обработки массива встречается только один pas:

где i-(ur, ыгп,--, г-*, г}; x*{w, иг*л,-••, 2-2,г}; ТАГ - начальный шаг обработки массива при котором формируется маска, 1 - конечный шаг обработки массива.

3) Дизьшкция всех масок массива, если пассив не содержит нулевых элементов, равна коду с "единицами" ао всех разрядах:

fi/frvWf/fi^V- ■ •VFjlii-zWFjU^r-/, (11) где И - разрядность маски.

Благодаря свойствам масок возможно осуществление глубокого контроля о ¡гибок при их хранении и передаче.

Исследовано четыре способа представления масок, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки при представлении информации.

В четвертой главе изложены вопросы, связанные с прс"темой создания аффективных структур параллельной памяти. Исследованы архитектурные и структурные особенности организации параллельно-иерархической памяти, йсслздовааы методы адресации ГОШ и ■проведен сравнительный анализ эффективности структур параллельной 'таити. Даны практггаески© реюзьгандзции пришнения ГОЛ для различных задач.

Основу структурной организации ПЩ составляет три основные части: эапрмзшаица. среда (ОЗУ масок, ОЗУ. хвостовых элемента), сеть параллельно-иерархического.преобразования и'фсрыации и адресный блок (рис. 2). 1

ОапоминаЕшдя среда построена из двух Слокоп. Наздый из блоков представляет собой ОЗУ с последовательной структурой доступа к данным . Разрядность слова ОЗУ масок равна ширине доступа к памяти, а разрядность слова ОЭУ хвостовых элементов соответствует разрядности дьоичкого-слова'информации, - • ■ ■■

Сеть ПИОИ г*~9двнзначенз для кодирование информации при записи в память и декодирования - при чтении из памяти..

Адресный, блок реализует функцию формирогаквя внутрённих адресов для блоков.запоминающей среды в Еавксишсти от внешнего адреса' и состояния сети ШЮИ, ••<■ - "'

В работе разработана структура адрес-ткго блока параллелько-иэрархичоской. памяти. . •• - ' • "'•■'■ •■"

I пятой главе рассмотрен вопрос конкретно придапёши' метода ШОИ для,а*:ллкза изображения на Седове-его cfimwpa пространствен-

№. 2. Параллельно-иерархическая пашть с использованием сети ИНОЙ

ной связности и об обцэ иного пространственно-связанного препарирования.

Супщость разложения изображения в обобщенный V -спектр связности заключается в раэоиении его по установленному правилу на области, подсчете суммы величин отсчетов изображения по восьми направлениям связности (частичной у -сушы свнвпости) в пределах каждой области и отнесение каждой ив частичных V -сумм к координатам геометрического центра соответствующей области. Спестр свявности V изображения (фрагмента) размерностю тх (Пу определяется как

^„»¿ГЧг,

'■Ч 14 Ц *

где сСц - единичный алемэнт изображения (фрагкента) с координатами и связностью )1.

Главное отличие предложенного подхода .сравнения изображений■, по V - спектрам свявности от подобных методов сравнения изображений, в частности по их 0 -спектрам, исследованного а Ф. Кутаевым, состоит в том, что здесь сравнивается изображения не только по площади единичных или многоградационных (в случае полутоновых изображений) отсчетов, в учитывается при их сравнения взаимное расположение в пространственно-временной области близлежащих отсчетов, что пр>.«юдит к ранению проблемы инвариантности сравниваемых изображений к афмным преобразованиям.

Исследуемые в работе методы сравнонля изобретений повволяиг

- 1Б -

не только осуществлять преобразование изображений в двухградацион-ные, удобные для обработки методами "картинной" логики с возможностью применения оптозлвктронши средств, но и вычислять корреляционные функции с павшшнши точностью, быстрод^.штвяем, помехоустойчивостью и инвариантностью к аффинным преобразованиям, в частности к повороту изображения.

Рассмотренный в работе метод сетевого пространственьо-свяаан-кого препарирования изображений базируется на матодэ обобвднного ¡азнтурного препарирования и основан на выделении сравниваемых образов с помощью специально формируемой масочной фунвдчн о последующим ОШП образов, формировании совокупности функций положительных, отрицательных и нулевых СПСПр, их сетевом преобразовании с формированием обобщенных сетевых контурных препаратов и попарным рангорим их сг.чшаниэи.

Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю д. т. н. профессору Кокэмяко В. П. п к. т. н. Тимчзико Л. И. за помощь оказанную при работе над диссертацией.

осшящ швали и1 результат;* работы

1. Проведен илзссифнкационяый ^шагшз'проблемно-ориентированна* методов преобразования информации.

2. Сформированы требования, предъявляемые к вычислительным структурам, алгоритмы работы которых основаны на методе параллельно- Иерархического преобразования.

а Введены основные понятия я определения для исследования теоретико-числовых свойств параллельно-иерархического преобразования.

4. Предложены новые структуры ¿ычислителБной среды на основе паралдельно-иерархьческого преобразования.

5. Исследоваа мзтед Еарзллолша-иерартачеснпго преобраговаяая а его математические и вероятностные мелели.

в. Разработаны алгоритмы, реализ;та®9 сОработку на основе параллельно* иерархического лреоОразозаиш.

7. Проведен акалио способов организации вгтулй сетевой структуры парааладьЯо-нерархаческого пре0.лр830£анйя.

3. разработаны нош*? структур.-; парэахтио-яврэдшггэекоа памяти и исс »едованм еа архитектурная, структурны* и алгоритмические

основы ,г.0с'рр0эн1"„1,

9. Исследованы методология представления изображения обобщенным V -спегаром связности и на ее основе алгоритмы сравнения изображений. .,

10. Исследован сетевой метод корреляционного сравнения изображений г условиях неопределенной помехо-сигнальной обстановки.

11. Проведенное математическое моделирование теоретических положений, физическое моделирование схемшх решений вычислительных структур на основе парадяельно-иерархичес. ого преобразования подтвердили их правильность и обоснованность, соответствие • выводам, заключениям и рекомендациям диссертационной работы. ...

По материалам диссертации опубликованы слэдувдие работы:

1. Кожгмяко Я П., Тимченко Л И., Сурдияк Е Е., йваеюк Ю. Д. , Ивасш И. Д. Сетевой метод параллельно-иерархической обработки информации // Однородные вычислительные среды и систолические структуры - Львов, 1992. - N1. - с. Ж-37.

2. Кояемяко Е П., Тимченко Л И. , Ивасш & Д. я др. Сетевой метод параллельно-иэраг 'ического преобразования изображений на основе обобщенного пространственно-связанного преобразования // Распознавание образов и анализ изобралзэний; Швые информационные технологии: Теэ. докл. - Ыияск, 11391. - с. 94-97.

а Тимченко Л И., Ивасш П. & , Шввченио А. Е., Бурштейн XX а Особенности схемотехники гвстограммяо-позиционных индикаторных дисплеев // Оптоэлектровные метода и средства обработай информации: Тез. докл. - Винница, 1В88. - С. 70-71.

4. Тимченко ЛИ., Ивасш Ю. Д., Ивасш И. д., Белая С. К", Пушкарь С. П. Метод параллельного логико-временного кодирования - декодирования массива цифровой информация // II Есвсоюзн I конференция "Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического и машинного моделирования": Тез. докл.. - Тамбов, 1091. - с. 124-127.

ЗДП1. Подписано до друку II.10.93 р. Зам. »16. Т. 100.