Особливості асоціативного оброблення даних в інтелектуальних системах
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-44-52Ключові слова:
асоціативне оброблення, асоціативна пам’ять, інтелектуальна система, сортування, ранжування, розпізнавання образівАнотація
Асоціативні операції представляють собою обчислювальні масово-паралельні процедури над значними масивами даних. Саме цим пояснюється їх широке застосування у таких прикладних областях, як системи управління базами даних (СУБД), пошук і сортування IP-адрес в комп’ютерних мережах, а також ранжування даних, наприклад, у підсистемах прийняття рішень у складі інтелектуальних систем, зокрема, для медичного діагностування. Це пов’язано, не в останню чергу, з тим, що до складу асоціативних операцій входять вибірка за зовнішнім ключем, пошук даних за аналогією, сортування і ранжування елементів масиву даних. В даній роботі наведено результати аналізу особливостей застосування методів асоціативного оброблення даних для вирішення задач в інтелектуальних системах. Розглянуто означення інтелектуальної пам’яті як такої, що розширена за рахунок функціональних можливостей асоціативної пам’яті, тобто пам’яті з адресацією за змістом. В цьому випадку асоціативне оброблення даних містить не тільки пошук за асоціацією, тобто за зовнішнім ключем, але й пошук екстремального (максимального/мінімального) елемента у числовому масиві. Ще одним прикладом застосування асоціативного оброблення даних є різновиди нейромереж, які виконують функції авто- та гетероасоціативної пам’яті. Особливо актуальним у теперішній час є використання нейромереж в інтелектуальних системах керування мобільних роботів, оскільки їх структура забезпечується асоціативними рівнями оброблення. Ще одним затребуваним підходом є використання класифікатора з розширеними функціонаольними можливостями у складі підсистем підтримки прийняття рішень для експертних систем різного призначення. Ці приклади свідчать про конкретний зв’язок методів асоціативного оброблення даних і впровадження нейротехнологій у створення інтелектуальних систем різного призначення.
Посилання
R. Sedgewick, Algorithms in C++: Parts 1-4. Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching. 3rd ed.. Addison-Wesley, Longman, 1999.
J.D. Knuth, The Art of Computer Programming, V.3. Sorting and Searching, 2nd ed. Addison - Wesley Professional, 1998. 800 p.
M.T. Jones, Al Application Programming. Charles River Media, 2003.
S. Osowski, Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Poland: Oficiyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2013. 490 p.
R. Callan, The Essence of Neural Networks. Prentice Hall Europe, NY, 1999. 232p.
S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines. Upper Saddle River, 2009.
T. Kohonen, Self-Organization and Associative Memory. Springer Berlin Heidelberg, 1989.
E.M. Kussul, Associative Neuro-Like Structures. Kyiv, Ukraine: Naukova Dumka, 1990.
I.I. Tsmots, Information Technologies and Specialized Means of Signal and Image Processing in Real Time. Lviv, Ukraine: UAD Publishing House, 2005. 228 p.
V. Vuytsik, O.Z. Gotra, and V.V. Grigoriev, Expert Systems. Lviv, Ukraine: Liga-Press, 2006. 209 p.
R.F. Sytnyk, Decision-Making Systems. Kyiv, Ukraine: KNEU, 2004. 614 p.
G.M. Gnatienko, and V.E. Snytyuk, Expert Decision-Making Technologies. Kyiv, Ukraine: Maklaut LLC, 2008.
T. Martyunik, B. Krupikivskyi, L. Kupenshtein, and V. Lukichov, “Neural network models of heteroassociative memory for the classification tasks”, Radioelectronics and Computer Systems, №1 (102), pp. 104-111. 2022. doi:10.32620/reks.2022.2.09.
T. B. Martyunik, A. V. Kozhem’yako, L. M. Kupershtein, and O. S. Bezkrevnyi, “Operational-elementary basis for intelligent systems”, Bulletin of Khmelnytsky National University. Technical Sciences, №6, pp. 197-201. 2019.
I.G. Tsmots, V.M. Teslyuk, Yu.V. Opotyak, R.V. Partsey, and R.V. Zinko, “Basic architecture of a mobile robotic platform with an intelligent motion control system and data transmission protection”, Ukrainian Journal of Information Technologies, No. 2, Vol. 3, pp. 74-80. 2021. https://doi.org/10.23939/ujit2021.02.074
O.D. Azarov, T.B. Martyniuk, A.V. Kozhemʼyako, Theoretical and implementation models of computer intelligent systems. Monograph. Vinnytsia, Ukraine: VNTU, 2024. 130p.
T.B. Martyniuk, B.I. Krukivskyi and O.A. Myakishev, “Features of models of a neural-like classifier for object recognition”, Bulletin of the Vinnytsia National Polytechnic Institute, No. 4(163), p. 53-63. 2022.
D. Smith, J. Hall and K. Miyke, “The CAM 2000 Chip Architecture”. Rutgers University. [Electronic resource], Access mode. https://www.rutgers.edu/pub/technical-reports.
N.F. Kirichenko, A.M. Reznik, & S.P. Shchetenyuk, “Matrix pseudoinversion in the Problem of Design of Associative Memory”, Sybernetic and Systems Analysis, №33, pp. 308-316. 2001.
T.B. Martynyuk, and B.I. Krukivskyi, “Model of a parallel sorter for an associative processor”, Bulletin of the Vinnytsia Polytechnic Institute, №5, pp. 49-55.2020.
A.S. Vasyura, T.B. Martynyuk, and L.M. Kupershtein, Methods and tools for neural-like data processing for control systems. Monograph. Vinnytsia, Ukraine: UNIVERSUM - Vinnytsia, 2008. 175p.
P. Corke, Robotic, Vision and Control. Springer International Publishing. 2017.
Arents, & M. Greitans, “Smart industrial Robot Control Trends, Challenges and Opportunities within Manufacturing”, Applies Sciences, vol.12, issue 2.p.937. 2022.
Y. Pategera, “Main strategy for autonomous robotic controller design”, Radioelectronics and Informatics, vol. 4, pp. 35-41. 2011.
V.F. Bordachenko, O.K. Kolesnitsky, and S.A. Vasyletsky, Timer neural elements and structures. Monograph. Vinnytsia, Ukraine: UNIVERSUM - Vinnytsia, 2004. 126p.
T.B. Martynyuk, A.V. Kozhemʼyako, N.V. Fofanova, and O.M. Nakonechny, “Adaptive adder for a robot control system”, Optoelectronic Information and Energy Technologies, No. 2(10), pp. 96-104. 2005.
V.I. Osinsky, "Information conception of image perceptron at solid-state lighting”, Semiconductor Physics, Quantum Electronics & Optoelectronics, V.10, No. 3, p.30-43.2007.
O.V. Nesterenko, Intelligent decision support systems. Textbook. Kyiv, Ukrainka: National Academy of Management, 2016.
O.G. Avrunin, E.V. Bodyansky, M.V. Kalashnyk, V.V. Semenets, and V.O. Filatov, Modern intelligent technologies of medical diagnostics. Kharkiv, Ukraine: KhNURE, 2018.
Rangaraj M.Rangayyan, Biomedical Signal Analysis. John Wiley & Sous, 2015.
J. Brownlee, “Linear Discriminant Analysis for Machine Learning”. Available at: https://machinelearningmastery.com/linear-discriminant-analysis-for-learning
T.B. Martyniuk, L.M. Kupershtein, A.V. Medvid, A.V. Kozhemiako, and others, “Application of Discriminants Analysis Methods in Medical Diagnostics”, Optical Fibers and Their Applications, Proc. of SPIE 8698, 86980, 2012.
S.O. Kravchuk, and V.O. Shonin, Fundamentals of Computer Polytechnics. Textbook Kyiv, Ukraine: IVC “Polytechnics Publishing House”, 2002. 344p.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 2
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
