Тема 6. Распознающие автоматы и сети

Распознающие автоматы. Сети Петри. Распознавание на основе обыкновенных сетей Петри. Раскрашенные сети Петри и их применение для work-flow процессов.

Вероятностные нейронные сети. Нечеткие нейронные сети. Сети Байеса.

Тема 7. Решение оптимизационных задач

Оптимизация и нейронные сети. Задачи коммивояжера (Cети Хопфилда и Кохонена). Сети Поттса. Решение задачи канальной трассировки генетическим алгоритмом. Определение оптимальных параметров настройки регуляторов генетическим методом с нечеткими оценками качества. Задачи преследования и уклонения.

Тема 8. Методы и алгоритмы анализа многомерных данных

Кластеризация и построение деревьев решений. Метод С4.5, метод CART. Расширение методов. Иерархические и неиерархические методы кластеризации. Алгоритм k-means. Проблема начального размещения кластеров. Задачи кластеризации текстовых документов.

Тема 9. Прикладные задачи и системы распознавания

Задачи биометрической идентификации. Распознавание образов в медицине. Классификация текстов. Задача распознавания образов в системе автономного адаптивного управления. Системы оценки надежности и технической диагностики. Распознавание в задачах медицинской диагностики. Построение систем технического зрения (роботы). Современные методы образного анализа данных.

Тема 10. Ассоциативные машины и нейрокомпьютеры

Ассоциативные машины. Адаптивная резонансная теория (АРТ). Функционирование сети APT в процессе классификации. Концепция построения нейрокомпьютера.

3. Список литературы

Основная:

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

1. Загорулько методы анализа данных и знаний.

2. Мазуров Вл. Д., Хачай систем линейных.

3. югер. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. – М.: Издательский дом Вильямс, 2003.- 864 с.

4. Об алгебраических методах в задачах распознавания и классификации// Распознавание. Классификация. Прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 1. – М.: Наука. 1989, с. 9-16.

5. , Гуревич образов и распознавание изображений // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 2. – М.: Наука, 1989, с. 5-72.

6. роновер. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории.

Дополнительная:

1. Методы компьютерной обработки изображений./Под редакцией – М.: Физматлит, 2003.-784с

2. ейронные сети: полный курс. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. –1104 с.

3. Потапов в радиофизике и радиолокации: Топология выборки. Издательство: Университетская книга, 2005. - 848 стр.

4. Искусственный интеллект: междисциплинарный подход/ Под ред. и . – М.: Иин– 448 с.

5. Потапов образов и машинное восприятие: Общий подход на основе принципа минимальной длины описания. – СПб.: Политехника, 2007. – 548 с

6. Федотов признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализи. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. – 304 с.

«Моделирование вычислительных систем»

(Блок1 «Дисциплины и (модули)», Вариативная часть, дисциплины по выбору, 5.5 зачетные единицы, 198 часов)

1. Цель курса: обучение методам математического моделирования, необходимых для изучения принципов действия, анализа и синтеза вычислительных систем и их элементов.

2. Содержание курса

Тема 1. Вводная часть.

Классификация ЭВМ. Задачи и основные понятия математического моделирования вычислительных процессов и ВС. Построение аналитических и экспериментальных моделей ВС.

Тема 2. Применение теории расписаний для расчета временных характеристик ВС

Алгоритмы упорядочения работ для однопроцессорной ВС. Алгоритм упорядочения взаимозависимых работ (алгоритм GTS). Алгоритмы Джонсона для двухпроцессорных и трехпроцессорных ВС. Алгоритм максимального совмещения циклов для многопроцессорных ВС. Оптимизация распределения ресурсов в ВС с совмещение циклов. Оптимизация межпроцессорных связей.

Тема 3. Применение теории массового обслуживания для моделирования ВС

Введение в состояние проблемы. Потоки заявок, механизмы обслуживания, параметры обслуживания. Случайные процессы в системах массового обслуживания (СМО). Марковские цепи и их применение для моделирования ВС. Уравнения Колмогорова для определения вероятностей состояний. Классификация СМО. Характеристики СМО. Одноканальные и многоканальные СМО с неограниченными очередями. Одноканальные и многоканальные СМО с отказами. Одноканальные и многоканальные замкнутые СМО.

Тема 4. Применение методов оптимизации ВС.

Методы математического программирования (задачи оптимального закрепления процессорных элементов Венгерским методом, оптимизация пересылок на основе транспортной задачи, выбор состава операций симплекс методом). Многокритериальная оптимизация. Оптимальность по Парето. Выбор наилучшего набора характеристик ВС. Экспертные оценки. Методы оптимизации в конфликтных ситуациях. Применение теории игр для моделирования ВС. Решение состязательных задач на ЭВМ (Задача Фон-Неймана, Критерий Гурвица, смешанная задача)

Тема 5. Применение сетей Петри для моделирования ВС

Сети Петри, общие сведения, классификация. Основные свойства сетей Петри. Ингибиторные сети. Предикатно - атрибутные сети. Критерии продуктивности сетевых моделей. Алгебраические методы исследования сетей Петри. Раскрашенные сети Петри. Переход от блок-схемы алгоритмов к сетям Петри.

Тема 6. Применение теории автоматов для моделирования ВС

Представление ЭВМ как совокупность операционного и управляющего автоматов (модель Глушкова). Автомат Мили. Автомат Мура. Переход от блок-схемы алгоритма к автоматной модели.

Тема 7. Исследование вычислительных процессов на модели учебной ЭВМ

Архитектура учебной ЭВМ. Структура команд ЭВМ. Программирование на языке кодов и ассемблере. Составление программ с прерываниями. Работа с внешними устройствами.

Тема 8. Языки моделирования

Основные команды языка моделирования GPSS. Отчеты и их структура. Примеры моделирования вычислительных систем и вычислительного центра. Язык моделирования GPSS и его применение для расчета ВС. Основные команды языка моделирования VHDL. Примеры моделирования вычислительных устройств.

Тема 9. Разрядно параллельные и конвейерные вычисления

Вычислительные схемы Пухова. Вычислительные схемы Волдера и их распараллеливание.

Тема 10. Модели надежности ВС

Задача замены оборудования с целью предупреждения отказа.

Задача замены оборудования с учетом старения и изменения стоимости.

Тема 11. Методы оценки производительности ВС.

Оценки времени выполнения арифметических выражений (без скобок, со скобками). Оценки времени выполнения матричных преобразований и вычисления полиномов. Сравнительные характеристики параллельных и конвейерных ВС. Оценка параллельной реализации алгоритмов. Разрезание графов на подграфы. Языки параллельного программирования.

3. Список литературы

Основная:

1.  Конвей расписаний: Пер. с англ./, , – М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1975. –359 с.

2.  , Федосин систем: Практикум по GPSS/PC. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2001. – 212 с.

3.  Бычков моделей в системе моделирования GPSS. Учебное пособие. – М.: МИФИ, 1997. – 32с.

4.  Акулич программирование в примерах и задачах. – М.: Высшая школа,1986.- 319 с.

5.  Хоботов замечания к теореме Джонсона. – Автоматика и телемеханика, 1995, № 10, с. 186-187.

6.  Трахтенгерц в теорию и распараллеливание программ ЭВМ в процессе трансляции. – Наука, 1981. – 256 с.

7.  Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирования систем. – М.: Мир, 1984.-264 с.

8.  Ломазова Петри и анализ поведенческих свойств распределенных систем: Учебное пособие. – Изд-во ЯГУ, Ярославль, 2002.

9.  ведение в теорию конечных автоматов. – М.: Радио и связь, 1987. – 392 с

10.  Каган вычислительные машины и системы.

11.  сновные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2001. – 290 с.

12.  югер. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2003.- 864 с.

Дополнительная:

1.  Коняхин и средства статистического моделирования ОЭС (анализ надежности) / Учебное пособие. — СПб: ИТМО, 2005. – 50 с

2.  Автоматизированное управление технологическими процессами: Учебное пособие/ Под ред. –Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1988. –224 с.

3.  Теория расписаний и вычислительные машины / Под ред. . – М.: Наука, 1984. – 336 с.

4.  , Шкурба в теорию расписаний. – М., Наука, 1975. – 256с.

5.  Башарин по математической теории телетрафика. - М.: Изд-во РУДН, 2004. - 190 с..

6.  ведение в разработку и анализ алгоритмов. – М.: Мир, 1981. – 368 с.

7.  , , Краснер оптимизации. Применение математических методов в экономике. – М.: Просвещение, 1978. –175 с.

8.  От игр к играм. Математическое введение. – М.: Едиториал УРСС, 2003. – 112 с.

9.  Классификации архитектур вычислительных систем (на основе пособия Вл. В. Воеводин, . «Методы описания и классификации вычислительных систем». Издательство МГУ, 1994). – Электронный текстовый документ http://www. parallel. ru/computers/taxonomy/

10.  Карцев цифровых вычислительных машин.– М.: Наука, 1978. –359с.

11.  Кудрявцев операций в задачах, алгоритмах и программах. – М.: Радио и связь, 1984. –184 с.

12.  , Юрасов проектирования управляющих систем гибких автоматизированных производств. – К.: Техника, 1986. – 110 с.

13.  Глушков цифровых автоматов. – М.: Физматгиз, 1962. – 476 с

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9