Parallel (synchronous) algorithms of sorting arrays are considered. A modified synchronous sorting algorithm based on the pairwise exchange method is proposed and simulated.Keywords: synchronous sorting algorithm, sorting by the pairwise exchange method, systems of algorithmic algebras.

Вінницький національний технічний університет, м. Вінниця Анотація. Використання нейромережевих технологій при створенні експертних систем показало їх перспективність для медичного діагностування захворювань при значній кількості симптомів. Базова модель нейромережевого класифікатора зумовила використання дискримінантного аналізу для процесу класифікації. В роботі розглянуто вдосконалений варіант класифікатора на базі нейромережі Хеммінга. Вдосконалення стосується усунення одного зі зворотних латеральних зв'язків у кожного нейроподібного елемента останнього шару нейромережі. Це призвело до спрощення структури класифікатора. Імітаційне моделювання класифікаційного процесу проводилось на прикладах з медичного діагностування. Воно показало проскорення процесу класифікації майже у 2 рази у порівнянні з класичним варіантом цього процесу. Ключові слова: нейромережевий класифікатор, комп'ютерне моделювання, латеральний зв'язок, медичне діагностування. Аннотация. Использование нейросетевых технологий при создании экспертных систем показало их перспективность для медицинского диагностирования заболеваний при значительном количестве симптомов. Базовая модель нейросетевого классификатора обусловила приминение дискриминантного анализа для процесса классификации. В работе рассмотрен усовершенствованный вариант классификатора на базе нейросети Хэмминга. Усовершенствование касается устранения одного из обратных латеральных связей у каждого нейроподобного элемента последнего слоя нейросети. Это привело к упрощению структуры классификатора. Имитационное моделирование классификационного процесса проводилось на примерах из медицинского диагностирования. Оно показало ускорение процесса классификации почти в 2 раза по сравнению с классическим вариантом этого процесса. Ключевые слова: нейросетевой классификатор, компьютерное моделирование, латеральная связь, медицинское диагностирование. Abstract. The use of neural network technologies in the creation of expert systems has shown their promise for medical diagnosis of diseases with a significant number of symptoms. The basic model of the neural network classifier has led to the use of discriminant analysis for the classification process. The paper considers the advanced version of the classifier based on Hamming's neural network. Improvement relates to the elimination of one of the reverse lateral bonds in each neural-like element of the last layer of the neural network. This led to a simplification of the classifier's structure. Simulation modeling of the classification process was carried out on examples of medical diagnosis. It showed an acceleration of the classification process by almost 2 times compared with the classic version of this process.

No abstract

Вінницький національний технічний університет, м.Вінниця Анотація. При розробці розвиненого програмного та апаратного забезпечення для сучасних обчислювальних засобів інтерес представляють удосконалені методи асоціативної обробки інформації, а саме процедури сортування і вибору. Це забезпечує реалізацію ефективного пошуку потрібної інформації в масивах даних. Необхідність паралельної необчислювальної обробки великих масивів інформації потребує відповідну організацію асоціативної пам'яті, а також розробку і використання відповідних перспективних технічних засобів. Сортування вважається важливою процедурою в таких прикладних областях, як рішення економічних задач, управління базами даних (СУБД), сортування IP адрес в комп'ютерних мережах, обробка сигналів і зображень (наприклад, при нелінійній медіанній фільтрації зображень). Аналіз відомих методів сортування показав, що найбільш ефективним методом паралельного сортування з урахуванням його апаратної реалізації сортуючою мережею є метод попарного обміну. При цьому, ступінь паралелізму будь-якого методу сортування за його апаратної реалізації безпосередньо залежить від кількості схем порівняння, які спрацьовують паралельно при кожному перегляді. Для методу попарного обміну ступінь паралелізму визначається величиною ]n/2[, де nкількість вхідних числових величин або розмірність вхідного лінійного масиву чисел. У статті проаналізовано способи реалізації алгоритму сортування методом попарного обміну з топологією зв'язків між елементами масиву чисел у вигляді «стрічки» і «кільця». Для прикладу описано паралельний алгоритм сортування методом попарного обміну. Моделювання алгоритму виконано на мові високого рівня С ++. Проаналізовано отримані статистичні та графічні результати моделювання. Аналіз графічних результатів моделювання свідчить про залежність виду O(n) між кількістю циклів сортування і розмірністю n вхідного масиву. Це підтверджує ефективність апаратної реалізації сортування попарним обміном на сортуючій мережі за рахунок регулярності структури і зв'язків в процесі сортування. Можливість статистично визначити не тільки кількість циклів сортування при заданій розмірності масиву чисел, але й відповідну кількість порівнянь і переміщень значно розширює можливості вдосконалення відомих і створення нових способів синхронного сортування елементів лінійного масиву апаратно у вигляді сортуючої мережі. Ключові слова: обчислювальна складність, сортування, лінійний масив чисел. Аннотация. При разработке развитого программного и аппаратного обеспечения для современных вычислительных средств интерес представляют усовершенствованные методы ассоциативной обработки информации, а именно процедуры сортировки и выбора. Это обеспечивает реализацию эффективного поиска нужной информации в массивах данных. Необходимость параллельной невычислительной обработки больших массивов информации требует соответствующую организацию ассоциативной памяти, а также разработку и использование соответствующих перспективных технических средств. Сортировка считается важной процедурой в таких прикладных ...

Анотація. У роботі детально розглянуто основні тенденції розвитку сучасних комп'ютерних систем. Виділено такі важливі напрямки розвитку комп'ютерних систем, як інтелектуалізація, висока продуктивність і реальний час спрацювання. Наведено приклади вирішення поставлених завдань з використанням методу оброблення масивів даних за різницевими зрізами. Ключові слова: комп'ютерна система, інтелектуалізація, паралелізм, нейронні мережі, різницевий зріз. Аннотация. В работе подробно рассмотрены основные тенденции развития современных компьютерных систем. Выделены такие важные направления развития компьютерных систем, как интеллектуализация, высокая производительность и реальное время срабатывания. Приведены примеры решения поставленных задач с использованием метода обработки массивов данных по разностным срезами. Ключевые слова: компьютерная система, интеллектуализация, параллелизм, нейронные сети, разностный срез.