Найти
Результаты поиска
-
ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА ДАББАГЯНА-ВУ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ НЕЦИКЛИЧЕСКИХ ПАНДИАГОНАЛЬНЫХ ЛАТИНСКИХ КВАДРАТОВ
А.О. Новиков , Э.И. Ватутин , С.И. Егоров , В.С. Титов2024-08-12Аннотация ▼Рассматривается математическая модель и базирующийся на ней алгоритм Даббагяна-Ву,
предназначенный для построения нециклических пандиагональных латинских квадратов. Показано,
что из-за высокой вычислительной сложности и факта существования других разновидностей
пандиагональных квадратов, применение классических алгоритмов, таких как полный перебор и
циклических сдвигов, недостаточно для построения полного перечня пандиагональных латинских
квадратов. Этим подтверждается цель работы – исследование и экспериментальная апробация
математических моделей и алгоритмов, предназначенных для задачи построения за приемлемое
время. Здесь производится исследование алгоритма, представленного Даббагяном В. и Ву. Т, ко-
торый предназначен для построения пандиагональных латинских квадратов простых порядков p,
определяемых выражением p=6n+1. Можно сказать, что он является модификацией алгоритма
циклического построения. То есть, позволяет получить из исходного циклического квадрата пан-
диагональный нециклический. Преобразование выполняется путем циклических сдвигов в опреде-
ленных ячейках в каждой строке исходного квадрата. Была разработана программная реализация
алгоритма Даббагяна-Ву. Результат экспериментов подтвердил корректность предложенной
Даббагяном В. и Ву. Т. методики построения. Таким образом, для порядка 13 удалось найти 72
уникальных квадрата. К тому же, проведена попытка построения для порядка, не являющегося
нечетным простым числом, например 25. В данном случае удалось получить 4 корректных пан-
диагональных латинских квадрата. Путем дополнительных преобразований полученных наборов
увеличить количество квадратов, так, для порядка 13 коллекция расширена до 1570, а для 25 – до
210. Исследование позволило углубленно ознакомиться с алгоритмом Даббагяна-Ву и сделать вы-
вод о его особенностях – к достоинствам относится его относительно низкая вычислительная
сложность, а к недостаткам – полноценная корректность построений только для нечетных про-
стых порядков. Полученные наборы квадратов в дальнейшем будут задействованы для получения
их числовых характеристик при помощи распределенных вычислений. -
АРХИТЕКТУРА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ КОДОВ НА ГРАФАХ
В.С. Усатюк , С.И. Егоров , А.П. Локтионов , Е. А. Титенко , И.Е. Чернецкая2023-12-11Аннотация ▼Одним из важных достижений теории помехоустойчивого кодирования является
открытие кодов на графах и их важного подмножества низкоплотностных кодов
(LDPC-кодов). Используя проверочную матрицу кода на графе, можно получить марков-
ское случайное поле. LDPC-код может быть вложен в модель Изинга (разновидность мар-
ковского случайного поля) путем использования топологии тора с отрицательной
кривизной. При этом кодовые слова соответствуют седловым точкам (экстремумам) в
модели, а треппин-сеты соответствуют локальным минимумам. Использование
LDPC-кодов с увеличенным кодовым расстоянием позволяет максимально разнести седло-
вые точки, и таким образом повысить устойчивость нейронной сети к шуму и мощность
представления. При этом блочная и разряженная структура, характерная для тора отри-
цательной кривизны, упрощает мультиплексирование и снижает число обучаемых пара-
метров нейронной сети. Целью исследования являются снижение вычислительной сложно-
сти и увеличение точности нейронных сетей за счёт применения априорных структурных
(квазициклических) разряженных графов для широкого класса задач машинного обучения на
марковских случайных полях. В работе представлен новый подход, позволяющий осуществлять синтез архитектур нейронных сетей на основе кодов на графах. Предложенный под-
ход осуществляет эффективное представление марковских случайных полей за счёт при-
менения разряженных блочных (квазициклических) матриц (тензоров). Предложенный под-
ход позволяет снизить число обучаемых параметров и логарифмически снизить слож-
ность мультиплексирования тензора. Полученная на основе предложенного подхода архи-
тектура трансформера в задаче поиска пути (pathfinder) с конкурса трансформеров (long
range arena) заняла пятое место по точности классификации изображений 94.95% (1.72%
от первого места) при значительно меньшей сложности (число параметров (умножений)
синтезированной сети меньше в более чем 5 раз). Применение предложенного подхода к
задачам факторизации на плотных графах, сетевых задачах, поверхностных сетках, кова-
риационных матрицах позволило увеличить точность реконструкции по метрике Фробе-
ниуса (на отдельных задачах на 8 порядков) в сочетание с упрощением структуры мульти-
плексора в сравнение с методами усеченного сингулярного разложения TSVD и хордовой
разряженной факторизации. -
АППАРАТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ МЕТОД РЕКОНФИГУРАЦИИ ГРУППИРОВКИ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ
Е. А. Титенко , И.Е. Чернецкая , Л. А. Лисицын , М. А. Титенко , С.И. Егоров2023-10-23Аннотация ▼Рассматриваются подходы и методы управления группировкой подвижных объек-
тов, отличающихся возможностью автономного принятия решений о своем статусе в
составе группировки. Другая проблема управления такой группировкой – слабые прогноз-
ные решения связности пар элементов, их зависимость от единого центра управления.
В качестве таких объектов рассматриваются наноспутники, функционирующие в условиях
неопределённости внутренней и внешней среды. Цель – обеспечение связности аппаратов
группировки за счет децентрализованного изменения структуры. Показано, что методы и
алгоритмы динамической реконфигурации группировки подвижных объектов преимущест-
венно используют централизованный подход и единый наземный центр управления, что
для малой космонавтики нецелесообразно. Рассматривается класс методов управления с
использованием методов и технологии обработки знаний (технологии искусственного ин-
теллекта), позволяющих выделить и использовать дополнительную информацию о конфи-
гурации группировки. Под конфигурацией понимается система-двойка, описывающая со-
став и связи между соседними элементами с некоторой количественной оценкой. В ста-
тье рассматривается конфигурация связности элементов для обеспечения непрерывной
передачи данных между парой произвольных элементов группировки. Предлагаемый метод
реконфигурации является иерархическим: на верхнем уровне реконфигурация основана на
принципах самоорганизации, на нижнем уровне группировка понимается как адаптивная
система, изменяющая свое состояние на основе обученной нейронной сети по историче-
ским данным – временным рядам параметров аппаратов и их местоположения. Метод
представляет собой двухуровневый цикл опроса каждым элементом группировки своих
соседей и составлении карты сети. Эта карта сети отражает имеющиеся связи с уче-
том текущих паромеров каждого аппарата. Второй (вложенный) цикл опроса использует
управляющую информацию о будущем состоянии аппарата и связности группировки, в
целом. Внесение изменений в экземпляры карты сети каждым аппаратом и обновление
экземпляров карты сети позволяет по завершении циклов опроса получить конфигурацию
работоспособных аппаратов. Результаты сравнительного анализа показали, что методы
управления на принципах самоорганизации и адаптивного изменения структуры являются
наиболее подходящими для динамической реконфигурации группировки за счет поддержки
шагов прогнозирования. -
МЕТОД РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ
В. С. Панищев , О.О. Хомяков , Д. В. Титов , С.И. Егоров2023-10-23Аннотация ▼Целью исследования является исследование проблем, возникающих в процессе цифро-
вой обработки изображений, в системах получения текстовых характеристик объектов
продукции. Таких как выделение объектов, попадающих в кадры видеопотока и распознава-
ние текстовой маркировки, без использования специализированного аппаратного обеспече-
ния. В частности, проблемы, возникающие при работе с изображениями, содержащими
различный уровень шумов и искажений. В задачи исследования входит сравнение и анализ
методов и алгоритмов, используемых для цифровой обработки изображений, с целью поис-
ка объектов в видеопотоке, выделения и сегментации участков, содержащих текст, рас-
познавания текста и классификации полученных данных. Построение математической
модели обработки изображений, с целью получения текстовой информации о продукции в
кадрах видеопотока, с возможностью работы с различными объектами. Оценить точ-
ность распознавания при различном уровне шума и провести сравнительный анализ с аль-
тернативными решениями на основе полученных данных. В результате работы проведен
анализ методов, используемых для работы с кадрами видеопотока с целью выделения оп-
ределенных объектов. Проведен анализ методов, используемых для цифровой обработки
изображения, в частности для выделения текстовой информации. Разработан алгоритм
классификации частей текстовой информации на основе эталонных признаков. Представ-
лена математическая модель обработки изображений для выделения искомого объекта в
кадре, получения текстовой информации и классификации характеристик продукции. Про-
ведено тестирование данных методов и алгоритмов в различных условиях. Проведено
сравнение реализации классификатора символов с альтернативным вариантом. Наглядно
представлены примеры и результаты работы разработанной системы.








