Разработка нейронных моделей для коррекции ошибок в компьютерных модулярных вычислениях

• Автор: Левченко, Александр Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Ставрополь
• Количество страниц: 184 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Современное состояние теории и практики информационных методов контроля работы ЭВМ.
1.1. Анализ и общая классификация информационных методов контроля работы вычислительных средств.

1.2. Корректирующий код системы остаточных классов

1.2.1. Система остаточных классов СОК. Принципы кодирования и обработки данных в СОК.

1.2.2. Корректирующие свойства кода СОК.

1.2.3. Способы обнаружения ошибок.

1.2.4. Методы локализации и исправления коррекции ошибок.

1.3. ЛУкоды, их корректирующие способности.

1.3.1. Канонические представления целых чисел.

1.3.2. Арифметический вес и арифметическое расстояние.
1.3.3. ЛЛкоды.
1.3.4. Циклические ЛУкоды.
Выводы по главе
Глава 2. Математическая модель гибридного корректирующего кода, обнаруживающего и исправляющего ошибки, возникающие при обработке данных.
2.1. Гибридный код ЛЛСОК, его корректирующие способности.
2.2. Действия над числами, представленными в коде ЛМСОК.
2.3. Геометрические модели кодов СОК и ЛУСОК.
2.4. Оценка увеличения длины двоичного кода, обусловленного переходом от кода СОК к гибридному коду.
2.5. Решение проблемы внутренней избыточности двоичного кода СОК.
2.6. Обнаружение, локализация и исправление ошибок в коде ЛСОК. ч, Выводы по главе
Глава 3. Нейросетевые модели для обнаружения и исправления ошибок в компьютерных модулярных вычислениях.
3.1. Нейронная сеть конечного кольца.
3.2. Нейросетевая реализация гибридного кода ЛАСОК.
3.2.1. Модифицированная нейронная сеть конечного кольца.
3.2.2. Нейронные сети коррекции ошибок в коде ЛУСОК для
исправления искаженных остатков.
3.2.3. Коррекция искаженных разрядов двоичного представления АЫостатков.
3.3. Сеть Хэмминга. Использование нейронной сети Хэмминга для обнаружения и исправления ошибок в нейрокомпьютерах, функционирующих в СОК и ЛАГ СОК.
Выводы по главе 3 Заключение Литература
г

Введение
Актуальность


Линейные коды отличаются от нелинейных замкнутостью кодового множества относительно некоторого линейного оператора, например сложения или умножения слов кода. Линейность кода упрощает его построение и реализацию. В циклических кодах каждое слово содержит все свои циклические перестановки. Все п циклических перестановок (слова длины п) образуют цикл. Циклические коды важны как с точки зрения математического описания, так и для построения и реализации кода. В общем случае, чем длиннее код при фиксированной избыточности, тем больше расстояние и тем выше помехоустойчивость кода. Однако длинные коды сложно реализуются. Составные коды дают компромиссное решение задачи; из них основное значение имеют каскадные коды и коды произведения. Как правило, каскадный код состоит из двух ступеней (каскадов): внутренней и внешней. По линии связи сигналы передают внутренним кодом, символьные слова которого являются символами внешнего кода. Коды произведения строят в виде матрицы, в которой строки суть слова одного кода, а столбцы - того же или другого кода. Производные коды строят на основе некоторого исходного кода, к которому либо добавляют символы, увеличивая расстояние (расширенный код), либо сокращают часть информационных символов без изменения расстояния (укороченный код), либо выбрасывают (выкалывают) некоторые символы (выколотый, или перфорированный код). Необходимость в выкалывании возникает в результате построения на основе исходного кода другого, менее мощного, более короткого кода с тем же расстоянием. При выборе помехоустойчивого кода целесообразно разделить все возможные конфигурации ошибок на независимые (некоррелированные) и пакеты (коррелированные ошибки). В связи с этим различают коды, обнаруживающие и исправляющие независимые ошибки, и коды, способные исправлять пакеты ошибок. Под корреляционными подразумевают коды, обладающие хорошими корреляционными свойствами, важными при передаче сигналов вхождения в связь, для повышения защищенности от некоторых видов помех, извлечения сигналов из интенсивных шумов, обеспечения многостанционного доступа, построения асинхронно-адресных систем связи. Корреляционные коды включают в себя пары противоположных сигналов с хорошей функцией автокорреляции (метод внутриимпульсной модуляции), импульсноинтервальные коды, имеющие на фиксированном интервале времени постоянное для всех слов кода число импульсов с неперекрывающимися (при любом взаимном сдвиге слов во времени) значениями интервалов между импульсами, ансамбли сигналов с хорошими взаимокорреляционными свойствами. Особый класс образуют частотно-компактные коды, предназначенные для сосредоточения энергии сигнала в возможно более узкой полосе частот. Столь общая постановка задачи понимается в различных системах связи по-разному: в проводных линиях и линейных трактах, содержащих полосно-ограничивающие фильтры с крутыми фронтами, необходимо основную энергию сигнала "отодвинуть" от крайних частот к центру полосы пропускания целью уменьшения межеимвольных искажений; в сетях радиосвязи с жесткими ограничениями по электромагнитной совместимости радиосредств от кода требуется значительно (на десятки децибел) уменьшить уровень внеполосных излучений. Построение кодирование и декодирование частотнокомпактных кодов существенно зависят от метода модуляции. По функциональному назначению различают помехоустойчивые коды, применяемые при передаче (хранении) информации, и коды для коррекции ошибок, возникающих при обработке данных. Существенное отличие вторых состоит в том, что они обладают свойством, называемым арифмстичностью. Под арифметичностыо кода следует понимать равносильность информационной и контрольной частей относительно любой арифметической операции. Благодаря этому свойству, код позволяет контролировать результат арифметической операции, а этот контроль для вычислительной машины не менее важен, чем контроль передачи информации. Таким образом, многообразие существующих помехоустойчивых кодов можно представить в виде схемы, изображенной на рисунке 1. Рис. Почти все известные методы кодирования и декодирования основаны на идеях, лежащих в основе кодов с проверкой на четность [].