http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144676 2026-04-12T22:33:07Z 2026-04-12T22:33:07Z Рачковский, Д.А. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144783 2019-01-03T23:23:18Z 2017-01-01T00:00:00Z

Основанные на расстояниях индексные структуры для быстрого поиска по сходству Рачковский, Д.А. Рассмотрен класс таких индексных структур для быстрого поиска по сходству, при конструировании и применении которых используется только информация о значениях или ранге некоторых расстояний/сходств между объектами. Обсужден поиск как по метрическим расстояниям (для последних выполняется неравенство треугольника и другие метрические аксиомы), так и по неметрическим. Представлены структуры, которые возвращают объекты базы, являющиеся точным ответом на поисковый запрос, а также структуры для приближенного поиска по сходству (они не гарантируют точность, но обычно возвращают близкие к точным результаты и работают быстрее структур для точного поиска). Изложены общие принципы конструирования и применения некоторых индексных структур, а также рассмотрены идеи, лежащие в основе конкретных алгоритмов, как известных, так и предложенных в последнее время.; Розглянуто клас таких індексних структур для швидкого пошуку за схожістю, при конструюванні та застосуванні яких використовують тільки інформацію про значення або ранг деяких відстаней/схожостей між об’єктами. Обговорено пошук як за метричними відстанями (для яких виконується нерівність трикутника та інші метричні аксіоми), так і за неметричними. Наведено структури, які повертають об’єкти бази, що є точною відповіддю на запит, а також структури для наближеного пошуку за схожістю (вони не гарантують точності, але зазвичай повертають близькі до точних результати та працюють швидше структур для точного пошуку). Викладено загальні принципи конструювання і застосування деяких індексних структур, а також розглянуто ідеї, на яких базуються конкретні алгоритми (відомі та запропоновані останнім часом).; In this survey paper we consider the class of index structures for fast similarity search that uses for index construction and application only information about the values or ranks of some distances/similarities between objects. We discuss the search by metric distances (for which the triangle inequality and other metric axioms are valid), as well as by non-metric ones. Considered index structures include those returning the objects of the base that are exact results to the similarity search query, and index structures for approximate similarity search, which do not guarantee the accuracy, but usually return close to accurate results and work faster than the structures for exact search. Some general principles for construction and usage of index structures as well as some ideas of specific algorithms, including recently proposed ones, are discussed.

2017-01-01T00:00:00Z Опанасенко, В.Н. Крывый, С.Л. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144782 2019-01-03T23:23:14Z 2017-01-01T00:00:00Z

Синтез нейроподобных сетей на основе преобразований циклических кодов Хемминга Опанасенко, В.Н.; Крывый, С.Л. Рассматривается синтез нейроподобной сети Хемминга для реализации задачи классификации входного множества двоичных векторов. Формирование отсортированной последовательности по мере близости (расстояние Хемминга) основано на преобразованиях циклических кодов Хемминга. Доказана корректность синтеза такой реализации для произвольного значения расстояния Хемминга и произвольной разрядности входного вектора.; Розглянуто синтез нейроподібної мережі Хемінга для реалізації задачі класифікації вхідної множини двійкових векторів. Формування відсортованої послідовності за мірою близькості (відстань Хемінга) базується на перетвореннях циклічних кодів Хемінга. Доведено коректність синтезу такої реалізації для довільного значення відстані Хемінга та довільної розрядності вхідного вектора.; The authors consider the problem of synthesis of neural-like Hamming networks for the implementation of the problem of classifying an input set of binary vectors. Formation of the sorted sequence by the criterion of proximity measures (Hamming distance) is based on the conversion of cyclic Hamming codes. The correctness of the synthesis of such implementation for an arbitrary value of Hamming distance and arbitrary bit capacity of the input vector is proved.

2017-01-01T00:00:00Z Гнатив, Л.А. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144781 2019-01-03T23:23:22Z 2017-01-01T00:00:00Z

Целочисленное косинусное преобразование высокого порядка: метод построения и быстрые алгоритмы для кодирования изображений и видео с высоким разрешением Гнатив, Л.А. Предложен матричный метод построения однонормового целочисленного косинусного преобразования высокого порядка. Построено однонормовое целочисленное преобразование порядка 32 и разработаны его быстрые алгоритмы низкой вычислительной сложности (меньшей в 3,24 раза, чем в известных алгоритмах, и в 15,6 раз — чем в стандарте Н.265), и они требуют только целочисленных операций. Это преобразование не только наиболее близкое к дискретному косинусному преобразованию, но и имеет превосходные характеристики кодирования.; Запропоновано матричний метод побудови однонормового цілочисельного косинусного перетворення високого порядку. Побудовано однонормове цілочисельне перетворення порядку 32 і розроблено його швидкі алгоритми низької обчислювальної складності (яка менша в 3,24 рази, ніж у відомих алгоритмах, та в 15,6 разів, ніж у стандарті Н.265), і вони потребують тільки цілочисельних операцій. Це перетворення не тільки найближче до дискретного косинусного перетворення, але також має відмінні характеристики кодування.; Matrix method of constructing one-norm high integer cosine transform is proposed. The one-norm order-32 integer transform is constructed and its fast algorithms of low computational complexity are developed, whose computational complexity is 3.24 times less than that in the well-known algorithms and is 15.6 times less than one in standard H.265 and requires integer operations only. This transform is not only very close to the discrete cosine transform, but also has excellent coding performance.

2017-01-01T00:00:00Z Стеценко, І.В. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/144780 2019-01-03T23:23:20Z 2017-01-01T00:00:00Z

Паралельний алгоритм імітації Петрі-об’єктної моделі Стеценко, І.В. Розглянуто ефективний алгоритм імітації дискретно-подійних систем з великою кількістю елементів. Із застосуванням Петрі-об’єктного моделювання та паралельних обчислень розроблено алгоритм, який одночасно відтворює функціювання Петрі-об’єктів моделі в окремих потоках. Лінійну залежність часу його виконання від складності моделі підтверджено результатами експериментальних досліджень.; Рассмотрен эффективный алгоритм имитации дискретно-событийных систем с большим количеством элементов. С применением Петри-объектного моделирования и параллельных вычислений разработан алгоритм, который одновременно воспроизводит функционирование Петри-объектов модели в отдельных потоках. Линейная зависимость времени его выполнения от сложности модели подтверждена результатами экспериментальных исследований.; The paper considers the development of efficient simulation algorithm for discrete event systems with a great number of elements. With the use of Petri-object simulation and parallel computing, the algorithm is developed that simultaneously reproduces model’s Petri-objects operation in separate streams. The linear dependence of the runtime of the developed algorithm on model’s complexity is confirmed by experimental results.

2017-01-01T00:00:00Z