CC BY
41
Секция вычислительной техники
УДК 681.3.001.63.005
В. Ф. Гузик, В. Н. Решетник, В. Г. Сидоренко,
А. С. Мееров (А-79), М. Г. Шек (А-59)
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ТОПОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ
Говоря о задаче проектирования топологии информационно-вычислительных сетей (ИВС), необходимо отметить ее сложность, многокритериальность и муль-типараметризм. Решение этой задачи методом полного перебора ведет к огромным затратам машинного времени. Вот почему встает задача создания интерактивных систем для автоматизированного проектирования топологии ИВС.
Одним из основных этапов, выполняемых при топологическом синтезе ИВС, является процесс регионально-территориальной декомпозиции исходного множества городов-узлов, подлежащих объединению в единую ИВС. В результате выполнения этого процесса определяется совокупность кластеров (подрегионов), входящих в проектируемую сеть. Процесс декомпозиции осуществляется на основе анализа матрицы расстояний, формируемой по географическим координатам городов. Результатом данного этапа является совокупность кластеров и множества городов, входящих в каждый кластер. Затем путем анализа матрицы тяготения передачи информации городов для каждого кластера определяется его статус (вертикальный или вертикально-горизонтальный). После чего для всех полученных кластеров решаются соответствующие задачи: задача синтеза вертикальной сети передачи данных (СПД) для вертикальных кластеров и ЛВС для вертикально-горизонтальных кластеров. Результатом является топологический синтез СПД во всех отдельных кластерах.
На завершающем этапе проектирования решается задача горизонтального синтеза. В качестве исходных данных для нее выступают узлы, содержащие Host-ЭВМ вертикальных СПД и шлюзы ЛВС, определенные на предыдущем этапе. Результатом является топологическая структура ИВС.
УДК 007:573.6:681.5
Ю. В. Чсриухин, Г. П. Радионов
ВЛИЯНИЕ СВОЙСТВ НЕГЛАДКИХ ФУНКЦИЙ АКТИВАЦИИ ЦИФРОВЫХ НЕЙРОПРОЦЕССОРОВ НА ДИНАМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Использование цифровой техники в нейрокомпьютинге приводит к появлению ряда принципиальных проблем из-за дискретного характера представления данных, конечной точности решения и ограниченной величины параметров. В общем случае технологические ограничения ведут к нарушению условий устойчивости, которым удовлетворяют нейронные сети (НС), работающие в непрерывном пространстве, а в ряде случаев приводят к невоз-' можности функционирования НС. Одним из примеров нарушения условий функционирования НС является переход от непрерывного представления выходной функции активации (ФА) нейроэлемента к дискретному. Такой
