CC BY
46
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №5/2016 ISSN 2410-700X_
Обратим внимание на надпись «Response <-- 68656C6C6F9000», здесь последовательность 68656C6C6F - это результат выполнения APDU команды 8062000000, а 9000 - код возврата. Заключение
Т.о. был рассмотрен весь процесс разработки апплетов для Java смарт-карт, на примере NXP J2A40. Описанный процесс позволяет расширить функционал Java смарт-карт и реализовать полезные функции, например, по обеспечению безопасности.
Список использованной литературы
1. Смарт-карты [Электронный ресурс] // ZontCard [Электронный ресурс]. URL: http://www.zontcard.ru/forms_card/smart-karta/ (дата обращения: 10.05.2016). Загл. с экрана. Яз. рус.
2. Virtual Machine Specification Java Card™ Platform, Version 2.2.2 // Java Community Process. URL: http : //download. oracle .com/otn-pub/j cp/j ava_card_kit-2.2.1 -fr-oth-J Spec/j ava_card_kit-2_2_1 -fr-spec. zip (дата обращения: 10.05.2016).
3. Runtime Environment Specification, Java Card Platform, Version 2.2.2 // Java Community Process. URL: http : //download. oracle .com/otn-pub/j cp/j ava_card_kit-2.2.1 -fr-oth-J Spec/j ava_card_kit-2_2_1 -fr-spec. zip (дата обращения: 10.05.2016).
4. GlobalPlatform [Электронный ресурс] // Sourceforge [Электронный ресурс]. URL: http://sourceforge.net/projects/globalplatform/?source=navbar (дата обращения: 10.05.2016). Загл. с экрана. Яз. англ.
© Краснов Н.О., 2016
УДК 004.8
Лавренков Юрий Николаевич
канд. техн. наук, доцент КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана,
г. Калуга, РФ, e-mail: georglawr@yandex.ru
ОРГАНИЗАЦИЯ КОЛЕБАТЕЛЬНОГО РЕЖИМА РАБОТЫ В ОДНОРОДНЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВУЮЩИХ НЕЙРОННЫХ КОЛЬЦАХ
Аннотация
Рассмотрен вопрос динамики популяции нейронов с электрическим взаимодействием между ними. Приведён пример популяции нейросетевых элементов с однородными связями, являющимися основой для построения осциллирующих сетей. Возможность организации несинхронных колебаний в кольцевых популяциях нейронных модулей делает возможность построения модели кратковременной памяти.
Ключевые слова
Эволюционные алгоритмы оптимизации, локальные сети нейронов, кольцевой генератор, полносвязная нейронная сеть с электрическим взаимодействием, алгоритм переключающихся функций, нейронная сеть.
Популяционные алгоритмы оптимизации, инспирированные неживой природой, алгоритмы эволюции разума и стохастического диффузионного поиска требуют применения не классических генераторов случайных чисел, а хаотических последовательностей, позволяющих выполнить равномерное распределение индивидов в области поиска оптимального решения [1]. Для решения проблемы предлагается применение адаптивных кольцевых осциллирующих структур, с возможностью изменения внутреннего состояния с помощью нейросетевой системы управления, которая способна выполнить перестройку осциллятора в случае изменения внешних факторов: температуры, напряжения питания и т.д. Система способна поддерживать необходимые случайные характеристики выходного битового потока [2]. Структура системы
показана на рис. 1.
Рисунок 1 - Адаптивная осциллирующая кольцевая система
Битовая хаотическая последовательность формируется путём преобразования данных, поступающих от трёх кольцевых генераторов (КГ), выполненных на ПЛИС Altera EP3C10E144C8N. Первый и третий КГ были выполнены по классической схеме на 8 логических элементах исключающее ИЛИ (XOR), соединённых по схеме двойного кольца [3]: в первом КГ каждый элемент соединяется сам с собой и двумя соседями, в третьем КГ базовая единица образует связи уже с четырьмя соседями. Сложная система связей позволяет организовать устойчивые колебательные режимы работы, позволяющие получить несинхронные колебания в нейронных кольцевых структурах. Все КГ можно разбить на несколько подмножеств, сигналы которых перемежаются во времени, образуя диффузионную схему взаимодействия нейронных колец. Схема второго КГ приведена на рис. 2, а выходные сигналы генераторов на рис. 3.
Рисунок 2 - Схема кольцевого генератора
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №5/2016 ISSN 2410-700X_
В каждом кольцевом генераторе расположена группа элементов задержки, дающая возможность изменять параметры генерируемого сигнала для компенсации влияния внешних факторов. Элементы задержки выполнены в виде схемы последовательного соединения мультиплексоров и цепочек базовых логических ячеек, образующих канал передачи сигнала с программируемой задержкой. Топология соединений КГ выполнена также по кольцевой схеме, что позволяет генераторам осуществлять взаимное влияние на «соседей» (локальная схема управления). Часть управляющих входов (Si, S2, S3, рис. 1) мультиплексоров применяется для внешнего управления КГ, осуществляемого нейронной сетью «Mexican Hat» (глобальная схема управления) [4]. Управляющие цифровые сигналы для переключения мультиплексоров вырабатывают распределители на кольцевой схеме (РКС1-3). Пример сигнала показан на рис. 4 (первый канал - сигнал с выхода D - триггера, восьмой канал - сигнал разрешения работы). Преимущество данного типа распределителей заключается в возможности получения произвольного количества управляющих сигналов путём расширения архитектуры с сохранением логической структуры связей. Становится возможным осуществить построение линий задержки с большим числом возможных каналов передачи входного сигнала, обеспечивающих широкий диапазон изменения времени задержки сигнала.
HORIZONTAL = 500.0 ns/DIV Рисунок 3 - Выходные сигналы кольцевых генераторов
Глобальная схема управления заключается в выработке управляющих импульсов, подаваемых на шины Si, ..., S3 (рис. 1), производимых нейронной сетью «Mexican Hat». Метод инициализации нейронной сети базируется на алгоритме переключающихся функций [5]:
1. Формируется популяция искусственных хромосом S, в которых закодировано состояние потенциальных нейронных сетей.
2. Случайным образом разбиваем популяцию S на F субпопуляций: Si, S2, ..., Sf, каждая включает S/F агентов популяции.
3. Вводится предположение, что для каждой субпопуляции функция пригодности выбирается из некоторого заданного множества.
4. Реализуется пропорциональная селекция в каждой субпопуляции на основе соответствующей ей функции пригодности.
5. По общим правилам генетического алгоритма применяются операторы скрещивания и мутации.
6. Если получены приемлемые результаты, то синтез потенциальных архитектур останавливается, в противном случае возвращаемся к шагу 2.
0.0 ms 1.0 ms
+0.1 ms +0.2 ms +0.|ms +0,4 ms +0.5 ms +0.6 ms +0.7 ms +0.Й ms +0 9 ms + +0.2 ms +0.| ms +C.4 ms +0.5 ms +0 6 ms +0.7 ms +0.8 ms
Channel 1
Channel 2
Channel 3
Channel 4
Channel 5
Channel 6
Channel 7
Channel 8
Рисунок 4 - Выходные сигналы РКС
В качестве алгоритма оптимизации весовых коэффициентов был использован алгоритм с возвратом при неудачном шаге. Состояние системы дендритов фиксируется в определённом положении. Из исходной конфигурации делается шаг в случайном направлении, если значение ошибки системы уменьшилось, то решение принимается. В противном случае происходит возврат к исходному состоянию, и процедура поиска продолжается с пробы в другом направлении. Выбранный метод нахождения оптимального решения требует организации генерации возможных направлений поиска. Для решения этой проблемы применялся составной матричный конгруэнтный генератор. Цель применения именно этой конфигурации генератора случайных чисел, заключается в возможности параллельного производства множества последовательностей.
Изменённый сигнал осциллятора показан на рис. 5.
я Ц . Г, : Л Д. 1
|(1 ш М ш m Ali :J|Jl щ
1 1 1 Ч 1 1 г'11
: :
!
HORIZONTAL = 500.0 ns/DIV Рисунок 5 - Модифицированный выходной сигнал генератора
Перестройка архитектуры осциллирующих кольцевых систем с помощью нейронной сети делает возможным изменение свойств генерируемых случайных последовательностей для динамической адаптации к требованиям алгоритмов оптимизации.
Список использованной литературы: 1. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновлённые природой:
учебное пособие / А.П. Карпенко. - Москва: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. - 446 с.
2. Кащенко С.А., Майоров В.В. Модели волновой памяти. Изд. стереотип. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2014. - 288 с.
3. Букреев И.Н., Горячев В.И., Мансуров Б.М. Микроэлектронные схемы цифровых устройств. - 4-е изд. переб. и доп., Москва: Техносфера, 2009. - 712с.
4. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. - 1104 с.
5. Акинин М.В., Никифоров М.Б., Таганов А.И. Нейросетевые системы искусственного интеллекта в задачах обработки изображений. - М.: Горячая линия - Телеком, 2016. - 152 с.
© Лавренков Ю.Н., 2016
УДК 626.823.6 (045/046)
Мамбетов Эрик Мунайтбасович
старший преподаватель кафедры «Механика и природообустройство» Кыргызский государственный
университет строительства, транспорта и архитектуры им. Н. Исанова
Бишкек, Кыргызская Республика
РАСХОДОМЕРНОЕ СООРУЖЕНИЕ ДЛЯ ВНУТРИХОЗЯЙСТВЕННЫХ КАНАЛОВ
С ЗЕМЛЯНЫМ РУСЛОМ
Аннотация
В статье дается краткая характеристика на внутрихозяйственные каналы с земляным руслом и причины - почему на этих водотоках не обеспечивают учет воды расходомеры типов «фиксированное русло», «водосливы с тонкой стенкой».
Отмечая, что наиболее подходящим к условиям внутрихозяйственных каналов с земляным руслом является расходомер типа «Конусный насадок», указываются недостатки таких сооружений, из-за которых построенные сооружения не используются в качестве средств при учете воды.
В последние годы для улучшения водоучета построенные сооружения заменяются на расходомеры типа «Диафрагма», характеристика одного из них (на Р-2-6 системы ЗБЧК) приводится в публикуемой статье.
Ключевые слова
Внутирихозяйственные каналы с земляным руслом, водомерные сооружения, фиксированное русло, водослив с тонкой стенкой, «диафрагма», «конусный насадок».
Внутрихозяйственные каналы с земляным руслом, как известно [1], имеют малые размеры (Ь=0,5-1,0м, Hстр=0,6-0,8м, m=1, К0,001, где Ь - ширина водотока по дну, ^тр - строительная высота, m - откосы, i -уклоны по дну) и, следовательно, малые пропускные способности (Qmax=0,2-0,5м3/с). Эти каналы подвержены заилению наносами и зарастанию растительностью (в нижней зоне - камышом).
Для учета воды в таких каналах строятся, как правило, водомерные сооружения типа «фиксированное русло» и «водослив с тонкой стенкой». Но эти расходомеры, как показывают результаты исследований их работы [1], в год ввода их в эксплуатацию сразу же выходят из строя - отводящие от сооружений водотоки сильно заиливаются наносами (илом, песком) и зарастают растительностью (в нижней зоне - камышом), в результате:
- резко уменьшается их живое сечение, приводя тем самым к уменьшению пропускной способности самих водотоков;
- расходомеры перестают работать при равномерном (водомер типа «фиксированное русло») и свободном (водослив с тонкой стенкой) режимах истечения, из-за создания подпоров переменного характера.
