CC BY
30
За счёт монтажа оборудования в заводских условиях БМК обладают высоким качеством изготовления. Так же общий срок - от заказа котельной, до ввода её в эксплуатацию уменьшается приблизительно в 1,8 -3,2 раза по сравнению со стандартной капитальной котельной. Большим плюсом является и то, что блочно-модульные котельные имеют возможность транспортировки на другие объекты, за счёт дополнительных блоков можно наращивать тепловую мощность котельной и переходить с одного вида топлива на другое.
Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что в современных реалиях, где главными факторами являются экономия и мобильность, лучшим решением будет использование транспортабельной блочно-модульной котельной в системе автономного теплоснабжения. Список использованной литературы:
1. Справочник «Промышленное газовое оборудование»/ Издание 5. Под редакцией Е. А. Карякина, 2010.
2. Липов Ю.М., Третьяков Ю.М. Котельные установки и парогенераторы. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2003.
© Лукьянов М.Ю., Земляков А.С., Куликов К.К., 2015
УДК 681.3:007
А.С. Мезенцева
кандидат технических наук доцент кафедры естественнонаучных и математических дисциплин
филиала РАНХиГС в г. Калуге
СРАВНЕНИЕ СЛОВ ПРОИЗВОЛЬНОЙ ДЛИНЫ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ВЕРТИКАЛЬНОГО
СЛОЖЕНИЯ ДВОИЧНЫХ ЧИСЕЛ
Аннотация
Актуальной проблемой теории и практики вычислительных систем является создание высокопроизводительных способов параллельной обработки и распараллеливания вычислений. К способам организации параллельных вычислений относятся и методы вертикальной обработки, которые отличаются возможностью выполнения одновременно группы операций над вертикальным срезом полноразрядных данных. В работе представлен алгоритм сравнения и упорядочения слов произвольной длины на основе использования вертикального алгебраического сложения. Данный способ позволяет выполнять максимально параллельное сравнение слов с помощью ASCII кодировки и аналога дополнительного кода.
Ключевые слова
Знакоразрядный код, поразрядно-параллельное сравнение слов произвольной длины,
двоичная кодировка символов.
На основе вертикальной схемы алгебраического суммирования синтезируются алгоритмы упорядочения строковых данных, включающие максимально параллельную сортировку с одновременным слиянием, с целью выполнения операций поиска с единичной оценкой временной сложности упорядочения вне зависимости от числа упорядочиваемых элементов и длины слов.
Используя способ алгебраического сложения двоичных чисел в знакоразрядном коде на основе [1], можно осуществлять сравнение слов произвольно заданной длины. Для этого достаточно представить каждый символ двух сравниваемых слов в двоичном коде согласно его номеру ASCII-кода, записать двоичные номера символов в порядке их следования, при этом полученный набор символов интерпретируется как двоичное число в позиционной двоичной системе. Оба числа полагаются имеющими равный вес старших разрядов. Затем к сравниваемым числам-словам в двоичной форме применяется операция алгебраического сложения в знакоразрядном коде. Знак старшего ненулевого разряда результата
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12/2015 ISSN 2410-6070
выполнения операции определит результат сравнения: в случае, если старший ненулевой разряд имеет знак «-», то слово, соответствующее уменьшаемому, меньше в арифметическом и, соответственно, в лексикографическом смысле, по сравнению со словом, соответствующим вычитаемому. Если старший ненулевой разряд имеет знак «+», то слово, соответствующее уменьшаемому, в том же смысле больше слова, соответствующего вычитаемому. Если разность равна нулю, то слова совпали.
Применительно к сравнению слов в их исходной двоичной кодировке символов описанное правило даст результат сравнения в лексикографическом порядке. Ниже представлен алгоритм описанного способа.
Алгоритм построения слов в лексикографическом порядке.
Шаг 1. Представить в виде разности соответствующие двоичные коды слов с помощью ASCII таблицы, выровняв их по весу старших разрядов.
Шаг 2. Выполнить сложение двоичных кодов с помощью аналога дополнительного кода, представленного в [2].
Шаг 3. Произвести поразрядно-параллельное вертикальное суммирование. Его суть основана на том, что суммирование всех слагаемых выполняется взаимно независимо по вертикали для всех разрядных срезов и представимо в виде диагональной записи суммы каждого из них в двоичном коде согласно весу каждого разряда суммы. Полученный результат не вычисляется [3].
Шаг 4. К сравниваемым числам применить операцию алгебраического сложения в знакоразрядном коде [1].
Шаг 5. Выполнить заключительный поразрядно-параллельный шаг вертикального сложения.
В результате выполнения алгоритма знак суммы определяет результат сравнения: если старший ненулевой разряд отрицателен, то первое слово меньше второго в лексикографическом смысле, если положителен, - то оно больше в том же смысле, если разность нулевая, то слова совпали.
Например, требуется выстроить слова "word" и "world" в лексикографическом порядке. По алгоритму представим двоичные ASCII коды данных слов: "word" -01010111 01001111 01010010 01000100 и "world" -01010111 01001111 01010010 01001100 01000100.
Шаг 1.
01010111010011110101001011000100 ттт ,
- Шаг 2.
0101011101001111010100100100110001000100
01010111010011110101001011000100
1010100010110000101011011011001110111011
Шаг 3.
0 101011101001111 0 1010 01011000 100
+
1 010100010110000 1 0101 10110110011 10111 011
11111111111111 111 1111 111 0111011110111011
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Шаг 4.
111111111111 1 1 1 1 1111 11 1101 11011110111011
+
0000000000000 0 0 0 0 0000 00 01 00 0000000000000
_ Шаг 5.
-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1
1111111111111111111111111111011110111011
-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 -1 0 -1 -1 -1 0 -1 -1
+
111111111111111111111111111 10 1 1 110 111 0 11
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 -1 1 0 0 -1 1 0 -1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
С учетом того, что уменьшаемое начиналось с 8 разряда от нулевого, а вычитаемое состояло из 39
n | 1
разрядов, то из полученной алгебраической суммы необходимо будет вычесть m х (2 -1) при m = 1, n = 38. Таким образом, вычитая единицу из тридцать девятого разряда и одновременно добавляя единицу к восьмому получим:
00 000000000 0000000000000000 0-11 0001 -1100-11 0-1
В итоге, знак старшего ненулевого разряда «-» означает, что уменьшаемое меньше, следовательно, слово "word" меньше "world" в лексикографическом порядке.
Стоит отметить, что данный способ сравнения применим и к вещественным числам в форме с фиксированной точкой [4].
Список использованной литературы:
1. Ромм Я.Е. Метод вертикальной обработки потока целочисленных групповых данных. II. Приложение к бинарным арифметическим операциям // Кибернетика и системный анализ, Киев, 1998, № 6. - С. 146 - 162.
2. Ромм Я.Е., Иванова А.С. Вертикальное групповое алгебраическое суммирование применительно к сортировке со слиянием и параллельному поиску / ТГПИ. - Таганрог, 2012. - 44 с. Деп. В ВИНИТИ 03.09.2012, № 362-В2012.
3. Ромм Я.Е., Иванова А.С. Вертикальные групповые арифметические операции над целочисленными данными без вычисления переноса // Журнал Фундаментальные исследования.- №11 (часть 4) 2012 г.
4. Иванова А.С. Расширение диапазона данных для вертикальной обработки применительно к сортировке со слиянием и поиску: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата техн. наук. -Таганрог: ЮФУ, 2013. - 22 с
© Мезенцева А.С., 2015
УДК 519.87
С. А. Митрофанов, студент
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнёва
Г. Красноярск, Российская Федерация
СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Рассматривается решение задач распознавания изображений различными методами интеллектуального анализа данных. Обработка данных осуществлялась в системе RapidMiner. Представлены результаты классификации для всех задач, а также проведен бустинг по алгоритму AdaBoost и реализованы ансамбли.
Ключевые слова
Распознавание изображений, интеллектуальный анализ данных, классификация.
Распознавание изображений - одно из самых интенсивно развивающихся направлений в области информационных технологий. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и систем безопасности до оцифровки аналоговых сигналов и медицинской диагностики. В общем случае распознавание изображений - это отнесение исходных данных к определенному классу с помощью выделения существенных признаков, характеризующих эти данные, из общей массы несущественных данных.
В настоящей работе использованы 5 баз данных, в которых информация содержатся в виде численных значений закодированных пикселей [1]. В соответствии с содержанием баз данных определилось пять задач:
1) Распознавание типа почвы по снимкам со спутника.
2) Распознавание объектов в городском ландшафте.
3) Распознавание цифры по рукописи.
4) Распознавание типа автомобиля.
5) Распознавание объекта в сегментированном изображении.
