Сравнение слов произвольной длины с помощью метода вертикального сложения двоичных чисел

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

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.