RU2103737C1 - Способ обработки информации - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к информатике и вычислительной технике и предназначено для получения, обработки, кодирования, передачи, хранения и восстановления информации. Изобретение направлено на обеспечение возможности определения пространственно-временных характеристик объектов и повышение точности предсказания их поведения, а также восстановления части утраченной об объекте информации. Способ включает представление объекта в виде совокупности составляющих его элементов разбиения, а числовых значений характеристики X_s каждого элемента в виде точек на единичной окружности с использованием функции

где е - основание натурального логарифма; К - конечное число, определяемое диапазоном значений характеристик объекта [0, K-1] ; j - текущее значение характеристики, j ∈ [0, K-1]; X_s - выбранная характеристика, установление взаимосвязи между характеристиками отдельных элементов разбиения в виде функции
P (W_o + W₁X₁ + ... + W_nX_n)

а W_{0, 1...n} - весовые коэффициенты, нахождение таких значений, которые удовлетворяют значениям функции P для всех элементов разбиения, взаимосвязь между которыми установлена и восстановление информации с использованием функции P (W_o + W₁X₁ + ... + W_nX_n) с найденными значениями W_{0, 1...n} . 1 з. п. ф-лы, 4 ил.

Description

Изобретение относится к информатике и вычислительной технике и предназначено для получения, обработки, кодирования, передачи, хранения и восстановления информации.

Известен способ обработки информации, используемый для передачи информации по каналам связи, затрудняющий ее несанкционированное восстановление и прочтение ("Data encryption standart" (DES). National bureau of standarts (US) National Techn. Inform. Service, Springfield, VA, Apr. 1977).

Метод основан на представлении объекта в виде совокупности элементов разложения и использования их перестановок и подстановок в процессе передачи. Недостатком известного метода является ограниченность применения - формирование, хранение и передача шифрованной информации. А кроме того, его использование не гарантирует невозможность несанкционированного дешифрирования.

Наиболее близким к предлагаемому является известный способ обработки информации, который заключается в следующем (Охранный документ N 1082 Мальтийской республики на изобретение "Способ шифрования информации" от 15.10.91). Объект (сообщение) представляется в виде совокупности элементов разбиения (букв). Каждому элементу устанавливается характеристика X_s (например, в виде вектора значений соответствующей булевой функции от трех переменных) и представляется в виде точки на единичной комплексной окружности с использованием функции

,
где e - основание натурального логарифма;
K - конечное число, определяемое диапазоном значений характеристики объекта [0, K-1];
j - текущее значение характеристики j ∈ [0, K-1];
X_s - выбранная характеристика;
i - мнимая единица (

).

Для восстановления закодированной таким образом информации необходимо по параметрическому вектору восстановить вектор значений соответствующей этому коду булевой функции на всех наборах значений переменных. Для этого вычисляется значение функции P (W_o + W₁X₁ + ... + W_nX_n), где W_{0, 1...n} - весовые коэффициенты, при этом

Сами значения W_{0, 1,...n}, необходимые для восстановления информации, задаются или вычисляются.

Недостатком известного способа является ограниченность его применения в силу фиксированности значений, заключающаяся в обеспечении только кодирования (шифрования) информации с последующим ее декодированием (восстановлением). Поэтому известный способ может быть применен только для передачи или хранения информации и не обеспечивает определения пространственно-временных характеристик объектов, позволяющих предсказывать поведение объектов и восстанавливать части утраченной по какой-либо причине информации.

Предлагаемое изобретение направлено на обеспечение возможности определения пространственно-временных характеристик объектов и повышение точности предсказания их поведения, а также восстановления части утраченной об объекте информации.

Указанный результат достигается тем, что способ обработки информации об объекте включает представление объекта в виде совокупности составляющих его элементов разбиения, измерение величин заранее заданных характеристик X_s каждого элемента разбиения, представление числовых значений этих измеренных величин в виде точек на единичной окружности с использованием функции

где e - основание натурального логарифма;
K - конечное число, определяемое диапазоном значений характеристик объекта [0, K-1];
j - текущее значение характеристики, j ∈ [0, K-1];
X_s - выбранная характеристика,
установление взаимосвязи между характеристиками отдельных элементов разбиения в виде функции
P (W_o + W₁X₁ + ... + W_nX_n)

а W_{0, 1...n} - весовые коэффициенты; нахождение таких значений указанных коэффициентов, которые удовлетворяют значениям функции P для всех элементов разбиения, взаимосвязь между которыми установлена, и восстановление информации с использованием функции P (W_o + W₁X₁ + ... + W_nX_n) с найденными значениями W_{0, 1...n}
Указанный результат достигается также тем, что в частных случаях реализации способа для нахождения весовых коэффициентов W_{0, 1...n} используют закон коррекции

новый вектор весовых коэффициентов;
W_m = (W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{o}}$ , W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{1}}$ , ... W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{n}}$ ) - старый вектор весовых коэффициентов;
ω - коэффициент коррекции;

- вектор комплексно сопряженных значений характеристик и процесс вычисления коэффициентов ведут до совпадения W_m+1 c W_m.

Отличительными признаками предлагаемого способа являются: установление взаимосвязи между характеристиками отдельных элементов разбиения в виде функции P (W_o + W₁X₁ + ... + W_nX_n) с указанными граничными значениями; вычисление коэффициентов W_0,1...n, удовлетворяющих значениям функции P для всех элементов разбиения, взаимосвязь между которыми установлена; использование для вычисления весовых коэффициентов закона коррекции

Установление взаимосвязи между характеристиками отдельных элементов в виде упомянутой функции и нахождения весовых коэффициентов, удовлетворяющих значениям этой функции для всех этих элементов, позволяет восстанавливать утраченную часть информации, прогнозировать и определять пространственно-временные характеристики объектов и их поведение.

Использование в качестве алгоритма вычисления весовых коэффициентов закона коррекции W_m+1 = W_m +

, как показала практика применения предлагаемого способа, позволяет наиболее быстро, по сравнению с другими алгоритмами, обеспечить нахождение искомых величин.

На фиг. 1 представлено изображение объекта, информация о котором подверглась обработке; на фиг. 2 - тот же объект с утраченной на 75% информацией о нем; на фиг. 3 - одна из промежуточных стадий восстановления информации; на фиг. 4 - восстановленное изображение объекта.

В общем случае способ обработки информации реализуется следующим образом.

Объект, информация о котором подлежит обработке, разбивается на некоторое конечное число элементов разбиения. Затем определяется (измеряется) численное значение характеристики каждого элемента X_s (яркость, температура, вес, давление и т.п.) в виде конечного числа j или вектора чисел. При этом характеристики могут принимать значение от 0 до K, т.е. весь возможный интервал значений характеристики делится на K равных частей. Затем характеристика каждого элемента разбиения представляется в виде точки или вектора точек на единичной окружности с использованием функции

где e - основание натурального логарифма;
K - конечное число, определяемое диапазоном значений характеристик;
i - мнимая единица;
j - текущее значение характеристики (присущее данному элементу разбиения) j ∈ [0, K-1];
X_s - выбранная характеристика объекта (температура, яркость и т.п.).

В результате использования такого приема комплексная плоскость разбивается на "K" секторов и в зависимости от того, каково значение характеристики или характеристик элемента разбиения, соответствующая ему точка находится в определенном секторе комплексной окружности. Таким образом, исходная K-значная информация оказывается закодированной в комплексной форме.

Затем устанавливается взаимосвязь между характеристикой данного элемента разбиения с характеристиками некоторого фиксированного количества других элементов разбиения. Искомая взаимосвязь устанавливается многозначной функцией, значение которой на любом наборе входных переменных вычисляется при наличии набора комплексных чисел (W₀, W₁, ... W_n) (вектор структуры или весовой вектор) и при условии, что на всех наборах значений переменных, на которых определена функция, выполняется соотношение

Задача нахождения вектора структуры (W₀, W₁, ... W_n) решается в результате работы алгоритма обучения вычислителя. В качестве вычислителя наиболее целесообразно использовать нейропроцессорный элемент с необходимым количеством входов, а в качестве алгоритма обучения - метод итеративной коррекции с использованием функции W_m+1 = W_m +

.

где ω - коэффициент коррекции;

- вектор комплексно сопряженных значений характеристик W_m+1 = (W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m+1}}{\text{o}}$ , W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m+1}}{\text{1}}$ , ... W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m+1}}{\text{n}}$ ) - новый вектор весовых коэффициентов;
W_m = (W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{o}}$ , W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{1}}$ , ... W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{n}}$ ) - старый вектор весовых коэффициентов,
который обеспечивает быструю сходимость алгоритма обучения. При этом обучение осуществляется до полного совпадения W_m+1 c W_m.

Полученная в результате определения весовых коэффициентов W_0,1...n функция P (W₀ + W₁X₁ + ... + W_nX_n) является "ключом" для восстановления информации.

Пример. В качестве объекта, информация о котором подлежит обработке, используют массив фотографий различных людей в количестве 20 шт. Для представления объекта в виде совокупности составляющих его элементов разбиения, разобьем каждую из фотографий на некоторое количество одинаковых прямоугольников, например, разделив каждую сторону на 256 частей получим 65536 дискретных элементов, из которых состоит каждое фото. С помощью какого-либо из известных фотоэлектронных приборов измеряем яркость каждого из элементов и с помощью функции

представляем измеренное значение в виде точки на комплексной плоскости.

Затем устанавливаем взаимосвязь яркости X^* данного выбранного элемента с яркостями X₁...X_n фиксированного произвольно выбранного количества n других элементов разбиения (т. е. установление взаимосвязи с яркостями всех элементов не требуется) с помощью функции P (W₀ + W₁X₁ + ... + W_nX_n), которая определяется следующим образом
X^* = P (W₀ + W₁X₁ + ... + W_nX_n)
Эта взаимосвязь устанавливается для яркостей других элементов X₁, X₂ ... X_n.

Затем проводится обучение вычислителя, которое заключается в нахождении функции - ключа, с помощью которой можно осуществить восстановление информации. Для этого задаются произвольные значения весовых коэффициентов W_0,1...n и вычисляется значение функции P для выбранного элемента. Если равенство (1) с заданными значениями коэффициентов оказывается нарушенным, то осуществляют коррекцию по закону W_m+1 = W_m +

, где W_m+1 есть новый полный вектор, а W_m - старый.

Коррекцию осуществляют до тех пор, пока равенство (1) не будет выполнено. Затем указанная процедура выполняется для всех выбранных элементов разбиения, но для ускорения процесса для каждого последующего элемента задают уже не произвольно выбранные значения весовых коэффициентов, а установленные для предыдущего элемента. И процесс ведут до тех пор, пока не будет найден вектор (W₀, W₁ ... W_n), удовлетворяющий равенство (1) для всех элементов разбиения. Полученный таким образом вектор является ключом для восстановления информации, в том числе и частично утраченной.

Например, для восстановления информации предъявляется одна из фотографий, часть которой испорчена или утрачена. Для демонстрации возможностей способа в данном случае 3/4 исходного изображения человека, т.е. одной фотографии из 20, заменяют квадратом изображения с практически равномерной яркостью (равномерный шум) (фиг. 2). Измеряется яркость всех элементов разбиения как уцелевших от первичного изображения, так и зашумленных и с помощью найденного вектора-ключа, отражающего взаимосвязь между яркостями элементов разбиения, осуществляется коррекция яркостей элементов разбиения в зашумленной области. Откорректированное численное значение яркости подается на прибор, преобразующий полученное значение яркости в изображение (это может быть экран телевизора, печатное устройство, память ЭВМ, отображающая изображение, и т.д.). Если изображение не восстановилось полностью (фиг. 3), то процедуру повторяют.

Процесс ведут до тех пор, пока не будет получено изображение удовлетворительного качества или же, когда качество изображения перестанет улучшаться.

Предлагаемый способ может найти применение при составлении синоптических карт, прогнозирования погоды, восстановления отпечатков пальцев по их части, экстраполяции и интерполяции временных рядов (температура воздуха, уровень воды в реках и т.д.) и т.п.

Claims (2)

1. Способ обработки информации, включающий в себя представление объекта в виде совокупности составляющих его элементов разбиения, измерение величин заранее заданных характеристик X_s каждого элемента разбиения, представление числовых значений этих измеренных величин в виде точек на единичной окружности с использованием функции

где e основание натурального логарифма;
k конечное число, определяемое диапазоном значений характеристики объекта [0, k 1]
j текущее значение характеристики, j ∈ [0,k-1];
X_s выбранная характеристика;
i мнимая единица

и восстановление информации с использованием функции
P(W₀ + W₁X₁ + + W_nX_n),
где W_{0, 1,..., n} вычисляемые весовые коэффициенты, отличающийся тем, что перед восстановлением информации устанавливают взаимосвязь между характеристиками отдельных элементов разбиения в виде функции
P(W₀ + W₁X₁ + + W_nX_n),
при этом

при 2πj/k ≤ arg(Z) < 2π(j+1)/k,
и находят коэффициенты W_{0, 1,..., n}, удовлетворяющие значениям функции P для всех элементов разбиения, взаимосвязь между которыми установлена.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при вычислении коэффициентов W_0,1,...,n, используют закон коррекции

где W_m+1 = (W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m+1}}{\text{o}}$ , W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m+1}}{\text{1}}$ , ... W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m+1}}{\text{n}}$ ) - новый вектор весовых коэффициентов;
W_m = (W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{o}}$ , W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{1}}$ , ... W $\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{m}}{\text{n}}$ ) - старый вектор коэффициентов;
ω - коэффициент коррекции;

вектор комплексно сопряженных значений характеристики,
и процесс вычисления ведут до совпадения W_m + 1 c W_m.

Images