RU2398281C2 - Multilayer modular computer system - Google Patents
Multilayer modular computer system Download PDFInfo
- Publication number
- RU2398281C2 RU2398281C2 RU2008143737/09A RU2008143737A RU2398281C2 RU 2398281 C2 RU2398281 C2 RU 2398281C2 RU 2008143737/09 A RU2008143737/09 A RU 2008143737/09A RU 2008143737 A RU2008143737 A RU 2008143737A RU 2398281 C2 RU2398281 C2 RU 2398281C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- modules
- layer
- outputs
- inputs
- processor
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Заявленное устройство многослойной модульной вычислительной системы относится к вычислительной технике и может использоваться для создания сложных автоматических систем управления и систем с искусственным интеллектом, в том числе - для управления оборудованием и технологическими процессами в машиностроении, для систем автоматического управления авиационной и космической техникой и т.д.The claimed device multilayer modular computing system relates to computing and can be used to create complex automatic control systems and systems with artificial intelligence, including for controlling equipment and technological processes in mechanical engineering, for automatic control systems for aviation and space technology, etc. .
Известны примеры различных модульных вычислительных систем.Examples of various modular computing systems are known.
Например, компьютер Cray T3D, являющийся суперкомпьютером с массовым параллелизмом и с распределенной памятью [1]. В его состав входят два типа основных компонентов: вычислительные узлы и коммутационная сеть. Коммутационная сеть компьютера Cray T3D образует трехмерную решетку, соединяя сетевые маршрутизаторы узлов в трех пространственных направлениях. Связь между двумя смежными узлами реализована с помощью двух однонаправленных каналов передачи данных, что допускает одновременный обмен данными в противоположных направлениях. Недостатком этого устройства является низкая реальная производительность при решении задач, требующих большого числа междупроцессорных пересылок.For example, a Cray T3D computer, which is a massively parallelized supercomputer with distributed memory [1]. It consists of two types of main components: computing nodes and a switching network. The Cray T3D computer switching network forms a three-dimensional lattice, connecting network routers of nodes in three spatial directions. Communication between two adjacent nodes is realized using two unidirectional data transmission channels, which allows simultaneous data exchange in opposite directions. The disadvantage of this device is the low real performance in solving problems requiring a large number of interprocessor transfers.
Известна многопроцессорная система, состоящая из модулей [2]. Модуль многопроцессорной системы, предназначенный для построения многопроцессорных систем, содержит группу макропроцессоров, выполняющих крупные математические операции, группу мультиконтроллеров распределенной памяти, обеспечивающих скоростной обмен информацией между оперативной памятью и макропроцессорами и параллельно-конвейерную обработку информации, матричный коммутатор, обеспечивающий прямые пространственные соединения между всеми компонентами системы, причем информационные входы устройства соединены с двунаправленными входами/выходами оперативной памяти и двунаправленными входами/выходами блока мультиконтроллеров распределенной памяти.Known multiprocessor system consisting of modules [2]. The multiprocessor system module, designed to build multiprocessor systems, contains a group of macroprocessors that perform large mathematical operations, a group of multicontrollers of distributed memory that provide high-speed information exchange between RAM and macroprocessors and parallel-pipelined information processing, a matrix switch that provides direct spatial connections between all components system, and the information inputs of the device are connected with bidirectional and input / output memory and bidirectional inputs / outputs multicontroller allocated memory block.
Известны многослойные нейронные сети [3], которые содержат несколько слоев нейронов. Нейроны имеют много входов и много выходов. Входы и выходы нейронов каждого слоя соединены соответственно с входами и выходами нейронной сети и выходами и входами нейронов из других слоев. Входы и выходы нейронов одного слоя между собой не связаны.Multilayer neural networks are known [3], which contain several layers of neurons. Neurons have many inputs and many outputs. The inputs and outputs of the neurons of each layer are connected respectively to the inputs and outputs of the neural network and the outputs and inputs of neurons from other layers. The inputs and outputs of neurons of the same layer are not interconnected.
Известны полезные модели «Нейронная сеть» и «Доменная нейронная сеть» [4, 5]. В нейронной сети [4] имеются нейроны и коммутаторы. Нейроны имеют один вход и один выход и выполняют функции обработки информации и принятия решения. Входы и выходы нейрона соединены с входами и выходами коммутаторов. Коммутатор нейронной сети состоит из таблицы связей нейронов, составляющих фрагмент сети, и устройства, передающего информацию между нейронами на основе этой таблицы. Входы и выходы коммутатора соединены с входами и выходами других коммутаторов и входами и выходами нейронов сети.Utility models “Neural network” and “Domain neural network” are known [4, 5]. In the neural network [4] there are neurons and switches. Neurons have one input and one output and perform the functions of information processing and decision making. The inputs and outputs of the neuron are connected to the inputs and outputs of the switches. A neural network switch consists of a table of neuron connections that make up a fragment of a network, and a device that transmits information between neurons based on this table. The inputs and outputs of the switch are connected to the inputs and outputs of other switches and the inputs and outputs of the network neurons.
Фрагменты сети, содержащие соединенные между собой нейроны и коммутаторы, объединены в домены [5]. Домены подключены к коммутаторам более высокого уровня. В домен входит шлюз. Домен имеет один вход и один выход, которые образованы соответственно внешним входом и внешним выходом шлюза. Шлюз имеет один внешний вход и один внешний выход, а также много внутренних входов и внутренних выходов. Шлюз содержит таблицу шлюзования, задающую соединение внешнего входа и внешнего выхода шлюза соответственно с внутренними входами и выходами шлюза, а также устройство, принимающее и передающее информацию на основе этой таблицы. Внутренние входы и внутренние выходы шлюза подсоединены соответственно к входам и выходам внутренних коммутаторов, нейронов и доменов более низкого уровня, входящих в фрагмент сети, который образует домен.Fragments of a network containing interconnected neurons and switches are combined into domains [5]. Domains are connected to higher level switches. The domain includes a gateway. A domain has one input and one output, which are formed respectively by the external input and external output of the gateway. The gateway has one external input and one external output, as well as many internal inputs and internal outputs. The gateway contains a gateway table that defines the connection of the external input and external output of the gateway, respectively, with the internal inputs and outputs of the gateway, as well as a device that receives and transmits information based on this table. The internal inputs and internal outputs of the gateway are connected respectively to the inputs and outputs of the internal switches, neurons, and lower-level domains that are part of the network fragment that forms the domain.
Наиболее близкой по технической сущности к заявленному устройству является полезная модель «Модульная вычислительная система» [6].Closest to the technical nature of the claimed device is a utility model "Modular computing system" [6].
Устройство модульной вычислительной системы /Л.-6/, где каждый модуль содержит несколько разъемов, сетевой контроллер-маршрутизатор, шлюз и функциональные блоки, причем разъем используется для взаимного соединения модулей, шлюз модуля имеет один внешний вход и один внешний выход, а также много внутренних входов и выходов, подсоединенных соответственно к выходам и входам упомянутых функциональных блоков, отличающееся тем, что входы и выходы контроллера-маршрутизатора подсоединены к разъемам, а также к внешнему входу и внешнему выходу шлюза.The device of a modular computing system / L.-6/, where each module contains several connectors, a network controller-router, a gateway and functional blocks, the connector being used for interconnecting the modules, the module gateway has one external input and one external output, as well as many internal inputs and outputs connected respectively to the outputs and inputs of the said function blocks, characterized in that the inputs and outputs of the controller-router are connected to the connectors, as well as to the external input and external output of the gateway a.
Устройство модульной вычислительной системы [6], отличающееся тем, что все модули имеют одинаковую форму и размер, причем модуль выполнен как объемная геометрическая фигура, у которой все грани имеют форму равностороннего n- угольника, на поверхности каждой грани имеются разъемы для соединения модулей между собой, а также для приема-передачи информации и подачи питающего напряжения.A device of a modular computing system [6], characterized in that all modules have the same shape and size, and the module is designed as a three-dimensional geometric figure, in which all faces have the shape of an equilateral n-gon, on the surface of each face there are connectors for connecting the modules to each other , as well as for receiving and transmitting information and supplying voltage.
Заявленное устройство многослойной модульной вычислительной системы позволяет реализовать сложные автоматические системы управления и искусственного интеллекта на базе больших доменных нейронных сетей.The claimed device multilayer modular computing system allows you to implement complex automatic control systems and artificial intelligence based on large domain neural networks.
Техническим результатом заявляемого устройства является:The technical result of the claimed device is:
- создание сложных модульных вычислительных систем на базе больших доменных нейронных сетей;- the creation of complex modular computing systems based on large domain neural networks;
- повышение скорости принятия решения;- increase the speed of decision making;
- сокращение затрат на производство за счет унификации номенклатуры модулей;- reduction of production costs due to the unification of the range of modules;
- возможность наращивания слоев и модулей в каждом слое в процессе эксплуатации системы при усложнении задачи;- the ability to build up layers and modules in each layer during the operation of the system while complicating the task;
- повышение надежности вычислительной системы за счет введения резервных модулей и слоев.- improving the reliability of the computing system by introducing redundant modules and layers.
П.1. Устройство многослойной модульной вычислительной системы, где имеются несколько слоев, включая слой нейронной сети, транспортный слой и процессорный слой, причем транспортный слой содержит модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов, процессорный слой содержит процессорные модули, а все упомянутые модули имеют много входов и много выходов, соединенных между собой и подсоединенных к входам и выходам системы,A.1. The device is a multilayer modular computing system, where there are several layers, including a neural network layer, a transport layer and a processor layer, the transport layer containing modules of network controllers-routers, the processor layer contains processor modules, and all the above-mentioned modules have many inputs and many outputs connected between themselves and connected to the inputs and outputs of the system,
где процессорные модули выполняют функции интерфейса с внешней средой, инициализации вычислительной системы, задания маршрута передачи информации и его реконфигурации, функции памяти и хранения информации о состоянии системы и ее модулей, восстановления работоспособности системы при отказе,where the processor modules perform the functions of an interface with the external environment, initialization of the computing system, setting the transmission route of information and its reconfiguration, the function of memory and storage of information about the state of the system and its modules, restoring the system in case of failure
а модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов выполняют функции приема и передачи информации между слоями и модулями системы,and the modules of network controller-routers perform the functions of receiving and transmitting information between layers and modules of the system,
отличающееся тем, что слой нейронной сети состоит из модулей доменов, где модуль домена нейронной сети имеет один внешний вход и один внешний выход, которые подключены к входам и выходам одного модуля сетевого контроллера-маршрутизатора.characterized in that the neural network layer consists of domain modules, where the neural network domain module has one external input and one external output, which are connected to the inputs and outputs of one network controller-router module.
П.2. Устройство по п..1, отличающееся тем, что процессорные модули выполняют функции обучения модулей доменной нейронной сети.A.2. The device according to claim 1, characterized in that the processor modules perform the learning functions of the modules of a domain neural network.
П.3. Устройство по п.2, отличающееся тем, что каждый слой системы, в свою очередь, строится из отдельных вложенных слоев по тем же принципам, что и устройство вычислительной системы в целом.A.3. The device according to claim 2, characterized in that each layer of the system, in turn, is built from separate nested layers according to the same principles as the device of the computing system as a whole.
Схема заявленного устройства многослойной модульной вычислительной системы показана на чертеже.A diagram of the claimed device multilayer modular computing system is shown in the drawing.
Устройство многослойной модульной вычислительной системы (чертеж), которая состоит из взаимосвязанных слоев n1, n2, n3.The device is a multilayer modular computing system (drawing), which consists of interconnected layers n1, n2, n3.
Количество слоев модульной вычислительной системы может быть сколь угодно большим (но не менее трех) в зависимости от сложности решаемой задачи и требований к надежности. В процессе эксплуатации к модульной вычислительной системе могут добавляться новые слои, по мере необходимости.The number of layers of a modular computing system can be arbitrarily large (but not less than three), depending on the complexity of the task and the reliability requirements. During operation, new layers can be added to the modular computing system, as necessary.
Каждый слой содержит унифицированные вычислительные модули одного типа (4, 5, 6). Входы и выходы модулей соединены между собой, а также подсоединены к входам и выходам системы. Для взаимного соединения модулей системы между собой, а также для приема и передачи данных между модулями используются разъемы.Each layer contains unified computing modules of the same type (4, 5, 6). The inputs and outputs of the modules are interconnected, as well as connected to the inputs and outputs of the system. For interconnecting the system modules with each other, as well as for receiving and transmitting data between the modules, connectors are used.
В многослойной модульной вычислительной системе имеются несколько слоев, в том числе - слой доменов нейронной сети n1, транспортный слой n2 и процессорный слой n3. Каждый слой содержит унифицированные модули одного типа, которые имеют входы и выходы. Слой n1 содержит модули доменов нейронной сети 4. Транспортный слой n2 содержит модули сетевых контроллеров-маршрутизаторов 5. Процессорный слой n3 содержит процессорные модули 6. Входы и выходы модулей соединены с входами и выходами модулей того же и других слоев и входами и выходами системы. При необходимости резервирования модулей, а также при усложнении и расширении функциональных возможностей устройства в него добавляются новые модули или новые слои.In a multilayer modular computing system, there are several layers, including the neural network domain layer n1, transport layer n2, and processor layer n3. Each layer contains unified modules of the same type, which have inputs and outputs. Layer n1 contains the domain modules of neural network 4. Transport layer n2 contains modules of network controllers-routers 5. The processor layer n3 contains processor modules 6. The inputs and outputs of the modules are connected to the inputs and outputs of the modules of the same and other layers and the inputs and outputs of the system. If necessary, redundancy of modules, as well as complicating and expanding the functionality of the device, new modules or new layers are added to it.
Устройство работает следующим образом. Модуль домена нейронной сети 4 состоит из нейронов и коммутаторов и используется как устройство хранения и обработки информации. Модуль домена 4 имеет один вход и один выход, которые подсоединены к входу и выходу одного модуля сетевого контроллера-маршрутизатора 5. Модуль сетевого контроллера-маршрутизатора 5 имеет много входов и выходов, которые подсоединены к входам и выходам модулей доменов 4, других контроллеров-маршрутизаторов 5 и процессорных модулей 6. Входы и выходы процессорных модулей 6 подсоединены к входам и выходам модулей сетевых контроллеров-маршрутизаторов 5 и других процессорных элементов 6, а также к входам-выходам вычислительной системы (i/o 1 … i/o n3). Модуль сетевого контроллера-маршрутизатора 5 выполняет функции передачи информации между модулями, причем маршрут передачи задает процессорный слой.The device operates as follows. The domain module of neural network 4 consists of neurons and switches and is used as a device for storing and processing information. The domain 4 module has one input and one output that are connected to the input and output of one module of the network controller-router 5. The network controller-router 5 module has many inputs and outputs that are connected to the inputs and outputs of the domain modules 4, other controller-routers 5 and processor modules 6. The inputs and outputs of the processor modules 6 are connected to the inputs and outputs of the modules of the network controller-routers 5 and other processor elements 6, as well as to the inputs and outputs of the computing system (i / o 1 ... i / o n3). The module of the network controller-router 5 performs the function of transmitting information between the modules, and the transmission route defines the processor layer.
Информация передается между модулями в форме пакетов данных, в которые входят адреса слоя-отправителя и модуля-отправителя, адреса слоя-получателя и модуля-получателя. Модуль сетевого контроллера-маршрутизатора 5 выполняет прием и передачу информации в соответствии с адресами слоев и модулей системы.Information is transmitted between the modules in the form of data packets, which include the addresses of the sending layer and the sending module, addresses of the receiving layer and the receiving module. The network controller-router module 5 receives and transmits information in accordance with the addresses of the layers and modules of the system.
Сетевой контроллер-маршрутизатор определяет адрес слоя и модуля, для которого пришла информация. Если эта информация передается для данного слоя, то контроллер-маршрутизатор передаст ее в модуль с адресом получателя или в другой контроллер-маршрутизатор. Если эта информация передается для другого слоя, контроллер-маршрутизатор передает ее в транспортный слой, ближайший к модулю-получателю. Для маршрутизации информации между модулями используется алгоритм, аналогичный маршрутизации сообщений в компьютерной сети (например, в сети Internet).The network controller-router determines the address of the layer and the module for which the information arrived. If this information is transmitted for this layer, the controller-router will transmit it to the module with the recipient address or to another controller-router. If this information is transmitted for another layer, the controller-router passes it to the transport layer closest to the receiver module. To route information between modules, an algorithm is used similar to routing messages on a computer network (for example, on the Internet).
Процессорный модуль может быть реализован как цифровое или аналоговое устройство. Если процессорный модуль реализован как аналоговое устройство, то все его выходы должны иметь аналого-цифровой преобразователь (АЦП), а входы - цифроаналоговый преобразователь (ЦАП).The processor module can be implemented as a digital or analog device. If the processor module is implemented as an analog device, then all of its outputs must have an analog-to-digital converter (ADC), and the inputs must have a digital-to-analog converter (DAC).
Процессорные модули выполняют функции интерфейса с внешней средой, инициализации вычислительной системы, маршрутизации информации в системе, обучения нейронной сети и восстановления работоспособности при отказе всей системы, отдельных слоев или модулей.The processor modules perform the functions of an interface with the external environment, initialization of the computing system, routing information in the system, training the neural network and restoring operability in case of failure of the entire system, individual layers or modules.
Процессорные модули выполняют функции обучения доменов нейронной сети. При обучении модуля доменной нейронной сети в памяти процессорного модуля формируется таблица коммутации входов и выходов нейронов внутри домена, а также таблица коммутации входов и выходов модулей доменов внутри слоя.The processor modules perform the training functions of the neural network domains. When training a module of a domain neural network, a table of switching inputs and outputs of neurons inside a domain is formed in the memory of the processor module, as well as a table of switching inputs and outputs of domain modules inside a layer.
Таблица коммутации входов и выходов нейронов внутри домена содержит связи и весовые коэффициенты выходов нейронов, входящих в этот домен.The switching table of the inputs and outputs of neurons within a domain contains the relationships and weights of the outputs of neurons that are members of this domain.
В таблице коммутации входов и выходов доменов внутри слоя записана аналогичная информация, но уже для более высокого уровня - взаимные связи и весовые коэффициенты выходов модулей доменов.In the switching table of the inputs and outputs of the domains inside the layer, similar information is recorded, but for a higher level - mutual relations and weighting coefficients of the outputs of the domain modules.
После обучения доменов нейронной сети упомянутые таблицы копируются из памяти модулей процессорного слоя в коммутаторы доменов нейронной сети. На основании этой информации процессорный слой задает маршрут передачи информации, а затем передает маршрут транспортному слою, который его реализует. Транспортный слой обеспечивает передачу информации между доменами нейронной сети.After training the neural network domains, the tables are copied from the memory of the processor layer modules to the neural network domain switches. Based on this information, the processor layer sets the information transmission route, and then transmits the route to the transport layer that implements it. The transport layer provides the transfer of information between domains of a neural network.
Повышение отказоустойчивости многослойной модульной системы возможно за счет некоторого числа резервных слоев или резервных модулей в каждом слое. При отказе любого модуля домена нейронной сети нет необходимости проводить повторное обучение. При отказе домена или сетевого контроллера-маршрутизатора таблица коммутации домена копируется из памяти процессорного элемента в коммутатор резервного домена, а затем проводится повторная маршрутизация. Таким образом, обеспечивается высокая надежность устройства.Improving the fault tolerance of a multilayer modular system is possible due to a number of redundant layers or redundant modules in each layer. If any module of the neural network domain fails, there is no need to re-train. In the event of a domain or network controller-router failure, the domain switching table is copied from the processor element memory to the backup domain switch, and then rerouting is performed. Thus, high reliability of the device is ensured.
Процессорный слой выполняет функции управления транспортным слоем (включая маршрутизацию и реконфигурацию), а также функции интерфейса с внешней средой и памяти, где хранится полная информация о модулях вычислительной системы.The processor layer performs the functions of controlling the transport layer (including routing and reconfiguration), as well as the functions of the interface with the external environment and memory, where full information about the modules of the computing system is stored.
Модульная система может состоять из большого числа слоев, причем каждый слой системы, в свою очередь, может строиться из вложенных слоев по тем же принципам, что и устройство вычислительной системы в целом.A modular system can consist of a large number of layers, and each layer of the system, in turn, can be built of nested layers according to the same principles as the device of the computing system as a whole.
Источники информацииInformation sources
1. Вычислительные процессоры и системы. / Под ред. Г.Н.Марчука. Выпуск 7. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1990.1. Computing processors and systems. / Ed. G.N. Marchuk. Issue 7. - M.: Science. The main edition of the physical and mathematical literature, 1990.
2. Левин И.И., Виневская Л.И. Модуль многопроцессорной системы. Заявка №2004136937/09, дата подачи заявки 16.12.2004, МПК G06F 15/16.2. Levin I.I., Vinevskaya L.I. Multiprocessor system module. Application No. 2004136937/09, filing date of the application is December 16, 2004, IPC G06F 15/16.
3. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: - М.: ИПРЖР, 2000. - 416 с.: ил (Нейрокомьютеры и их применение).3. Galushkin A.I. Theory of neural networks. Prince 1: - M .: IPRZhR, 2000. - 416 p .: silt (Neurocomputers and their application).
4. Кабак И.С., Суханова Н.В. Нейронная сеть. Патент на полезную модель №66831, опубл. 27.09.2007, Бюл. №27.4. Kabak I.S., Sukhanova N.V. Neural network. Utility Model Patent No. 66831, publ. 09/27/2007, Bull. Number 27.
5. Кабак И.С., Суханова Н.В. Доменная нейронная сеть. Патент на полезную модель №72084, опубл. 27.03.2008, Бюл. №9.5. Kabak I.S., Sukhanova N.V. Domain neural network. Utility Model Patent No. 72084, publ. 03/27/2008, Bull. No. 9.
6. Кабак И.С., Суханова Н.В. Модульная вычислительная система. Патент на полезную модель №75247, опубл. 27.07.2008.6. Kabak I.S., Sukhanova N.V. Modular computing system. Utility Model Patent No. 75247, publ. 07/27/2008.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008143737/09A RU2398281C2 (en) | 2008-11-07 | 2008-11-07 | Multilayer modular computer system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008143737/09A RU2398281C2 (en) | 2008-11-07 | 2008-11-07 | Multilayer modular computer system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2008143737A RU2008143737A (en) | 2010-05-20 |
| RU2398281C2 true RU2398281C2 (en) | 2010-08-27 |
Family
ID=42675576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2008143737/09A RU2398281C2 (en) | 2008-11-07 | 2008-11-07 | Multilayer modular computer system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2398281C2 (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2530270C2 (en) * | 2012-10-23 | 2014-10-10 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (НИЯУ МИФИ) | Virtual stream computer system based on information model of artificial neural network and neuron |
| RU2664404C2 (en) * | 2016-12-21 | 2018-08-17 | Федеральное государственное автономное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН) | Method for providing operability of computer system and device for its implementation |
| RU2669509C2 (en) * | 2016-12-14 | 2018-10-11 | Федеральное государственное автономное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН) | Method of monitoring the operating capability of the computer system and the control scheme for its implementation |
| RU2679742C1 (en) * | 2018-04-26 | 2019-02-12 | Акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (АО "Российские космические системы") | Ground-based automated space management complex on the basis of the neural network technologies and elements of the artificial intelligent technologies using the knowledge base on the basis of the blockchain technology |
| RU2680201C1 (en) * | 2018-01-09 | 2019-02-18 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (НИЯУ МИФИ) | Architecture for intellectual computing and information-measuring systems with fuzzy media computations |
| RU2777882C2 (en) * | 2020-10-06 | 2022-08-11 | Общество с ограниченной ответственностью "Айкриэйт" | System for collection, decision-making and data transmission |
-
2008
- 2008-11-07 RU RU2008143737/09A patent/RU2398281C2/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Головко B.A. Нейронные Сети: обучение, организация и применение. - М.: Издательское предприятие редакции журнала «Радиотехника», 2001, с.59, 93-95, 210-224. * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2530270C2 (en) * | 2012-10-23 | 2014-10-10 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (НИЯУ МИФИ) | Virtual stream computer system based on information model of artificial neural network and neuron |
| RU2669509C2 (en) * | 2016-12-14 | 2018-10-11 | Федеральное государственное автономное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН) | Method of monitoring the operating capability of the computer system and the control scheme for its implementation |
| RU2664404C2 (en) * | 2016-12-21 | 2018-08-17 | Федеральное государственное автономное учреждение науки Институт конструкторско-технологической информатики Российской академии наук (ИКТИ РАН) | Method for providing operability of computer system and device for its implementation |
| RU2680201C1 (en) * | 2018-01-09 | 2019-02-18 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (НИЯУ МИФИ) | Architecture for intellectual computing and information-measuring systems with fuzzy media computations |
| RU2679742C1 (en) * | 2018-04-26 | 2019-02-12 | Акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (АО "Российские космические системы") | Ground-based automated space management complex on the basis of the neural network technologies and elements of the artificial intelligent technologies using the knowledge base on the basis of the blockchain technology |
| RU2777882C2 (en) * | 2020-10-06 | 2022-08-11 | Общество с ограниченной ответственностью "Айкриэйт" | System for collection, decision-making and data transmission |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2008143737A (en) | 2010-05-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2398281C2 (en) | Multilayer modular computer system | |
| Guo et al. | Global exponential synchronization of multiple memristive neural networks with time delay via nonlinear coupling | |
| Wang et al. | Synchronization of multi-layer networks: From node-to-node synchronization to complete synchronization | |
| TW202022644A (en) | Operation device and operation method | |
| Finkel | Processor interconnection strategies | |
| Ahmed et al. | Exponential synchronization via pinning adaptive control for complex networks of networks with time delays | |
| Feng et al. | A new routing algorithm for a class of rearrangeable networks | |
| Hoefler et al. | HammingMesh: a network topology for large-scale deep learning | |
| JPH04232562A (en) | Computer apparatus | |
| Gheorghe et al. | Computational models of collective foraging | |
| Concepcion | A hierarchical computer architecture for distributed simulation | |
| RU75247U1 (en) | MODULAR COMPUTER SYSTEM | |
| Wei et al. | BSN-mesh and its basic parallel algorithms | |
| US11614946B2 (en) | Networked computer | |
| Hironaka et al. | Towards an optimized multi FPGA architecture with STDM network: A preliminary study | |
| Katayama et al. | An energy-efficient computing approach by filling the connectome gap | |
| Chen et al. | Wavelength assignment for realizing parallel FFT on regular optical networks | |
| Sukhanova et al. | The Design of the Intellectual Model of the Quality Management Systems | |
| Walter et al. | VIDANA: A fault tolerant approach for a distributed data management system in nano-satellites | |
| Ahn | Computation of backpropagation learning algorithm using neuron machine architecture | |
| CN104657238A (en) | Reconfigurable fault-tolerant method based on array structure | |
| Karavay | Theory of symmetry and fault-tolerance | |
| Wang et al. | A hamilton path embedding algorithm on dcell | |
| KR0146562B1 (en) | A processor connecting apparatus applied the scheme of hierachical crossbar switch at a parallel computer system | |
| ZHU et al. | A novel embryonics system with evolutionary ability |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PD4A | Correction of name of patent owner | ||
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20191108 |