Введение
1. Аналитический обзор моделей и методов создания вычислительных средств с высоким уровнем отказоустойчивости 21
1.1 Анализ моделей, методов и алгоритмов построения отказоустойчивых нейрокомпьютеров 21
1.2 Анализ подходов использования корректирующих свойств кодов системы остаточных классов для придания вычислительным устройствам устойчивости к отказам и сбоям 25
1.3 Интеграция системы статочных классов и нейронных сетей при разработке базового элемента модулярных нейрокомпьютеров 32
1.4 Постановка задачи исследования 34
1.5 Выводы по первой главе 37
2. Разработка модели и метода вычисления проблемных операций на основе КТО с дробными числами 39
2.1 Разработка модели и метода вычисления немодульных операций на основе новой позиционной характеристики 39
2.2 Реализация метода на основе КТО с дробными числами для определения знака модулярного числа 44
2.3 Аппаратная реализация метода и алгоритма сравнения модулярных чисел 47
2.4 Экспериментальное исследование разработанных моделей с использованием математического моделирования в среде пакета WebPack ISE 48
2.5 Выводы по второй главе 53
3. Разработка методов математического моделирования исследования модулярного деления чисел в базисе искусственных нейронных сетей 56
3.1 Разработка нейронной сети для модулярного деления с нулевым остатком 56
3.2 Разработка параллельного алгоритма деления модулярных чисел в формате СОК 59
3.2.1 Алгоритм модулярного деления чисел в формате СОК 59
3.2.2 Численный метод модулярного деления с использованием вспомогательных модулей СОК . 60
3.2.3 Аппаратная реализации алгоритма деления с двумя наборами СОК 61
3.3 Разработка нового высокоскоростного метода общего деления многоразрядных модулярных чисел с использованием КТО с дробными числами
3.3.1 Основные предпосылки и подходы к разработке алгоритма деления на основе метода приближенного вычисления позиционных характеристик 65
3.3.2 Новый алгоритм деления в СОК на основе КТО с дробными числами 68
3.3.3 Детальное описание нового алгоритма деления 71
3.3.4 Численный метод определения частного при модулярном делении 73
3.3.5 Аппаратная реализация нового алгоритма деления 77
3.3.6 Экспериментальные исследования математического метода моделирования нового алгоритма деления в среде ISE Design Suite 14.7 в базисе программируемых логических интегральных схем 83
3.4 Выводы по третьей главе 86
4. Разработка моделей отказоустойчивых нейрокомпьютеров на основе системы остаточных классов 88
4.1 Разработка модели отказоустойчивого модулярного нейрокомпьютера на основе проекций модулярного числа 88
4.2 Разработка обобщенной модели отказоустойчивого модулярного нейрокомпьютера на основе расширения системы остаточных классов 96
4.2.1 Разработка метода и алгоритма параллельного расширения остатков по вновь введенным модулям СОК 96
4.2.2. Численный метод коррекции ошибок на основе расширения модулей СОК 101
4.2.3 Модель отказоустойчивого модулярного нейрокомпьютера с коррекцией
одиночной ошибки на основе расширения системы оснований СОК с использованием синдрома ошибок 104
4.2.4 Моделирование и сравнительный анализ предложенных моделей на основе проекций и расширения оснований СОК 117
4.3 Многофункциональная модель для контроля и диагностики модулярных нейрокомпьютеров 118
4.4 Выводы по четвертой главе 122
Заключение 124
Обозначения и сокращения 128
Список литературы
