informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-5Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХCONSTRUCTION PRINCIPLES OF COMPUTING UNITS FOR INTELLECTUAL DATA PROCESSINGТатурМ. М.TaturM. M.tatur@bsuir.byБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиRussian Federation201525092016013944Copyright © Татур М.М., 20162016Татур М.М.Tatur M.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/5

Излагается подход к построению параллельных машин, проблемно-ориентированных на широкий круг задач интеллектуальной обработки данных. Представляется архитектура верхнего уровня, где в качестве функциональных единиц выступают алгоритмы Data Mining, а в качестве ускорителя – универсальный либо специализированный сопроцессор. Делается акцент на необходимость обеспечения совместимости библиотечных алгоритмов и архитектуры параллельного сопроцессора. Приводится методика корректной сравнительной оценки альтернативных аппаратных платформ в рамках предложенного подхода.

An approach to the development of problem-oriented parallel computers for a wide range of tasks of intelligent data processing is described. A high level architecture is shown, where Data Mining algorithms are considered as functional elements and a general or specialized co-processor as an accelerator for computer performance. An accent has been made on the necessity to provide compatibility of the librarian algorithms and the architecture of the parallel co-processor. The technique for correct comparative evaluation of the alternative hardware platforms in the framework of the proposed approach is presented.

ReferencesData Mining: A Knowledge Discovery Approach / K.J. Cios [et al.]. – Springer, 2007.Data Mining: A Knowledge Discovery Approach / K.J. Cios [et al.]. – Springer, 2007.Том, И.Э. Методы интеллектуального анализа многомерных данных для решения задач классификации / И.Э. Том, Н.А. Новоселова, О.В. Красько. – Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2011. – 233 с.Том, И.Э. Методы интеллектуального анализа многомерных данных для решения задач классификации / И.Э. Том, Н.А. Новоселова, О.В. Красько. – Минск : ОИПИ НАН Беларуси, 2011. – 233 с.Кирсанов, Э.Ю. Нейрокомпьютеры с параллельной архитектурой / Э.Ю. Кирсанов. – М. : Радиотехника, 2004. – 221 с.Кирсанов, Э.Ю. Нейрокомпьютеры с параллельной архитектурой / Э.Ю. Кирсанов. – М. : Радиотехника, 2004. – 221 с.Аляутдинов, М.А. Нейрокомпьютеры: от программной к аппаратной реализации / М.А. Аляутдинов, А.И. Галушкин, П.А. Казанцев. – М. : Горячая линия – Телеком, 2008. – 152 с.Аляутдинов, М.А. Нейрокомпьютеры: от программной к аппаратной реализации / М.А. Аляутдинов, А.И. Галушкин, П.А. Казанцев. – М. : Горячая линия – Телеком, 2008. – 152 с.Реализация искусственных нейронных сетей в НТЦ «Модуль» // Компоненты и технологии. – 2005. – № 4. – С. 98–102.Реализация искусственных нейронных сетей в НТЦ «Модуль» // Компоненты и технологии. – 2005. – № 4. – С. 98–102.Synthesis and Analysis of Classifiers Based on Generalized Model of Identification / D. Adzinets [et al.] //Advances in intelligent and soft computing. – Springer, 2010. – Vol. 71. – P. 529–536.Synthesis and Analysis of Classifiers Based on Generalized Model of Identification / D. Adzinets [et al.] //Advances in intelligent and soft computing. – Springer, 2010. – Vol. 71. – P. 529–536.Tatur, M. Problem-Oriented Processors for the Solving of Classification Tasks / M. Tatur // J. of Information, Control and Management Systems. – 2013. – Vol. 11, no. 2. – P. 155–164.8. Cognitive information processing based on a parallel processor / N. Verenik [et al.] // Proc. of 10th Intern. Conf. on Digital Technologies. – Žilina, 2014. – P. 367–371.Tatur, M. Problem-Oriented Processors for the Solving of Classification Tasks / M. Tatur // J. of Information, Control and Management Systems. – 2013. – Vol. 11, no. 2. – P. 155–164.8. Cognitive information processing based on a parallel processor / N. Verenik [et al.] // Proc. of 10th Intern. Conf. on Digital Technologies. – Žilina, 2014. – P. 367–371.Wolfram Mathematica [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.wolfram.com/ mathematica. – Date of access : 12.01.2015.Wolfram Mathematica [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.wolfram.com/ mathematica. – Date of access : 12.01.2015.Weka 3: Data Mining Software in Java [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka. – Date of access : 12.01.2015.Weka 3: Data Mining Software in Java [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka. – Date of access : 12.01.2015.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.