首页> 外文期刊>Pomiary Automatyka Kontrola >Realizacja algorytmu sekwencyjnego wyznaczania macierzy rozróżnialności zbiorów przybliżonych w układzie FPGA
【24h】

Realizacja algorytmu sekwencyjnego wyznaczania macierzy rozróżnialności zbiorów przybliżonych w układzie FPGA

机译:顺序确定粗集判别矩阵的算法在FPGA系统中的实现

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

W niniejszym artykule przedstawiono implementację sprzętową algorytmu stosowanego w obliczeniach związanych ze zbiorami przybliżonymi służącego do wyznaczania macierzy rozróżnialności. Istniejące dotychczas rozwiązania implementowały algorytm w językach programowania wysokiego poziomu. W wyniku prac badawczych stworzono i opisano w języku VHDL układ kombinacyjny realizujący równoważne obliczenia. Przeprowadzono badania porównawcze pod względem czasu potrzebnego do zakończenia obliczeń. Uzyskane wyniki pokazują ogromne przyspieszenie układu sprzętowego w porównaniu do implementacji programowej.%In this paper the authors present an example of sequential software algorithm implementation as a hardware unit using VHDL in FPGA programmable logic structure. The converted algorithm is one of the principal operations in the rough sets theory - discernibility matrix calculation. Rough sets methods are used in data analysis, knowledge discovery and datasets attributes downsizing. At present there are no complete hardware implementations of rough sets methods. The existing solutions are only software implementations which need huge amount of time for processing big datasets. The authors created hardware implementation of such an algorithm as a pure combinational unit described in the VHDL language. Software implementation was also created to compare processing times between two solutions. The obtained results show that the usage of a hardware processing unit gives huge acceleration in terms of the time needed to finish creating a discernibility matrix. The FPGA structure utilization focused on LEs (Logical Elements) and pins usage was also examined. The first section of the paper is an introduction to rough sets and FPGA structures. In the second section there are presented the example of entry dataset and the calculated discernibility matrix. This section also includes description of the algorithm for creating a discernibility matrix as well as the proposed hardware solution. The third section presents the experimental results for the processing time and FPGA structure utilization. The last section focuses on conclusions and plans for future research.
机译:本文介绍了在与用于确定判别矩阵的粗集相关的计算中使用的算法的硬件实现。现有解决方案以高级编程语言实现了该算法。作为研究的结果,在VHDL中创建并描述了组合系统,该系统执行了等效的计算。根据完成计算所需的时间进行了比较测试。与软件实现相比,所获得的结果显示出硬件系统的巨大加速。%本文作者以FPGA可编程逻辑结构中的VHDL作为硬件单元,介绍了顺序软件算法实现的示例。转换后的算法是粗糙集理论中的主要运算之一-区分矩阵计算。粗糙集方法用于数据分析,知识发现和数据集属性精简。当前,没有完整的粗糙集方法的硬件实现。现有解决方案只是软件实现,需要大量时间来处理大型数据集。作者创建了这种算法的硬件实现,以VHDL语言描述了纯组合单元。还创建了软件实现来比较两个解决方案之间的处理时间。所获得的结果表明,硬件处理单元的使用极大地加快了完成创建可分辨矩阵所需的时间。 FPGA结构的使用侧重于LE(逻辑元素)和引脚的使用。本文的第一部分是对粗糙集和FPGA结构的介绍。在第二部分中,提供了条目数据集和计算出的可分辨矩阵的示例。本节还介绍了用于创建区分矩阵的算法以及所提出的硬件解决方案。第三部分介绍了处理时间和FPGA结构利用率的实验结果。最后一部分着重于结论和未来研究的计划。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号