Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  funkcje generowania indeksów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Omówiono nowy algorytm syntezy generatorów indeksów, który umożliwia przeprowadzenie procedury redukcji i dekompozycji liniowej funkcji generowania indeksów. Algorytm wykonuje obliczenia dla wszystkich odnalezionych reduktów oraz niezredukowanej funkcji i odnajduje najkorzystniejsze rozwiązania zgodnie z przyjętą strategią. Wyniki przeprowadzonych eksperymentów zostały skonfrontowane z obecnie przyjętym założeniem, w którym do procedury dekompozycji liniowej stosuje się minimalno-argumentowe reprezentacje funkcji.
EN
A new method of index generation function, which allows to perform the procedure of argument reduction and linear decomposition is discussed. This tool execute calculations for all found reducts along with non-reduced function and finds most favorable result in accordance with the adopted strategy. The results of experiments were confronted with the current assumption in which representations of functions with a minimal argument set are used for the linear decomposition procedure.
PL
Funkcje generowania indeksów są wykorzystywane przede wszystkim do wyszukiwania wzorców w dużych zbiorach danych. Spowodowało to znaczny wzrost zainteresowania efektywną realizacją tych funkcji w czasach dynamicznego rozwoju technologii, takich jak np. Big Data. W literaturze przedstawiono wiele algorytmów skutecznie minimalizujących tego typu funkcje. Równocześnie zaproponowano metody ich sprzętowej realizacji. W ramach niniejszej pracy przedstawiono możliwość implementacji funkcji generowania indeksów z wykorzystaniem struktury probabilistycznej - filtru Blooma. Pokazano, że kosztem wprowadzenia niewielkiego prawdopodobieństwa otrzymania wyniku fałszywie pozytywnego, możliwa jest efektywna implementacja proponowanego rozwiązania. W tym celu przedstawiono ideę filtru Blooma z pojedynczą funkcją skrótu. Uzyskane wyniki dowodzą, że opisana struktura zapewnia mniejsze wykorzystanie pamięci od rozwiązania opisywanego w literaturze. Mimo że konieczne jest zrealizowanie dodatkowych obliczeń, w pracy pokazano, że mogą być one efektywnie zrealizowane w układach FPG A.
EN
Index generation functions are primarily used for pattern matching in large data sets. Efficient implementation of these functions is attracting significant interest due to the dynamic development of technologies such as Big Data. In the literature many algorithms were presented that efficiently minimize these functions. At the same time, methods of efficient hardware implementation have been proposed. In this paper, the possibility of implementing index generation functions using the probabilistic structure, i.e. a B loom filter, was analyzed. We show that at the cost of a small probability of a false positive result, it is possible to efficiently implement the proposed method. Furthermore, the idea of an One-Hashing Bloom filter is presented. The obtained results prove that the described structure provides lower memory usage than the structure described in the literature. Even though it requires additional computations, we prove that these operations can be efficiently implemented using FPG A devices.
PL
Funkcje generowania indeksów znajdują zastosowanie w dystrybucji adresów IP, skanowaniu wirusów oraz wykrywaniu niepożądanych danych. Cechą charakterystyczną proponowanej metody jest dekompozycja funkcjonalna. Dekompozycja umożliwia kompresję danych, zachowując jednocześnie precyzję rozpoznawania wzorców. Nowością tej metody jest zastosowanie oryginalnego algorytmu uzupełniania funkcji boolowskich. Metoda zachowuje zalety dekompozycji funkcjonalnej i jest dostosowana do syntezy w strukturach z pamięciami ROM.
EN
Index Generation Functions may be useful in distribution of IP addresses, virus scanning or undesired data detection. A characteristic feature of the proposed method is using functional decomposition. Decomposition has a huge impact on data compression while maintaining the accuracy of pattern matching. The innovation of the method focuses on efficient procedure based on the Complementation of Boolean Function. Furthermore, it preserves advantages of functional decomposition and is well suited for ROM-based synthesis of Index Generation Functions.
PL
Metody projektowania funkcji generowania indeksów, ze względu na ważne zastosowania (dystrybucja adresów IP, skanowanie wirusów, wykrywanie niepożądanych danych), są ostatnio przedmiotem intensywnych badań naukowych. W rezultacie powstało wiele metod syntezy takich funkcji. Celem artykułu jest przegląd tych metod, ich porównanie z metodami proponowanymi przez autorów oraz wskazanie problemów, których rozwiązanie może przyczynić się do zwiększenia skuteczności metod projektowania.
EN
Methods of designing the index generation functions have recently been subject of intensive scientific research due to important applications (distribution of IP addresses, virus scanning and undesired data detection). As a result, many methods have been developed to synthesize such functions. The aim of the article is to review these methods, compare them with the methods proposed by the authors and identify issues (problems) whose solution may contribute to the effectiveness of design methods.
PL
Funkcje generowania indeksów znajdują zastosowanie w dystrybucji adresów IP, skanowaniu wirusów, a także wykrywaniu niepożądanych danych. Proponowana w artykule metoda syntezy jest modyfikacją metody redukcji argumentów i dekompozycji funkcjonalnej polegającej na stosowaniu bramek zamiast komórek logicznych. W artykule przedstawiono również uzyskane proponowaną metodą wyniki dla koderów m z 16 i m z 20.
EN
Index Generation Functions may be useful in distribution of IP addresses, virus scanning or undesired data detection. In this paper an original method is proposed. The proposed multilevel logic synthesis method based on argument reduction and functional decomposition uses gates instead of logic cells. In this paper we present results achieved for m-out-of-16 and m-out-of-20 functions.
PL
Funkcje generowania indeksów znajdują zastosowanie w dystrybucji adresów IP, skanowaniu wirusów oraz wykrywaniu niepożądanych danych. Proponowana w artykule metoda syntezy jest modyfikacją metody redukcji argumentów i dekompozycji funkcjonalnej, polegającej na stosowaniu bramek zamiast komórek logicznych. Metoda zachowuje zalety dekompozycji funkcjonalnej i jest dostosowana do syntezy w strukturach z pamięciami ROM.
EN
Index Generation Functions may be useful in distribution of IP addresses, virus scanning or undesired data detection. In this paper an original method is proposed. The proposed multilevel logic synthesis method based on argument reduction and functional decomposition uses gates instead of logic cells. Furthermore, it preserves advantages of functional decomposition and is well suited for ROM-based synthesis of Index Generation Functions.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.