Автоматизированная система колоризации полутонового изображения
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
едуемые при разработке диаграммы развертывания:
-Определить распределение компонентов системы по ее физическим узлам.
-Показать физические связи между всеми узлами реализации системы на этапе ее исполнения.
-Выявить узкие места системы и реконфигурировать ее топологию для достижения требуемой производительности [8].
На рисунке 1.18 предоставлена диаграмма развертывания системы. Каждая рабочая станция содержит все приложение целиком. Общим у всех станций является сервер базы данных.
1.3.7 Диаграмма деятельности
Диаграммы деятельности используются для моделирования процесса выполнения операций. Каждое состояние на диаграмме деятельности соответствует выполнению некоторой элементарной операции, а переход в следующее состояние срабатывает только при завершении этой операции в предыдущем состоянии [9].
Рисунок 1.19 - Диаграмма деятельности обучения нейросети
На рисунке 1.19 изображена диаграмма деятельности обучения нейросети на основе эталонного изображения.
1.4 Оценка системных и эксплуатационных характеристик
.4.1 Расчет объема ВЗУ
Для того чтобы определить минимальные требования к системе, требуется рассчитать объём используемой памяти как на жёстком диске, так и в оперативной памяти:
На жестком диске:
-WindowsXP - 750 Мб.
-Исполняемый файл программы colorizer.jar - 3 Мб.
-Подгружаемые библиотеки .jar - 15 Мб.
-Папка с рисунками - 8 Мб.
Со временем количество используемых сетей накапливается. Но следует учитывать, что система рассчитана на использование готовых обученных сетей. То есть чем больше накапливается в системе готовых решений, тем меньше будет создаваться новых нейронных сетей. Каждая сеть занимает примерно 4Кб на жестком диске. Изначально создается 8-9 нейронных сетей в день. Со временем требование к созданию новых сетей, учитывая использование старых отпадает, и будет создаваться 1-3 нейронные сети в день. Учитывая среднее число за 5 лет использования программы, будет создано максимум 1000 нейронных сетей.
Расчёт объёма жёсткого диска ведётся по формуле 1.16:
Vжд = Voc + Vд + [Vсоп.прог.].(1.16)
Vжд = 750 Mб + 3 Мб +8 Мб + 15 Мб =786 Мб
В результате минимальный объём памяти на жёстком диске составляет около 1 Гб.
1.4.2 Расчет объема ОЗУ
Расчёт объёма ОЗУ ведётся по формуле 1.17:
Vозу = Voc + Vпс + Vд + [Vсоп.прог.].(1.17)
Vозу = 300 Mб + 4,5 Мб + 512 Мб = 816,5 Мб
Учитывая, что работа будет проводиться с графической информацией, округляем объем ОЗУ в большую сторону. В результате минимальный объём оперативной памяти составляет около 1 Гб.
Расчет необходимого объема ОЗУ производится по формуле (1.18) .
,(1.18)
где - объем оперативной памяти, необходимой операционной системе;
- объем оперативной памяти, необходимый программе.
=812 Мб;
=5,79 Мб;
В качестве данных, используемых системой, выступают обучающие данные, картинки и нейронные сети. Тогда объем оперативной памяти, необходимой для хранения данных можно вычислить по формуле (1.19).
,(1.19)
где - объем оперативной памяти, необходимой для хранения выборки; - объем оперативной памяти, необходимый для хранения структуры нейронной сети.
В любой момент работы программы используется не более одной обучающей выборки (одной тестирующей выборки), и одной нейронной сети. Максимальный объем обучающей выборки - 480000 пикселей.
Мб = 200Кб;
При расчете объема оперативной памяти, занимаемого нейронной сетью, будем считать, что максимальное число входов равно 1 (для функции яркости), число нейронов промежуточного слоя 50, выходного слоя 3 (формула 1.20).
.(1.20)
Мб=3,704 Кб.
= 2,8Кб + 3,704Кб=6,504Кб.
Тогда из (1.12) следует, что минимальный объем оперативной памяти, необходимый для функционирования системы равен:
VОП=812 Мб + 5,79 Мб + 6,804Кб=819 Мб.
.4.3 Расчет времени реакции системы
Время реакции системы рассчитывается по формуле (1.21).
tреакции=tввода+ tвычисления+ tвывода,(1.21)
где tввода - время ввода параметров сети и алгоритма обучения;
tвычисления - время вычислений, связанных с обучением сети;
tвывода - время вывода результатов на экран.
Время ввода параметров вычисляется по формуле (1.22).
tввода=Lсимв• tсимв,(1.22)
где Lсимв - количество символов в запросе;
tсимв - время ввода одного символа, обычно tсимв=1,5 с
Время вычислений, т.е. процесса обучения рассчитывается по формуле (1.23).
,(1.23)
где Nопер - количество операторов,
kмк - среднее количество машинных команд, затрачиваемых на реализацию одного оператора,
f- тактовая частота процессора в герцах.
Время вывода результатов на экран tвывода обычно составляет 0,5с.
Рассчитаем время реакции системы для случая обучения сети. Размерность входного вектора 100, число нейронов 7, число итераций обучения нейрона на всем задачнике 50, на одном примере - 1.
Время ввода параметров tввода=Lсимв• tсимв=161,5 с = 24 с.
Количество операторов для формирования обучающей выборки 4255. Количество операторов для обучения одного нейрона 149782. Следовательно, общее количество операторов Nопер= 4255 + 449346 = 453601. Принимая среднее количество машинных команд, затрачиваемых на выполнение одного оператора равным kмк=60, частоту процессора в герцах равной f=1,4•109, получим, согласно (1.18), tвычисления=с.
Тогда по (1.21) tреакции= 24 с + 19,4410-3 с + 0,5 с = 25 с, что соответствует нормам вр