Технология дистанционного проектирования робастного интеллектуального управления автономным роботом. Ч. 1: применение оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях

Т. А. Керимов; А. Г. Решетников; С. В. Ульянов

PDF

Опубликован: сен 14, 2021

Ключевые слова:

интеллектуальное управление, нечеткий регулятор, генетический алгоритм, нейронная сеть, база знаний, удаленное соединение intelligent control, fuzzy controller, genetic algorithm, neural network, knowledge base, remote tuning

Т. А. Керимов

ГБОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления

А. Г. Решетников

С. В. Ульянов

Аннотация

В статье приведено описание технологии дистанционного проектирования баз знаний нечетких регуляторов разработанных с использованием программного инструментария «Оптимизатор Баз Знаний». Рассматривается возможность настройки базы знаний с использованием дистанционного подключения к объекту управления. Сравнение качества управления разработанных нечетких регуляторов проводится на основе математического моделирования и физического эксперимента в типовой и непредвиденной ситуациях управления.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Как цитировать

[1]

Керимов, Т.А., Решетников, А.Г. и Ульянов, С.В. 2021. Технология дистанционного проектирования робастного интеллектуального управления автономным роботом. Ч. 1: применение оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях. Системный анализ в науке и образовании. 1 (сен. 2021), 285–313.

Выпуск

№ 1 (2013): №1 (2013)

Раздел

Статьи

Библиографические ссылки

Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений, М.: ВНИИгеосистем, 2011.

Решетников А.Г., Ульянов С.В. Метод извлечения знаний из физически измеряемого сигнала обучения: проектирование баз знаний нечеткого регулятора // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2013. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.sanse.ru/archive/27.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

И. А. Бархатова, С. В. Ульянов , K. Ямафуджи, Интеллектуальные самоорганизующиеся когнитивные регуляторы. Ч. 1: Kansei / Affective инженерия и квантовые мягкие вычисления , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2014): №4 (2014)
И. А. Бархатова, T. А. Керимов , А. В. Николаева , А. Г. Решетников , С. В. Ульянов, Проектирование алгоритмической ячейки квантового нечеткого вывода для робастного интеллектуального управления в робототехнике и мехатронике , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2014): №3 (2014)
С. В. Ульянов, А. А. Мишин, Информационная технология проектирования робастных баз знаний нечетких регуляторов. Ч. 5: Применение квантового алгоритма самоорганизации , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2010): №4 (2010)
А. С. Полунин, С. В. Ульянов, Моделирование на классическом компьютере квантового алгоритма принятия решения Дейча , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2010): №2 (2010)
А. В. Николаева, С. П. Петров, А. А. Мишин, С. В. Ульянов, Проектирование интеллектуальной системы управления роботомманипулятором на основе генетического алгоритма , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2011): №3 (2011)
А. Г. Решетников, О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, Интеллектуальная робототехника Ч.3: Концепция когнитивного обучения – интеллектуальный роботренажер , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2017): №1 (2017)
И. А. Бархатова , С. В. Ульянов , T. Ямафуджи , Модели квантовых алгоритмов (алгоритмы принятия решения): базовые технологии программирования , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2014): №3 (2014)
С. В. Ульянов, Г. П. Решетников, Физическая корректность представления знаний и алгоритмическая сложность описания робастных моделей объектов управления. Ч. 1. , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2011): №3 (2011)
А. А. Мишин, Н. Ю. Нефедов, С. В. Ульянов, Применение оптимизатора баз знаний для проектирования интеллектуальных систем управления в среде MatLab/Simulink. ч.3. , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2011): №4 (2011)
Р. Ю. Капков, О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, Интеллектуальное когнитивное управление роботизированными социотехническими системами: Квантовые сквозные ИТ в объяснительном сильном ИИ для проекта «Индустрия 5.0» , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2024)

<< < 5 6 7 8 9 10 11 12 > >>

Боковая панель статьи

Основное содержимое статьи

Аннотация

Скачивания

Информация о статье

Библиографические ссылки

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)