Методы построения баз знаний для управления нелинейными динамическими системами

Основное содержимое статьи

А. А. Мишин
Н. Ю. Нефёдов
С. П. Петров
А. С. Полунин
Л. В. Литвинцева

Аннотация

В работе проводится исследование двух программных продуктов построения баз знаний для управления нелинейными динамическими объектами: на основе ANFIS (встроенного в Matlab модуля) и инструментария SCOptimizer – оптимизатора баз знаний на основе мягких вычислений. Рассматривается сравнение качества построенных с помощью данных инструментариев баз знаний для интеллектуальных систем управления. Сравнение реализуется посредством моделирования управления типовыми нелинейными динамическими системами.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Мишин, А.А., Нефёдов, Н.Ю., Петров, С.П., Полунин, А.С. и Литвинцева, Л.В. 2021. Методы построения баз знаний для управления нелинейными динамическими системами. Системный анализ в науке и образовании. 2 (сен. 2021), 1–34.
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Litvintceva L.V., Takahashi K.,Ulyanov I.S., Ulyanov S.S. Intelligent robust control design based on new types of computations. Part I. New soft computing technology of KB-design benchmarks of smart control simulation for nonlinear dynamic systems. – Universita degli Studi di Milano, Crema, 2004.

Litvintseva L.V., Ulyanov S.V. et all. Soft computing optimizer for intelligent control systems design: the structure and applications // J. Systemics, Cybernetics and Informatics (USA), 2003. – Vol. 1. – № 5.

Ulyanov V.S., Panfilov S.A., Ulyanov S.V., Litvintceva L.V., Kurawaki I., Tanaka K. Principle of minimum entropy production on applied soft computing for advanced intelligent robotics and mechatronics. //Soft computing, 2000. – №4.

Jang J.S. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System // IEEE Trans. Systems, Man, Cybernetics, 1993.

Васильев С.Н., Жерлов А. К., Федосов Е. А. и др. Интеллектуальное управление динамическими системами. – М.: Физматгиз, 2000.

Добрынин В.Н., Решетников Г.П., Сахаров Ю.С., Ульянов С.В. Технологии квантовых и мягких вычислений в процессах проектирования интеллектуальных систем управления // Системный Анализ в Науке и Образовании: электрон. науч. журнал. – 2010. – №2. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/16.

Кураваки И., Литвинцева Л.В., Ульянов С.В. и др. Построение робастных баз знаний нечетких регуляторов для интеллектуального управления существенно нелинейными динамическими системами // Изв. РАН. – ТиСУ, 2004. – № 4.

Литвинцева Л.В., Тятюшкина О.Ю., Григорьев П.Н., Ульянов С.В. Оптимизатор баз знаний на основе мягких вычислений // Системный Анализ в Науке и Образовании: электрон. науч. журнал. – 2010. – №2. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/16.

Литвинцева Л.В., Ульянов С.В., Ульянов С.С. Проектирование робастных баз знаний нечетких регуляторов для интеллектуального управления существенно-нелинейными динамическими системами. II // Изв. РАН. – ТиСУ, 2006. – № 5. – С. 102-141.

Петров Б.Н., Гольденблат И.И., Ульянов С.В. и др. Теория моделей в процессах управления: Информационные и термодинамические аспекты. – М.: Наука, 1978.

Ульянов С.В., Мишин А.А., Миногин А.А. и др. Генетические и квантовые алгоритмы. Ч. I: инновационные модели в обучении // Системный Анализ в Науке и Образовании: электрон. науч. журнал. – 2010. – №3. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/17.

Штовба, С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику // Вестник АРБ. – 2000. – №6.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 3 > >>