Оптимизатор баз знаний на основе квантовых вычислений для проектирования самоорганизующихся нечетких регуляторов: программный инструментарий

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 14, 2021
Ключевые слова:
нечеткие регуляторы, оптимизатор баз знаний, самоорганизация знаний, квантовые вычисления quantum computing, fuzzy controller, knowledge self-organization

Основное содержимое статьи

С. В. Ульянов
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
С. В. Сорокин
Тверской государственный университет, Тверь
Л. В. Литвинцева
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления

Аннотация

Рассматривается новая технология проектирования робастных ИСУ на основе Оптимизатора Баз Знаний на квантовых вычислениях. Рассматривается метод самоорганизации баз знаний нечетких регуляторов на основе соответствующего квантового алгоритма. Дается краткое описание программного инструментария Оптимизатора Баз Знаний на квантовых вычислениях и описываются результаты моделирования управления движением глобально-неустойчивого объекта управления («перевернутый маятник – тележка») с помощью квантового нечеткого контроллера.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Ульянов, С.В., Сорокин, С.В. и Литвинцева, Л.В. 2021. Оптимизатор баз знаний на основе квантовых вычислений для проектирования самоорганизующихся нечетких регуляторов: программный инструментарий. Системный анализ в науке и образовании. 1 (сен. 2021), 132–159.
Выпуск
№ 1 (2012): №1 (2012)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Ульянов С.В. Робастные интеллектуальные системы управления: Системный и структурный анализ // Нечеткие Системы и Мягкие Вычисления. – 2008. – № 2. – С. 15-31.

Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектуальное управление динамическими системами. – М.: Физматлит, 2000.

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

Сорокин С.В., Литвинцева Л.В., Ульянов С.В. Технология мягких вычислений в проектировании робастных нечетких систем управления: Оптимизатор баз знаний // Нечеткие Системы и Мягкие Вычисления. – 2008. – Т. 3. – № 1.

Ульянов С.В., Нефедов Н.Ю. Эффективность и качество интеллектуального управления с применением квантового нечеткого вывода: Глобально неустойчивая динамическая система // Системный Анализ в Науке и Образовании: электрон. науч. журнал. – 2012. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/23.

Litvintseva L. V., Ulyanov I.S., Ulyanov S. V. and Ulyanov S. S. Quantum fuzzy inference for knowledge base design in robust intelligent controllers // J. of Computer and Systems Sciences Intern. – 2007. – Vol. 46. – № 6. – Pp. 908-961.