Информационная технология проектирования робастных баз знаний нечетких регуляторов. Ч. 1: Применение мягких вычислений

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 14, 2021
Ключевые слова:
интеллектуальное управление, робастность, мягкие вычисления intelligent control, robust knowledge base, soft computing

Основное содержимое статьи

С. В. Ульянов
ГОУ ВПО Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
В. Н. Добрынин
ГОУ ВПО Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
А. А. Мишин
ГОУ ВПО Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
О. Ю. Тятюшкина
ГОУ ВПО Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления

Аннотация

На основе результатов моделирования показано, что использование разработанного инструментария в ситуациях обучения и в непредвиденных ситуациях управления приводит к повышению уровня робастности интеллектуальных систем управления.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Ульянов, С.В., Добрынин, В.Н., Мишин, А.А. и Тятюшкина, О.Ю. 2021. Информационная технология проектирования робастных баз знаний нечетких регуляторов. Ч. 1: Применение мягких вычислений. Системный анализ в науке и образовании. 3 (сен. 2021), 86–106.
Выпуск
№ 3 (2010): №3 (2010)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

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

Алиев Р.А., Ульянов С.В. Нечеткие модели процессов и систем управления // Итоги Науки и Техники, Сер. Техническая кибернетика. – 1990. – Т. 29. – 1991. – Т. 32.

Ulyanov S.V., Takahashi K., L.V. Litvintseva, Kurawaki I., Hagiwara T. Design of robust intelligent control systems based on soft and quantum computing: From 1965 with our teacher B.N. Petrov // In: Proc. Conference on Control System Design. – M: Sci. Publ., 2003. – Р. 34-35.

Litvintseva L.V., Ulyanov S.V. Artificial intelligence applied to design of intelligent system (Soft Computing approach). – Milan: Milan University Publ., 2000. – Vol. 30.

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

Ulyanov V.S., Litvintseva L.V., Ulyanov S.V., Kurawaki I. Robust fuzzy control of non-linear dynamic systems based on soft computing with minimum of entropy production rate // Proc. ICAFS, Siegen, Germany. – 2000.

Ulyanov S.V. Self-organizing control system // US patent. – № 6,411,944 B1. – 1997.

Nose S. A molecular dynamics method for simulations in the canonical ensemble // Molecular Physics. – 1984. – Vol. 52. – №2.

Nose S. Dynamic behavior of a thermostated isotropic harmonic oscillator // Physical Review E. – 1993. – Vol. 47E. – №1.

Hoover Wm.G. Temperature, least action and Lagrangian mechanics // Physical Letters A. – 1995. – Vol. A204. – №2.

Hoover Wm. G. Canonical dynamics: Equilibrium phase-space distributions// Physical Review A. – 1985. – Vol. A31. – №3.

Hoover Wm. G. The statistical thermodynamics of steady states // Physical Letters A. – 1999. – Vol. A255. – №1.

Posch H.A. and Hoover Wm. G. Time-reversible dissipative attractors in three and four phase-space dimensions // Physical Review E. – 1997. – Vol. 55E. – №6.

Ulyanov S.V. System for intelligent control based on soft computing // US patent. – №6,415,272 В1. – 1998.