Методы построения баз знаний для управления нелинейными динамическими системами
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
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
Информация о статье
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.