Интеллектуальные самоорганизующиеся когнитивные регуляторы. Ч. 1: Kansei / Affective инженерия и квантовые мягкие вычисления

Основное содержимое статьи

И. А. Бархатова
С. В. Ульянов
K. Ямафуджи

Аннотация

Технология Kansei / Affective инженерии и инструментарий когнитивных вычислений содержит качественное описание эмоций, инстинкта и интуиции человека-оператора и применяется эффективно в интеллектуальной робототехнике и мехатроники. Технология системной инженерии описывает модели проектирования слабо структурированных объектов управления и включает в себя модели принятия решений в непредвиденных (нештатных) ситуаций управления c учетом человеческого фактора. В статье описывается возможность объединения технологий проектирования когнитивных регуляторов на основе технологий интеллектуальных вычислений. Основу интеллектуальных вычислений составляют мягкие и квантовые вычисления. Решение важной задачи проектирования робастных интеллектуальных систем управления основано на квантовой самоорганизации баз знаний в непредвиденных ситуациях и информационного риска. Применение разработанной технологии проектирования интегрированных нечетких интеллектуальных систем управления когнитивными роботами рассмотрено на конкретных примерах. 

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
1.
Barchatova IA, Ulyanov SV, Yamafuji К. Интеллектуальные самоорганизующиеся когнитивные регуляторы. Ч. 1: Kansei / Affective инженерия и квантовые мягкие вычисления . Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 14 сентябрь 2021 г. [цитируется по 25 май 2024 г.];(4):1-28. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/76
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Ulyanov S. V. System and method for control using quantum soft computing. – US Patent, № 6578018 B1 2003.

Ulyanov S. V. Self-organizing quantum robust control methods and systems for situations with uncertainty and risk – U.S. Patent № 8,788,450, July 22, 2014.

Levy P., Lee S. H, Yamanaka T. On Kansei and Kansei design: A description of Japanese design approach. – IASDR’07. – Hong Kong Polytech / NIC University. – 2007.

Nagamachi M., Lokman A. M. Innovations of Kansei engineering. – CRC Press Taylor & Francis Group. – 2011.

Dai Y., Chakraborty B., Shi M. Kansei engineering and soft computing: Theory and practice. – CRC Press Taylor & Francis Group. – 2010.

Nagamachi M. Kansei/Affective engineering. – CRC Press Taylor & Francis Group. – 2011.

Cohn R. Kansei engineering. – VSD (Oniks). – 2013.

Ulyanov S. V., Litvintseva L. V., Dobrynin V. N. et all. Robust intelligent control: Soft computing technologies. – M.: VNIIgeosystems. – 2011.

Ulyanov S. V., Yamafuji K. Fuzzy intelligent emotion and instinct control of a robotic unicycle // Proc. of AMC’96. – Mie, Japan. – 1996. – Pp. 127-132.

Ulyanov S. V. Intelligent self-organized robust control design based on quantum/soft computing technologies and Kansei Engineering. // Computer Science J. of Moldova. – 2013. – Vol. 21, № 2(62). – Pp. 242-279.

Ulyanov S.V., Reshetnikov A.G., Nikolaeva A.V. Intelligent control systems in unpredicted situations: Soft computing optimizer of knowledge bases. – LAP LAMBERT Academic Publ. – 2013.

Ulyanov S. V., Albu V. A., Barchatova I. A. Quantum self-organization of knowledge bases: Quantum computing and quantum programming technologies. – LAP LAMBERT Academic Publ. – 2014.

Ulyanov S. V., Albu V. A., Reshetnikov A. G. Quantum optimizer of knowledge bases: Intelligent selforganizing robust embedded controllers and control systems. – LAP LAMBERT Academic Publ. – 2014.

Ulyanov S. V., Albu V. A., Barchatova I. A. Quantum algorithmic gates: Information analysis & design system in MatLab. – LAP LAMBERT Academic Publ. – 2014.

Ulyanov S. V., Albu V. A., Barchatova I. A. Design IT of quantum algorithmic gates: Quantum search algorithm simulation in MatLab. – LAP LAMBERT Academic Publ. – 2014.

Sadeghieh A., Roshanian J., Najafari F. Implementation of an intelligent adaptive controller for an electrohydravlic servo system based on a brain mechanism of emotional learning // Intern. J. of Advanced Robotic Systems (INTECH). – 2012. – Vol. 9. – Pp. 1-12.

Shackman A. J., Salomons T. V., Slagter H. A. et all. The integration of negative affect, pain and cognitive control in the cingulated cortex // Nature Reviews: Neuroscience. – 2011. – Vol. 12. – Pp. 154-167.

Bleichner M. G., Ramsey N. F. Give me a sign: Studies on the decodability of hand gestures using activity of the sensorimotor cortex as a potential control signal for implanted brain computer interfaces // Brain-Computer Interface Research. – Springer (Briefs in Electrical and Computer Engineering Ser.), Guger et al. (eds.). 2014. – Pp. 7-17.

Rocha A. F., Massad E., Coutinho F. A. B. Can the brain do quantum computing // Medical Hypotheses. – 2004. – Vol. 63. – Pp. 895-899.

Rocha A. F., Pereira A., Coutinho F. A. B. N-methyl-D-aspartate channel and consciousness: from signal coincidence detection to quantum computing // Progress in Neurobiology. – 2001. – Vol. 64. – Pp. 555-573.

Aerts D., Sozzo S. Quantum interference in cognition: Structural aspects of the brain // arXiv:1204.4914v1 [cs.AI] 22 Apr 2012.

Aerts D., Sozzo S., Veloz T. Quantum structure in cognition and the foundations of human reasoning // arXiv:1412.8704v1 [cs.AI] 30 Dec 2014.

Litvintseva L. V., Ulyanov S. V. Quantum fuzzy inference for design of robust knowledge base in intelligent fuzzy controllers // Journal of Systems and Computer Sciences. – 2007. – Vol. 49. – № 6. – Pp. 114-151.

Baldassarre G., Trianni V. Self-organized coordinated motion in groups of physically connected robots // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 2007. – Vol. 37B. – No 1. – Pp. 224-239.

Halloy J., Sempo G. Social integration of robots into groups of cockroaches to control self-organized choices // Science. – 2007. – Vol. 318. – Pp. 1155-1158.

Pfeifer R., Lungarella M., Iida F. Self-organization, embodiment, and biologically inspired robotics // Science. – 2007. – Vol. 318. – Pp. 1088-1093.

Ulyanov S. V., Watanabe S., Litvintseva L. V. Soft computing for the intelligent control of a robotic unicycle with a new measure for mechanical controllability. // Soft Computing. – 1998. – Vol. 2, № 1. – Pp. 73-88.

Ulyanov S. V., Sheng Z., Yamafuji K. Fuzzy intelligent control of a robotic unicycle: A new benchmark in non-linear mechanics // Proc. of Intern. Conf. on Recent Advances in Mechatronics (ICRAM`95). – Istanbul, Turkey, 1995. – Vol. 2. – Pp. 704-709.

Tanaka T., Owhi J., Ulyanov S. V. Soft computing algorithms for intelligent control of a mobile robot for service use // Soft Computing. – 1997. – Vol 1, No 1. – Pp 73-88.

Ohwi J., Ulyanov S. V., Yamafuji K. GA in continuous space and fuzzy classifier system for opening a door with a manipulator of mobile robot: New Benchmark of evolutionary intelligent computing // J. of Robotics and Mechatronics. – 1996. – Vol.8, No 3. – Pp. 297-301.

Fujii Sh., Ulyanov S. V. A model for motorcycle rider operation based on genetic algorithm // Yamaha Motor Technical Review. – 2004.08.02.

Hagiwara T., Ulyanov S. V. An application of a smart control suspension system for a passenger car based on soft computing // Yamaha Motor Technical Review. – 2003.01.15.

Ulyanov S. V. et all. Intelligent mechatronic control suspension system based on quantum soft computing – US Patent 2004/0024750 A1. Publ. Date: Feb. 5, 2004; – PCT Patent, WO 2004/012139. – 2004.

Barchatova I. A., Ulyanov S. V. Intelligent robust control system based on quantum KB-selforganization: Quantum soft computing and Kansei / Affective engineering technologies // Proc. of the 7th IEEE International Conference Intelligent Systems IS'2014, September 24-26, 2014, Warsaw, Poland. – Vol. 2: Tools, Architectures, Systems, Applications. – 2014. – Pp. 37-48.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 3 4 5 6 > >>