Эффективность и качество интеллектуального управления с применением квантового нечеткого вывода: глобально неустойчивая динамическая система

С. В. Ульянов; Н. Ю. Нефёдов

PDF

Опубликован: сен 14, 2021

Ключевые слова:

квантовый нечеткий вывод, управление в непредвиденных ситуациях, робастность, интеллектуальное управление, квантовые алгоритмы, мягкие и квантовые вычисления, качество процесса управления Hamilton-Jacobi equation, characteristics, partial differential equations

С. В. Ульянов

ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления

Н. Ю. Нефёдов

Аннотация

В статье рассмотрен новый разработанный инструментарий, предназначенный для создания робастных интеллектуальных систем управления на основе квантового нечеткого вывода. Данная стратегия проектирования даёт возможность управлять в непредвиденных ситуациях при неполной информации о структуре объекта. Показана эффективность и качество процесса управления на примере неустойчивой динамической системы каретка-маятник.

Скачивания

Как цитировать

[1]

Ульянов, С.В. и Нефёдов, Н.Ю. 2021. Эффективность и качество интеллектуального управления с применением квантового нечеткого вывода: глобально неустойчивая динамическая система. Системный анализ в науке и образовании. 1 (сен. 2021), 112–131.

Выпуск

№ 1 (2012): №1 (2012)

Раздел

Статьи

Библиографические ссылки

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

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.S., Takahashi K. et all. Intelligent robust control design based on new types of computation. Pt 1 // New soft computing technology of KB-design of smart control simulation for nonlinear dynamic systems. – Milan: Note del Polo (Ricerca), Universita degli Studi di Milano, 2004. – Vol. 60.

Мишин А. А., Нефедов Н. Ю., Петров С. и др. Методы построения баз знаний для управления нелинейными динамическими системами // Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – Дубна, 2011. – № 2. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/20. – 0421100111008.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, Беспилотные летательные аппараты. Ч. 1: Биологический механизм движения в среде «воздух - вода» , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2022): № 3 (2022)
С. В. Ульянов , А. А. Шевченко, А. В. Шевченко , Технологии когнитивных вычислений: модели и алгоритмы , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2021): № 2 (2021)
Д. П. Зрелова, О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, Введение в глубокое машинное обучение на физически определенных данных – Гамильтоновы / Лагранжевы (физически информированные) нейронные сети , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2023)
С. В. Ульянов, А. В. Филипьев, К. В. Кошелев, Контроль качества продукции с использованием методов глубокого машинного обучения , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2020): №2 (2020)
Е. А. Кузнецов, С. В. Ульянов, Разработка интеллектуальной системы управления многозвенным роботом манипулятором , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2022): № 3 (2022)
П. В. Зрелов, В. В. Кореньков , О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов , Основы применения квантовых сквозных ИТ в робототехнике и интеллектуальном когнитивном управлении: стохастическая механика, квантовая информационная физика и информационная геометрия , Системный анализ в науке и образовании: № 2 (2021): № 2 (2021)
П.В. Зрелов, Д. П. Зрелова, О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, Технологии интеллектуальных вычислений в ИТ–образовании: технологии дробных, мягких и квантовых вычислений и информационная сложность конечных объектов , Системный анализ в науке и образовании: № 3 (2022): № 3 (2022)
Д. П. Зрелова, О. Ю. Тятюшкина, С. В. Ульянов, Физические основы квантовых сквозных ИТ в Индустрии 5.0 / 6.0 и интеллектуальном когнитивном управлении: стохастическая механика, информационная геометрия, квантовая информационная физика / термодинамика , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2023)
С. В. Ульянов , Интеллектуальное когнитивное управление роботизированными социотехниче-скими системами. Ч.2: Нелинейные модели интеллектуальной робототехники для проекта «Ин-дустрия 4.0» , Системный анализ в науке и образовании: № 4 (2021): № 4 (2021)
П. В. Зрелов , О. В. Иванцова , В. В. Кореньков , Н. В. Рябов , С. В. Ульянов , Эффективное моделирование квантовых алгоритмов на симуляторах классической архитектуры , Системный анализ в науке и образовании: № 1 (2022): № 1 (2022)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >>

Боковая панель статьи

Основное содержимое статьи

Аннотация

Скачивания

Информация о статье

Библиографические ссылки

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)