350 rub
Journal Neurocomputers №6 for 2010 г.
Article in number:
Neuronet modeling of sea dynamics objects on the basis of the evolutionary approach
Keywords: neuronet modelling sea dynamic object
Authors:
Yu. L. Siek, Soe Min Lwin
Abstract:
In the work questions of application of the neuronet approach are considered at mathematical modeling of motion control of sea dynamic objects. For the account of inaccuracy and uncertainty is used fuzzy dynamic system of type Takagi-Sugeno. Its description on the basis of a recurrent fuzzy-neural network is considered. Methods of definition of its parameters are reduced. For identification of local fuzzy models is considered the evolutionary approach. Dynamic system model is offered as a recurrent fuzzy-neural network. Results of neuronet modeling of concrete sea dynamic object are reduced.
Pages: 59-68
References

1.     Лукомский Ю. А., Корчанов В. М. Управление морскими подвижными объектами: Учебник. Л. - СПб.: Элмор. 1996.

2.     Francis, B. A., Lectures on  Control and Sampled-Data Systems // Lecture Notes in Mathematics,  control theory. 1990. v. 1496. P. 37-140.

3.     Розенвассер Е. Н., Юсупов Р. М. Чувствительность систем управления. М.: Наука. 1981.

4.     Нечаев, Ю. И.Искусственный интеллект: концепции и приложения. СПб.: ГМТУ. 2002.

5.     Wu, S. andEr, M. J., Dynamic fuzzy neural networks- a novel approach to function approximation // IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. B. 2000. V. 30. Р. 358-364.

6.     Juang, C. E, A TSK-type recurrent fuzzy networks for dynamic systems processing by neural network and genetic algorithms // IEEE Trans. FuzzySyst., 2002. V.10. No. 2. Р. 155-170.

7.     Александров В. Л., Матлах А. Т., Нечаев Ю. И., Поляков В. И., Ростовцев Д. М. Интеллектуальные системы в морских исследованиях и технологиях СПб.: ГМТУ. 2001.

8.     Рыжов В. А.Гидродинамика пропульсивных и энергосберегающих систем с колеблющимися крыльевыми элементами // Дисс. - д.т.н. СПб.: СПбГМТУ. 1997.

9.     Орловский С. А.Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. 1981.

10.   Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука. 1987.

11.   Кудинов Ю. И. Нечеткие системы управления // Изв. АН CCCР. Сер. Техническая кибернетика. 1990. № 5. C. 196-206.