350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №11 за 2009 г.
Статья в номере:
Нечетко-нейросетевой подход к моделированию управляемой динамики морских объектов
Ключевые слова: моделирование управляемого движения морских динамических объектов
Авторы:
Ю. Л. Сиек докт. техн. наук, проф. Санкт-Петербургского государственного морского технического университета. Соэ Мин Лвин аспирант Санкт-Петербургского государственного морского технического университета
Аннотация:
Рассмотрены вопросы применения нечетко-нейросетевого подхода для моделирования управляемого движения морских динамических объектов. Предложена модель нечеткой динамической системы. Указаны методы ее структурного и параметрического синтеза. Изложены принципы параллельно-распределенной реализации модели на основе многослойных сетей с нечеткими и стандартными нейронами.
Страницы: 18-27
Список источников
  1. Цыпкин Я. З. Информационная теория идентификация. М.: Наука. 1995.
  2. Красовский А. А. Проблемы физической теории управления // Автоматика и телемеханика. 1990. № 11. С. 3-28.
  3. Аверкин А. Н., Батыршин И. З. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука. 1986.
  4. Лукомский Ю. А., Корчанов В. М. Управление морскими подвижными объектами: Учебник Л. - СПб.: Элмор. 1996.
  5. Francis, B. A., Lectures on  Control and Sampled-Data Systems // Lecture Notes in Mathematics,  control theory. 1990. V. 1496. P. 37-140.
  6. 6.     Oberguggenberger, M. and Pittschmann, S., Differential Equations with Fuzzy Parameters // Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems. 1999. V. 5. P. 181-202.
  7. 7.     Байдосов В. А. Нечеткие дифференциальные включения // ПММ. 64. 1990. Вып. 1. С. 12-17.
  8. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. 1981.
  9. Takagi, T. and Sugeno, M., Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE Trans. System., 1985. V. 1. P. 116-132.
  10. Sugeno, M.and Yasukava, T., A fuzzy-logic-based approach to qualitative modeling // IEEE Trans. FuzzySyst. 1993. V. 1. P. 7-31.
  11. Сиек Ю. Л. Нейросетевая аппроксимация нечеткого алгоритма управления подводным аппаратом // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 6. C. 22-30.
  12. Pedycz, W.and Rocha, A. F., Fuzzy-set based model of net and knowledge-based networks // IEEE Trans. Fuzzy Syst. 1993. V. 1. P. 254-266.