Self-developed algorithm adaptive neuro-fuzzy systems based on soft computing
- 1 д.т.н., профессор, ректор, Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
- 2 д.т.н., доцент, кафедра «Вычислительная техника», Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
- 3 аспирант, Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
Abstract
One of the possible ways to increase the efficiency and mobility of data measuring and control systems is to increase the adaptability and intelligence to the models and control algorithms. A possible way to improve this is to use the fuzzy controllers, which are based on models and algorithms for fuzzy inference [1]. Along with a reduction in computational complexity and, as a result, simplification of hardware and software implementation, these algorithms offer a number of additional advantages when dealing with incomplete and uncertainty information.
How to cite
Емельянов С.Г., Бобырь М.В., Анциферов А.В. Алгоритм самообучения адаптивных нейро-нечетких систем на основе мягких вычислений // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. № 8. С. 3–9.
References
- Sizov A.S., Xalin Ju.A. Formalizacziya oczenki konkurentosposobnosti predpriyatiya na osnove teorii nechetkosti // Informaczionno-izmeritel'ny'e i upravlyayushhie sistemy'. 2011. T. 9. № 11. S. 67-71.
- Mamdani E.A. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Trans. Computers. 1977. V. S26. № 12. P. 1182-1191.
- Pegat A. Nechetkoe modelirovanie i upravlenie / Per. s angl. M.: BINOM. Laboratoriya znanij. 2012. 798 s.
- Boby'r' M.V., Titov V.S., Akul'shin G.Ju. Modelirovanie nechetko-logicheskix sistem upravleniya na osnove myagkix arifmeticheskix operaczij // Vestnik komp'yuterny'x i informaczionny'x texnologij. 2013. № 3. S. 29-35.
- Nechaev Ju.I. Konczepcziya myagkix vy'chislenij v bortovy'x intellektual'ny'x sistemax // Informaczionno-izmeritel'ny'e i upravlyayushhie sistemy'. 2009. T. 7. № 2. S. 3-11.
- Titov V.S., Boby'r' M.V., Ancziferov A.V. Adaptivny'j mul'tisetevoj algoritm nechetko-logicheskogo vy'voda v zadachax upravleniya oborudovaniem s ChPU // Mexatronika, avtomatizacziya, upravlenie. 2013. № 5. S. 18-23.
- Gupta M.M., Rao D.H. On the principles of fuzzy neural networks // Fuzzy Sets and Systems. 1994. V. 61. № 1. S. 1-18.
- Boby'r' M.V., Titov V.S. Intellektual'naya sistema upravleniya temperaturny'mi deformacziyami pri rezanii // Avtomatizacziya i sovremenny'e texnologii. 2011. № 05. S. 3-7.
- Boby'r' M.V. Modificzirovanny'j algoritm nechetko-logicheskogo vy'voda v zadachax upravleniya oborudovaniem s ChPU // Mexatronika. Avtomatizacziya. Upravlenie. 2011. № 4. S. 26-32.
- Titov V.S., Milostnaya N.A., Boby'r' M.V., Globin P.V. Avtomatizirovannaya sistema upravleniya e'ffektivnoj moshhnost'yu pri shlifovanii // Izvestiya Jugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta. 2012. № 2-1. S. 8-12.
- Boby'r' M.V., Titov V.S., Chervyakov L.M. Adaptacziya slozhny'x sistem upravleniya s uchyotom prognozirovaniya vozmozhny'x sostoyanij // Avtomatizacziya i sovremenny'e texnologii. 2012. № 5 S. 3-10.