Article or book title, author's surname, DOI

Fuzzy-neuronet approach to modeling control of sea dynamics objects

Yu. L. Siek1, Soe Min Lwin2

research article Pages: 18-27

  1. 1 докт. техн. наук, проф. Санкт-Петербургского государственного морского технического университета
  2. 2 аспирант Санкт-Петербургского государственного морского технического университета

Abstract

In the work the questions of application of fuzzy-neuronet approach are considered for modeling control movement of sea dynamic objects. The model of fuzzy dynamic system is offered. The methods of its structural and parametrical synthesis are specified. The principles are stated in parallel-distributed realizations of model on the basis of multilayer networks with fuzzy and standard neurons.

How to cite

Сиек Ю.Л., Лвин С.М. Нечетко-нейросетевой подход к моделированию управляемой динамики морских объектов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 11. С. 18–27.

References
  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.