Нечетко-нейросетевой подход к моделированию управляемой динамики морских объектов

Ю. Л. Сиек; Соэ Мин Лвин

Нечетко-нейросетевой подход к моделированию управляемой динамики морских объектов

Ю. Л. Сиек¹, Соэ Мин Лвин²

научная статья Страницы: 18-27

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

Ключевые слова: моделирование управляемого движения морских динамических объектов

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.

Для цитирования

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

Список источников

Цыпкин Я. З. Информационная теория идентификация. М.: Наука. 1995.
Красовский А. А. Проблемы физической теории управления // Автоматика и телемеханика. 1990. № 11. С. 3-28.
Аверкин А. Н., Батыршин И. З. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука. 1986.
Лукомский Ю. А., Корчанов В. М. Управление морскими подвижными объектами: Учебник Л. - СПб.: Элмор. 1996.
Francis, B. A., Lectures on Control and Sampled-Data Systems // Lecture Notes in Mathematics, control theory. 1990. V. 1496. P. 37-140.
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. Байдосов В. А. Нечеткие дифференциальные включения // ПММ. 64. 1990. Вып. 1. С. 12-17.
Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. 1981.
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.
Sugeno, M.and Yasukava, T., A fuzzy-logic-based approach to qualitative modeling // IEEE Trans. FuzzySyst. 1993. V. 1. P. 7-31.
Сиек Ю. Л. Нейросетевая аппроксимация нечеткого алгоритма управления подводным аппаратом // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 6. C. 22-30.
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.

[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.