Нейросетевое моделирование морского динамического объекта на основе эволюционного подхода
- 1 д. т. н., проф. Санкт-Петербургского государственного морского технического университета
- 2 аспирант Санкт-Петербургского государственного морского технического университета
Аннотация
Рассмотрены вопросы применения нейросетевого подхода при математическом моделировании управляемого движения морских динамических объектов. Для учета неточности и неопределенности выбрана нечеткая динамическая система типа Takagi-Sugeno. Рассмотрено ее описание на основе рекуррентной нечеткой нейронной сети. Предложены методы определения ее параметров. Для идентификации локальных нечетких моделей используетсяся эволюционный подход. Приведены результаты нейросетевого моделирования конкретного морского динамического объекта.
Для цитирования
Сиек Ю.Л., Лвин С.М. Нейросетевое моделирование морского динамического объекта на основе эволюционного подхода // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 6. С. 59–68.
Список источников
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.