Метод нечетких продукционных правил для идентификации недетерминированных объектов
- 1 к.т.н., доцент, кафедра «Автоматика и телемеханика», Пермский национальный исследовательский политехнический университет
- 2 д.т.н., доцент, профессор, кафедра «Автоматика и телемеханика», Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Ключевые слова:
однородная структураотказоустойчивостьмажорированиепомехоустойчивое кодированиерезервирование
Аннотация
Рассмотрена аппроксимация на основе нечетких продукционных правил; проведен их сравнительный анализ; показано применение нейронной аппроксимации при проектировании встроенной модели авиационного двигателя с использованием нейронной технологии. Разработанные устройства проверены на математической модели недетерминированного объекта в пакете SCADE Suite.
Ключевые слова:
Для цитирования
Леготкина Т.С., Хижняков Ю.Н. Метод нечетких продукционных правил для идентификации недетерминированных объектов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 10. С. 37–42.
Список источников
- Ротач В.Я. Теория автоматического управления. Учебник для вузов. Изд-е 3-е, перераб. и доп. М.: Издательство МЭИ. 2004. 400 с.
- Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телеком. 2007. 284 с.
- Хижняков Ю.Н. Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени: учеб. пособие. Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политех. ун-та. 2013. 156 с.
- Леготкина Т.С., Данилова С.А. Методы идентификации систем: учеб. пособие. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та. 2008. 123 с.
- Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсоф Нейроуправление и его приложения Neuro-Control and its Application. М.: ИПРЖР. 2000. 272 с.