Ідентифікація моделей складних технічних систем в умовах невизначеності на підставі методів нечіткої математики в нейромережному логічному базисі

Автор(и)

  • Ю. М. Мінаєв Національний авіаційний університет
  • О. Ю. Філімонова Національний авіаційний університет
  • Є. Е. Криксунов Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/2306-1472.7.11282

Анотація

Розглянуто питання визначення параметрів моделі, структура якої відома, інформація відносно параметрів моделі задана у вигляді нечітких тверджень типу <близько до>, <приблизно>, <значно більше за>. Запропоновано новий алгоритм реалізації операцій нечіткої математики, за допомогою якого виконано розв’язок системи лінійних алгебраїчних рівнянь для загального випадку (нечіткі коефіцієнти та праві частини). Такий підхід є загальним для практичної більшості лінійних систем. Наведено приклади, які ілюструють ефективність методу

Посилання

Справочник по теории автоматического управления /Под ред. А.А. Красовского. - М.: Наука, 1987. - 711 с.

Tanaka Hideo, Lee Haekwan. Internal Regression Analysis by Quadratic Programming Approach //IEEE Trans, on Fuzzy. Syst., 1998. - Vol. 6. - № 4. - P. 473 - 481.

Emami M.R., Burhax Turksen I., Goldlerg A. Development of a Systematic Methodology of Fuzzy Logic Modeling // IEEE Trans, of Fuzzy Syst., 1999. -Vol. 6. - № 3. - P. 346 - 361.

Мінаєв Ю.М.. Інтервальна математика на підставі методів нечіткої математики // II Української конференціі з автоматичного керування "Автоматика - 95": Тези доповідей.- Львів. - 1995.-С. 43 -45.

Downloads

Як цитувати

Мінаєв, Ю. М., Філімонова, О. Ю., & Криксунов, Є. Е. (2000). Ідентифікація моделей складних технічних систем в умовах невизначеності на підставі методів нечіткої математики в нейромережному логічному базисі. Вісник Національного авіаційного університету, 7(3-4), 155–162. https://doi.org/10.18372/2306-1472.7.11282

Номер

Розділ

Інформаційні технології