Паклин диссертация нечеткое моделирование
Скачали 1619 раз
Добавлено 02.06.2018
Размер 670 Кб
Автор AlexTheWite

Построение адаптивной нечеткой модели для определения трудоемкости для класса корпусных деталей. Исследованиям в этой области посвящены работы ученых Ф. Разработать и реализовать на ЭВМ метод обучения адаптивных нечетких моделей, позволяющий получать нечеткие правила и функции принадлежности из экспериментальных данных. Исследованиям в этой области посвящены работы ученых Ф. В ходе ее решения имеются следующие проблемы:

В результате стало возможным решение задач оптимизации, невозможных при использовании каждого отдельного метода. В первой главе диссертационной работы исследуется понятие сложной системы и ее основных элементов, приводится современная классификация методов моделирования сложных систем.

Диссертация содержит введение, 4 главы и паклин диссертация нечеткое моделирование, изложенные на листах машинописного текста.

Синтез нечетких моделей методом эволюционного моделирования на основе экспериментальных данных

Для этого поставлены следующие задачи:. Повышена эффективность использования моделей на основе нечеткой логики за счет разработки метода их обучения, что вносит существенный вклад в решение задачи интеллектуального моделирования сложных систем. Значения генов инициировать случайным образом.

Первый номер принимает особь С1 с лучшим показателем минимальным значением функции 5. В ходе ее решения имеются следующие проблемы: Коротков Евгений Сергеевич Математические модели систем управления телекоммуникационными сетями их элементами. При подборе параметров адаптивной модели нечеткой решается задача минимизации нелинейной функции ошибки с ограничениями. Основные трудности связаны с генерацией базы нечетких правил и паклин диссертация нечеткое моделирование формы функций принадлежности.

Исследованиям в этой области посвящены работы ученых Ф.

Автоматика — Сложные большие системы — Идентификация — Применение вычислительной техники. Расширенный поиск Профессиональный поиск Заполните необходимые поля: Это паклин диссертация нечеткое моделирование управлять булевой логикой запроса.

Адаптация комбинированного метода обучения к нечетким правилам в форме TSK. Результаты внедрения научных исследований подтверждены соответствующими актами конструкторского бюро общего машиностроения имени В.

Сложные системы характеризуются большим числом входов-выходов и элементов, связи между элементами носят разнотипный, нелинейный характер. Это увеличивает время на обучение. Исследовать эффективность применения адаптивных нечетких моделей на практике. Формирование компетенций бакалавров и магистров технических профилей с учетом международных стандартов Куликова, Татьяна Анатольевна. В первой главе диссертационной работы исследуется понятие сложной системы и ее основных элементов, приводится современная классификация методов моделирования сложных систем.

В известных методах разделяются методы генерации правил и настройки ФП, что значительно паклин диссертация нечеткое моделирование время на процедуру обучения.

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Для правых частей нечетких правил TSK вида. Системный анализ в управлении: Как следствие, расчетный метод не обладает высокой точностью и гибкостью. Благодаря этому для моделей Сугено с правилами Т8К дефазифи-катора на выходе не требуется, и адаптивные нечеткие модели Сугено обладают меньшей вычислительной сложностью при реализации паклин диссертация нечеткое моделирование ЭВМ.

На втором этапе используется технология AN-FIS Adaptive Network-based Fuzzy Inference System — итерационная процедура для настройки функций принадлежности методом обратного распространения ошибки.

Впервые предложена методика определения прогнозной трудоемкости изготовления машиностроительных изделий на основе нечеткой логики, что по зволяет оперативно оценивать нормы времени без проектирования технологи ческого процесса. Этот лидер обучается отдельно по градиентному методу. Модели системы в виде нечеткой сети Обозначим через — вектор входных воздействий; — результирующий паклин диссертация нечеткое моделирование.

Николай Паклин НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Широков Роман Викторович Нейросетевые модели систем автоматического регулирования промышленных объектов. Анализ необходимости разработки новых методов нормирования. Основная задача, решаемая в данной главе настоящей работы — это проведение численно-параметрических исследований для проверки эффективности разработанных методов построения и обучения нечетких моделей при идентификации нелинейных зависимостей. Кроме того, для построения функций принадлежности эксперт должен обладать высокой квалификацией, а это в конечном итоге увеличивает расходы паклин диссертация нечеткое моделирование создание экспертной системы.

Детальная информация о работе

Анализ существующих программных средств для паклин диссертация нечеткое моделирование адаптивных моделей нечетного вывода. Правила TSK имеют более низкую интерпретируемость, в частности, плохой интерпретации поддаются коэффициенты полинома в правой части правил. Впервые предложено использовать аппарат нечеткой логики для определения прогнозной трудоемкости машиностроительных деталей на стадии конструкторской подготовки производства.

Рассмотренный общий подход к моделированию сложными динамическими системами позволяет реализовать оптимальное управление ими в условиях неопределенности. Впервые предложно применить классификационный алгоритм для генерации нечетких правил. Целью паклин диссертация нечеткое моделирование является создание, исследование и совершенствование методов автоматического построения обучения нечетких моделей на основе экспериментальных данных, что внесет существенный вклад в вопросы интеллектуального моделирования сложных систем и решение задач идентификации, классификации и прогнозирования.

Особое внимание уделено использованию теории нечетких множеств. Методами исследования должны стать методы теории нечетких множеств, теории оптимизации, эволюционных алгоритмов, системного анализа и принятия решений, математической статистики, объектно-ориентированного программирования.

В этом случае, как правило, получение закона распределения параметров, воздействующих на систему, становится трудной, часто неразрешимой за ограниченное время задачей.

Дипломные