logo
calendar3 Dekabr 2019
view32
Основной язык:Русский

Методы оптимизации идентификации нестационарных объектов на основе нейро-нечеткой сети с настройкой параметров вычислительных схем.

Область науки:
pdf

5de61cd007153.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Сформулирована проблема и разработаны методические основы построения технологии интеллектуального анализа данных для распознавания, классификации и прогнозирования нестационарных объектов. Предложены методы использования обобщенных свойств и особенностей моделей нечеткой идентификации, сегментации случайных временных рядов, модификации вычислительных схем нейро-нечетких сетей (ННС), адаптивного обучения ННС, настройки параметров структурных компонентов для повышения качества функционирования систем мониторинга производственно-технологических комплексов. Разработаны алгоритмы выбора подходящей функции принадлежности (ФП) для входных и выходных лингвистических переменных, регулирования границ ФП, интервала значений носителя нечетких множеств путем сжатия и расширения. Разработаны правила определения эффективных режимов обучения ННС с оптимальным числом итераций для обеспечения идентификации слабо формализуемых процессов в условиях недостаточности априорных сведений и большой параметрической неопределенности с большой точностью. Результаты исследований реализованы в виде программного комплекса нечеткой идентификации и обработки данных нестационарных объектов.

АВТОРЫ

O.Djumanov

информационных технологий Самаркандского государственного университета

S.Xolmonov

информационных технологий Самаркандского государственного университета

Теги

# идентификация# identification# программный комплекс# нестационарный объект# настройка параметров# границы функции принадлежностей# интервалы нечетких множеств# правила логических выводов# нейро-нечеткая сеть# обработка данных# nostatsionar obyekt# identifikatsiyalash# parametrli sozlash# tegishlilik funksiyasi chegarasi# notiniq to’plamlar intervali# mantiqiy xulosalash qoidalari# neyro-notiniq tarmoq# ma’lumotlarga ishlov berish# dasturiy majmua# non-stationary object# adjustment of parameters# border of membership function# intervals of fuzzy sets# rule of logic conclusions# neurofuzzy network# data processing# program complex

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1219-0008

DOI:

Недоступно

Список литературы

Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. – Москва: Горячая линия – Телеком, 2004. – 143 с.

Гавилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы / А.В. Гавилов. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 142 с.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т. Идентификация случайных временных рядов на основе нейро-нечеткой сети для повышения достоверности прогноза // Проблемы оптимизации сложных систем: Труды ХIМеждународной Азиатской школы-семинара. 27 июля – 7 августа 2015. - Кыргызская Республика, Иссык- Кульская область, с. Булан-Соготу. – Алматы, 2015. – С. 258-264.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т. Алгоритмы повышения достоверности прогноза временных рядов с использованием нейро-нечетких сетей и методов кластеризации // Вестник ТУИТ. – Ташкент, 2015. – № 2 (34). – С. 106-112.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т. Контроль достоверности прогноза случайных временных рядов на основе нейро-нечеткой сети // Химическая технология. Контроль и управление. – Ташкент, 2015. – № 1 (61). – С. 43-48.