ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЧЕТКИХ СИСТЕМ: МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ
Рассмотрены основные этапы построения нечетких моделей: экспертное оценивание, идентификация структуры, идентификация параметров. Отмечено, что экспертное оценивание включает в себя определение типа нечеткой модели, выбор t-нормальных функций для задания нечетких логических операций, выбор способов нечеткого вывода. Для идентификации структуры предложено применять два метода: нечеткий кластерный анализ и алгоритм перебора. Для идентификации параметров выбраны следующие алгоритмы: генетический, муравьиной колонии, роящихся частиц, имитации отжига. Приведены результаты имитационного эксперимента.
Year of publication: |
2009
|
---|---|
Authors: | АЛЕКСАНДРОВИЧ, ХОДАШИНСКИЙ ИЛЬЯ |
Published in: |
Проблемы управления. - CyberLeninka. - 2009, 3, p. 15-23
|
Publisher: |
CyberLeninka Общество с ограниченной ответственностью "СенСиДат-Контрол" |
Subject: | ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ | МЕТАЭВРИСТИКИ | ИМИТАЦИЯ ОТЖИГА | ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ | АЛГОРИТМ МУРАВЬИНОЙ КОЛОНИИ | АЛГОРИТМ РОЯЩИХСЯ ЧАСТИЦ | FUZZY SYSTEM IDENTIFICATION | METAHEURISTICS | SIMULATED ANNEALING | GENETIC ALGORITHM | ANT COLONY ALGORITHM | PARTICLE SWARM TECHNIQUES |
Saved in:
Saved in favorites
Similar items by subject
-
Mishra, SK, (2006)
-
Metaheuristic approaches for vehicle routing problems
Saravanan, M., (2013)
-
Luong Thuan Thanh, (2016)
- More ...