Книга Параметрическая идентификация класса нечетких систем с помощью устойчивого рекуррентного алгоритма описывает разработку рекуррентного релаксационного алгоритма для идентификации параметров нейронечеткой модели Такаджи-Суджено. Нечеткие модели Такаджи-Суджено используются для моделирования и управления сложными системами, однако проблема устойчивости нейронечеткой идентификации и управления остается открытой. В книге представлено доказательство устойчивости разработанного алгоритма на основе метода анализа устойчивости входа к состоянию. Она будет полезна для специалистов в области управления и моделирования сложных систем, а также для всех, кто интересуется нечеткой логикой и искусственным интеллектом.
Параметрическая идентификация класса нечетких систем с помощью устойчивого рекуррентного алгоритма - книга, которая представляет собой описание нового подхода к идентификации параметров нейронечетких моделей Такаджи-Суджено. В книге описывается метод рекуррентного релаксационного алгоритма и его применение к решению проблемы устойчивости нейронечеткой идентификации и управления. Особое внимание уделено доказательству устойчивости алгоритма на основе метода анализа устойчивости входа к состоянию. Книга будет полезна для исследователей и разработчиков, занимающихся теорией нечеткой логики и нейронными сетями, а также практикующих инженеров и специалистов в области управления сложными системами.
Эта книга посвящена параметрической идентификации класса нечетких систем, используя устойчивый рекуррентный алгоритм. Автор книги, М.А. Березин, рассматривает нечеткие модели Такаджи - Суджено, которые являются эффективным инструментом для моделирования и управления сложными системами, но при этом многие вопросы остаются нерешенными, включая проблему устойчивости нейронно-нечеткой идентификации и управления.
В статье предлагается рекуррентный релаксационный алгоритм, который используется для идентификации параметров нечетких моделей Такаджи - Суджено. Автор приводит доказательство устойчивости этого алгоритма на основе анализа устойчивости “вход к состояние”.
Нечеткие модели являются мощным инструментом для решения сложных задач, но требуют тщательной настройки и идентификации параметров, чтобы достичь максимальной эффективности. Рекуррентные релаксационные алгоритмы являются эффективным способом достижения устойчивости и точности в процессе идентификации параметров.
Книга будет полезна для исследователей, работающих в области нечетких систем и искусственного интеллекта, а также для студентов и аспирантов, изучающих эту область.
Электронная Книга «Параметрическая идентификация класса нечетких систем с помощью устойчивого рекуррентного алгоритма» написана автором М. А. Березин в 2011 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от М. А. Березин
Нечеткие модели Такаджи-Суджено в последнее время стали довольно мощным средством для моделирования и управления сложными системами. Тем не менее, многие вопросы, в том числе проблема устойчивости нейронечеткой идентификации и управления, требуют решения. В статье предложен рекуррентный релаксационный алгоритм для идентификации параметров последователей правил нейронечеткой модели Такаджи-Суджено. Приводится доказательство устойчивости данного алгоритма на основе метода анализа устойчивости «входа к состоянию».
