Оптимальное управление нелинейным динамическим процессом с интеллектуальным прогнозированием его состояния
Рассматривается задача синтеза оптимального управления нелинейным динамическим процессом с интеллектуальным прогнозированием его состояния. Найдено аналитическое выражение для расчёта оптимального управления по функционалу обобщенной работы. Для структурно-параметрической идентификации прогнозирующе...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117159 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Оптимальное управление нелинейным динамическим процессом с интеллектуальным прогнозированием его состояния / В.И. Корниенко, С.М. Мацюк // Штучний інтелект. — 2015. — № 1-2. — С. 137-145. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Рассматривается задача синтеза оптимального управления нелинейным динамическим процессом с интеллектуальным прогнозированием его состояния. Найдено аналитическое выражение для расчёта оптимального управления по функционалу обобщенной работы. Для структурно-параметрической идентификации прогнозирующей модели процесса используются нейронные сети и системы с нечеткой логикой, обучаемые с помощью генетического алгоритма.
Розглядається задача синтезу оптимального керування нелінійним динамічним процесом з інтелектуальним прогнозуванням його стану. Знайдений аналітичний вираз для розрахунку оптимального керування за функціоналом узагальненої роботи. Для структурно-параметричної ідентифікації прогнозуючої моделі процесу використовуються нейронні мережі і системи з нечіткою логікою, що навчаються за допомогою генетичного алгоритму.
The task of synthesis of optimal control a nonlinear dynamic process is examined with intellectual prediction of his state. Analytical expression is found for the calculation of optimal control on functional of the generalized work. For structural-parametric identification of predicting model of process neuron networks and systems with fuzzy logic, taught by a genetic algorithm are utillized.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |