Разработка нечеткого регулятора с четкими термами в целях повышения качества работы и быстродействия

В статье предложен новый подход к разработке нечеткого регулятора на основе использования новых принципов обработки данных путем применения лингвистических переменных с четкими термами для осуществления процедуры фаззификации нечеткого регулятора. Описан алгоритм работы такого нечеткого регулятор...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2009
Автор: Каяшева, Г.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7820
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Разработка нечеткого регулятора с четкими термами в целях повышения качества работы и быстродействия / Г.А. Каяшева // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 119-124. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:В статье предложен новый подход к разработке нечеткого регулятора на основе использования новых принципов обработки данных путем применения лингвистических переменных с четкими термами для осуществления процедуры фаззификации нечеткого регулятора. Описан алгоритм работы такого нечеткого регулятора и приведена сравнительная оценка показателей качества работы данного нечеткого регулятора с классическим. У статті запропонований новий підхід до розробки нечіткого регулятора на основі використання нових принципів обробки даних шляхом застосування лінгвістичних змінних з чіткими термами для здійснення процедури фаззификації нечіткого регулятора. Описаний алгоритм роботи такого нечіткого регулятора і приведена порівняльна оцінка показників якості роботи даного нечіткого регулятора з класичним. The new approach to development of fuzzy logic controller is proposed on the basis of new principles of data processing by means of linguistic variables with well-defined terms for fuzzification. Algorithm of this type is described and its work quality indicators are compared with classic ones.
ISSN:1561-5359