Article

Article title GENETIC ALGORITHM LEARNING NEUROFUZZY NETWORKS
Authors D.A. Beloglazov, I.S. Kobersi
Section SECTION IV. METHODS OF THE ARTIFICIAL INTELLECT
Month, Year 02, 2011 @en
Index UDC 519.7
DOI
Abstract The article deals with the problems of controller design complex technical objects that contain in their description of uncertainty. The reasons proving promising building control systems based on this method of artificial intelligence as a neurofuzzy networks. The analysis of different architectures of neurofuzzy network based on certain indicators. For neurofuzzy network ANFIS learning algorithm is synthesized based on the ideas of evolution, genetic algorithm.

Download PDF

Keywords The Uncertainty; neurofuzzy networks; genetic algorithms.
References 1. Душин С.Е., Золотов Н.С., Имаев Д.Х. Теория автоматического управления: Учеб. для вузов / Под ред. В.Б. Яковлева. – М.: Высшая школа, 2003.
2. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы управления; Ин-т проблем упр. им. В.А. Трапезникова РАН. – М.: Наука, 2006.
3. Белоглазов Д.А., Коберси И.С. Анализ недостатков методов классической теории управления // Сборник материалов докладов VII-й Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». – Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009.
4. Финаев В.И. Модели cиcтем принятия решений: Учебное поcобие. – Таганpог: Изд-во ТРТУ, 2005. – 118 c.
5. Белоглазов Д.А. Особенности нейросетевых решений, достоинства и недостатки, перспективы применения // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 7 (84). – C. 105-110.
6. Белоглазов Д.А., Коберси И.С. Необходимость построения систем управления на основе методов искусственного интеллекта // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 5 (94). – C. 186-191.
7. Abraham, Baikunth N. Designing Optimal Neuro-Fuzzy Architectures for Intelligent Control Ajith Gippsland School of Computing & Information Technology Monash University.
8. Белоглазов Д.А. Генетические алгоритмы в современных адаптивных системах автоматического управления // Труды Международной научной конференции «Методы и алгоритмы принятия эффективных решений» (МАПР-2009). Ч. 2. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009.

Comments are closed.