1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Вісник ТНТУ
  3. 2008
  4. Вісник ТДТУ, 2008, том 13, № 3
Defnyddiwch y dynodwr hwn i ddyfynnu neu i gysylltu â'r eitem hon: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/17217

Teitl: Основи методики розробки інтелектуальних систем управління та прийняття рішень на основі нечіткої логіки в середовищі MаtLab
Teitlau Eraill: Bases of a technique of development of intellectual control systems and acceptance of the decisions on the basis of indistinct logic in environment MatLab
Awduron: Корчемний, М.
Федорейко, В.
Korchemny, N.
Fedoreyko, V.
Affiliation: Тернопільський національний педагогічний університет імені Володимира Гнатюка
Bibliographic description (Ukraine): Корчемний М. Основи методики розробки інтелектуальних систем управління та прийняття рішень на основі нечіткої логіки в середовищі MаtLab / М. Корчемний, В. Федорейко // Вісник ТДТУ, — Т. : ТДТУ, 2008 — Том 13. — № 3. — С. 127-137. — (Приладобудування та інформаційно-вимірювальні технології).
Bibliographic description (International): Korchemny N., Fedoreyko V. (2008) Osnovy metodyky rozrobky intelektualnykh system upravlinnia ta pryiniattia rishen na osnovi nechitkoi lohiky v seredovyshchi MatLab [Bases of a technique of development of intellectual control systems and acceptance of the decisions on the basis of indistinct logic in environment MatLab]. Bulletin of TNTU (Tern.), vol. 13, no 3, pp. 127-137 [in Ukrainian].
Is part of: Вісник Тернопільського державного технічного університету
Bulletin of Ternopil State Technical University
Journal/Collection: Вісник Тернопільського державного технічного університету
Issue: 3
Volume: 13
Dyddiad Cyhoeddi: 4-Sep-2008
Submitted date: 6-Aug-2008
Date of entry: 23-Jun-2016
Cyhoeddwr: ТДТУ
TSTU
Place of the edition/event: Україна, Тернопіль
Ukraine, Ternopil
UDC: 62
50
Number of pages: 11
Page range: 127-137
Start page: 127
End page: 137
Crynodeb: Викладено основи методики розробки інтелектуальних систем управління і прийняття рішень на основі нечітких множин і логіки. Ефективність ідентифікації об'єктів нечіткими системами при різних способах їх навчання ілюстровано на прикладі створення експертної системи для оцінки екотуристичного потенціалу регіону. Показано, що нечіткі системи Сугено, налаштовані за допомогою алгоритмів навчання нейронних мереж, мають найвищу точність. При великому числі змінних параметрів (налаштування) цільової функції, для її оптимізації доцільно використовувати генетичні алгоритми.
The bases of a technique of development of intellectual control systems and acceptance of the decisions are stated on the basis of indistinct sets and logic. The efficiency of identification of objects by indistinct systems at different ways of their training is illustrated on an example of creation of expert system for an estimation of potential of ecological tourism of region. Is shown, that the indistinct systems Sugeno, adjusted with the help of algorithms of training neural of networks, have the best accuracy. At the large number variable (parameters of adjustment) it is expedient to use criterion functions, for its optimization genetic algorithms.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/17217
ISSN: 1727-7108
Copyright owner: © Ternopil Ivan Pul’uj State Technical University, 2008
© Тернопільський державний технічний університет імені Івана Пулюя, 2008
References (Ukraine): 1. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. Пер. с анг. – М.: Мир, 1976.– 165с.
2. Терещин В.Н., Суховеева Н.И., Донец Л.Ю. Автоматизированные системы, основанные на знаниях // Адаптивні системи автоматичного управління.– Дніпропертовськ: Системи технології, 2002.– С.118–123.
3. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечёткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети.– Винница: УНИВЕРСУМ –Винница, 1999.– 320с.
4. Круглов В.В., Борисов В.В. Искуственные нейронные сети. Теория и практика.– М.: Горячая линия – Телеком, 2001.– 382с.
5. Man K.F., Tang K.S., Kwong S. Genetic Algorithms–Concepts and Desings, Mathcmatics and Computers in Simulation, 2000, Vol51, s. 287–300.
6. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы.– М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006.– 320с.
7. Щерба А.А., Кирик В.В. Особенности програмных средств для создания нечётких систем управления електротехническими устройствами. // Технічна електродинаміка.– 2007.– № 2.– С. 30–34.
8. Дьяконов В.П., Круглов В.В. MatLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/7 + Simulink 5/6.Инструменты искуственного интелекта и биоинформатики.– М.: СОЛОН–ПРЕСС, 2006.– 456с.
9. Старчкова Н.В. Этапы и механизмы оценки конкурентноспособности региональных рынков рекреационных услуг // Культура народов Причерноморья.– 2003.– № 45.– С. 79–84.
10. Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде MatLAB и fuzzy TECH.– СПб: БХВ – Петербург, 2003.– 736с.
11. Корчемний М.О., Федорейко В.С. Інтелектуальні технології упраління та прийняття рішень. Ч. 1. Розмита логіка.– Тернопіль: ТНПУ, 2007.– 140с.
12. Корчемний М.О., Скалига Л.М. Аналітичне проектування і практична реалізація інтелектуальних систем автоматичного керування // Вісник Тернопільського державного технічного університету.– 2007.– Том 12.– № 4.– С. 126–134.
13. Штовба С.Д. Проэктирование нечётких систем средствами MatLAB.– М.: Горячая линия.– Телеком, 2007.– 288с.
References (International): 1. Zade L. Poniatie linhvisticheskoi peremennoi i eho primenenie k priniatiiu priblizhennykh reshenii. Per. s anh, M., Mir, 1976, 165p.
2. Tereshchyn V.N., Sukhoveeva N.Y., Donets L.Yu. Avtomatyzyrovannye systemy, osnovannye na znanyiakh, Adaptyvni systemy avtomatychnoho upravlinnia, Dnipropertovsk: Systemy tekhnolohii, 2002, P.118–123.
3. Rotshtein A.P. Intellektualnye tekhnolohii identifikatsii: nechetkie mnozhestva, heneticheskie alhoritmy, neironnye seti, Vinnitsa: UNIVERSUM –Vinnitsa, 1999, 320p.
4. Kruhlov V.V., Borisov V.V. Iskustvennye neironnye seti. Teoriia i praktika, M., Horiachaia liniia – Telekom, 2001, 382p.
5. Man K.F., Tang K.S., Kwong S. Genetic Algorithms–Concepts and Desings, Mathcmatics and Computers in Simulation, 2000, Vol51, s. 287–300.
6. Hladkov L.A., Kureichik V.V., Kureichik V.M. Heneticheskie alhoritmy, M., FIZMATLIT, 2006, 320p.
7. Shcherba A.A., Kirik V.V. Osobennosti prohramnykh sredstv dlia sozdaniia nechetkikh sistem upravleniia elektrotekhnicheskimi ustroistvami., Tekhnichna elektrodinamika, 2007, No 2, P. 30–34.
8. Diakonov V.P., Kruhlov V.V. MatLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/7 + Simulink 5/6.Instrumenty iskustvennoho intelekta i bioinformatiki, M., SOLON–PRESS, 2006, 456p.
9. Starchkova N.V. Etapy i mekhanizmy otsenki konkurentnosposobnosti rehionalnykh rynkov rekreatsionnykh usluh, Kultura narodov Prichernomoria, 2003, No 45, P. 79–84.
10. Leonenkov A.V. Nechetkoe modelirovanie v srede MatLAB i fuzzy TECH, SPb: BKhV – Peterburh, 2003, 736p.
11. Korchemnyi M.O., Fedoreiko V.S. Intelektualni tekhnolohii upralinnia ta pryiniattia rishen. Ch. 1. Rozmyta lohika, Ternopil: TNPU, 2007, 140p.
12. Korchemnyi M.O., Skalyha L.M. Analitychne proektuvannia i praktychna realizatsiia intelektualnykh system avtomatychnoho keruvannia, Visnyk Ternopilskoho derzhavnoho tekhnichnoho universytetu, 2007, V. 12, No 4, P. 126–134.
13. Shtovba S.D. Proektirovanie nechetkikh sistem sredstvami MatLAB, M., Horiachaia liniia, Telekom, 2007, 288p.
Content type: Article
Ymddengys yng Nghasgliadau:Вісник ТДТУ, 2008, том 13, № 3

Ffeiliau yn yr Eitem Hon:
Ffeil Disgrifiad MaintFformat 
TSTUB_2008v13n3_Korchemny_N-Bases_of_a_technique_127-137.pdf284,25 kBAdobe PDFGweld/Agor
TSTUB_2008v13n3_Korchemny_N-Bases_of_a_technique_127-137.djvu391,22 kBDjVuGweld/Agor
TSTUB_2008v13n3_Korchemny_N-Bases_of_a_technique_127-137__COVER.jpg212,41 kBJPEGGweld/Agor
Dangos cofnod eitem llawn


Diogelir eitemau yn DSpace gan hawlfraint, a chedwir pob hawl, onibai y nodir fel arall.