/ И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов ; [отв.
ред.
И.М. Макарова] ; Отделение информ. технологий и вычислит, систем
РАН. - М. : Наука, 2006. - 333 с. - ISBN 5-02-033782-Х (в пер.).
Рассматривается новый, активно развивающийся класс интеллектуальных систем автоматического управления, построенных на технологии обработки знаний с позиции эффективного применения при решении задач управления в условиях неопределенности. Изложены основы построения интеллектуальных систем. В качестве приоритетного теоретического базиса для проектирования и исследования таких систем обосновано применение технологии нечеткой логики и изложена методика синтеза нечетких алгоритмов управления; представлены системы, в которых целесообразно использование технологий экспертных систем и нейросетевых структур.
Ключевые проблемы, связанные с проектированием интеллектуальных регуляторов и систем, анализируются на примерах следящих систем, систем управления беспилотными летательными аппаратами и многозвенными мехатронными устройствами. Рассмотрено решение задачи автоматизированного синтеза интеллектуальных систем с применением генетических алгоритмов.
Предложены эффективные способы обработки разнородной информации и построения человеко-машинного интерфейса для интеллектуальных автономных систем управления.
Для научных, инженерно-технических работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и исследованием систем автоматического управления.
И.М. Макарова] ; Отделение информ. технологий и вычислит, систем
РАН. - М. : Наука, 2006. - 333 с. - ISBN 5-02-033782-Х (в пер.).
Рассматривается новый, активно развивающийся класс интеллектуальных систем автоматического управления, построенных на технологии обработки знаний с позиции эффективного применения при решении задач управления в условиях неопределенности. Изложены основы построения интеллектуальных систем. В качестве приоритетного теоретического базиса для проектирования и исследования таких систем обосновано применение технологии нечеткой логики и изложена методика синтеза нечетких алгоритмов управления; представлены системы, в которых целесообразно использование технологий экспертных систем и нейросетевых структур.
Ключевые проблемы, связанные с проектированием интеллектуальных регуляторов и систем, анализируются на примерах следящих систем, систем управления беспилотными летательными аппаратами и многозвенными мехатронными устройствами. Рассмотрено решение задачи автоматизированного синтеза интеллектуальных систем с применением генетических алгоритмов.
Предложены эффективные способы обработки разнородной информации и построения человеко-машинного интерфейса для интеллектуальных автономных систем управления.
Для научных, инженерно-технических работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и исследованием систем автоматического управления.