Синтез адаптивных регуляторов

Монография посвящена методам синтеза адаптивных регуляторов на основе нейро-нечетких сетевых структур с генетическими алгоритмами обучения, способными решать задачи управления сложными нелинейными стохастическими объектами, обеспечивающими повышение эффективности применения САУ при неполных априорных сведениях относительно модели объекта управления. Рассмотрены особенности проектирования интеллектуальной адаптивной обучаемой гибридной системы управления плохо формализованными техническими объектами, способными менять режимы функционирования под влиянием различных факторов. Разработано информационное обеcпечение, на языке высокого уровня C#, платформе .Net, в среде программирования Microsoft Visual Studio 2010, позволяющее вести исследования поведения интеллектуальных адаптивных бучаемых систем управления. Выполнено сравнение эффективности разработанных генетических алгоритмов на примере оптимизации функций многих переменных, обучении модулей адаптивной интеллектуальной гибридной системы управления. Приведены результаты практического использования нейроэмулятора, нейро-нечеткого классификатора, нейро-нечеткого регулятора.