ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ (FUZZY LOGIC)
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Идентификация состояние вычислительных систем с применением нечеткого множества осуществляеться с помощью пакета Fuzzy Logic Toolbox (FLT). При этом, в процессе идентификации на основе пакета FLT создается нечетко-логическая система. Fuzzy Logic Toolbox - это пакет прикладных программ, входящих в состав среды MatLab. Она позволяет создавать системы нечеткого логического вывода и нечеткой классификации в рамках среды MatLab. Базовым понятием Fuzzy Logic Toolbox является FIS-структура - система нечеткого вывода (Fuzzy Inference System) и ANFIS - адаптивная нейро-нечеткая система.
Article Details
References
Леоненков А.В. нечеткое моделирование в среди MATLAB и Fuzzy TECH. СПб.: БХВ - Петербург, 2003. -736 с.,ил.
Усманов Р.Н. К вопросу нечеткого представление параметров исследуемой среды в процессе решение идентификационных задач.// Вестник ТашГТУ. -2006.-№3. –С.7-9.
Tiwari, S.H.; Babbar, R.; Kaur, G. Performance Evaluation of Two ANFIS Models for Predicting Water Quality Index of River Satlu (India). Adv. Civ. Eng. 2018, 2018, 8971079. [Google Scholar]
Kordestani, M.; Saif, M.; Orchard, M.E.; Razavi-Far, R.; Khorasani, K. Failure Prognosis and Applications—A Survey of Recent Literature. IEEE Trans. Reliab. 2019, 70, 728–748. [Google Scholar] [CrossRef]
Dumitrescu, C.; Ciotirnae, P.; Vizitiu, C. Fuzzy Logic for Intelligent Control System Using Soft Computing Applications. Sensors 2021, 21, 2617. [Google Scholar] [CrossRef]
Karnavel, K.; Shanmugasundaram, G.; Salunkhe, S.S.; Sundari, V.K.; Shunmugathammal, M.; Saraswat, B.K. Actuator Fluid Control Using Fuzzy Feedback for Soft Robotics Activities. Intell. Autom. Soft Comput. 2022, 32, 1855–1865. [Google Scholar] [CrossRef]