Результаты поиска по 'модель динамического объекта':
Найдено статей: 28
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 5, с. 999-1002
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 5, pp. 999-1002
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 6, pp. 1217-1219
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 1, с. 5-6
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 1, pp. 5-6
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 485-489
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 3, pp. 485-489
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 5, pp. 1099-1101
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 1, pp. 5-10
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 2, с. 245-248
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 2, pp. 245-248
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 3, с. 581-584
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 3, pp. 581-584
  9. Чуканов С.Н., Першина Е.Л.
    Формирование оптимального управления нелинейным динамическим объектом на основе модели Такаги–Сугено
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 1, с. 51-59

    В работе рассмотрен алгоритм нечеткой системы управления существенно нелинейным динамическим объектом. Для решения нелинейной задачи оптимального управления предлагается использовать линейно-квадратичное регулирование (LQR — linear quadratic regulator) с моделью Такаги–Сугено (Takagi–Sugeno). Алгоритм может быть использован для проектирования систем оптимального управления детерминированными нелинейными объектами. Предложено использование алгоритма функционирования оптимальной системы управления для управления вращательным движением летательного аппарата.

    Ключевые слова: система управления, вращательное движение твердого тела, модель Такаги–Сугено, нечеткая система управления.
    Chukanov S.N., Pershina E.L.
    Formation of optimal control of nonlinear dynamic object based on Takagi–Sugeno model
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 1, pp. 51-59

    The algorithm of fuzzy control system essentially nonlinear dynamic object is considered in this article. For solving nonlinear optimal control problem is proposed to use the method of linear quadratic regulation (LQR) with fuzzy Takagi–Sugeno model. The algorithm can be used for the design of deterministic optimal control of nonlinear objects. The algorithm of optimal control for controlling the rotational motion of a space vehicle is proposed.

    Keywords: control system, rotational motion of a space vehicle, Takagi–Sugeno model, fuzzy control system.
    Views (last year): 2.
  10. Шумихин А.Г., Бояршинова А.С.
    Алгоритм выбора структурных параметров искусственной нейронной сети и объема обучающей выборки при аппроксимации поведения динамического объекта
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 2, с. 243-251

    В статье сформулирован обобщенный подход к выбору значений структурных параметров искусственной нейронной сети (ИНС) и объема обучающий выборки, основанный на принципе минимизации количества элементов структуры ИНС и объема обучающей выборки при ограничении на значение показателя качества работы нейросетевой модели динамики объекта. Реализован алгоритм выбора структурных параметров ИНС и построения нейросетевой модели.
    Проведена серия вычислительных экспериментов, демонстрирующая применимость алгоритма для построения моделей динамических объектов, в основе которых лежит нелинейная автокорреляционная нейронная сеть.

    Ключевые слова: модель динамического объекта, обучающая выборка, искусственная нейронная сеть, топология, обучение, оптимизация структуры искусственной нейронной сети.
    Shumixin A.G., Boyarshinova A.S.
    Algorithm of artificial neural network architecture and training set size configuration within approximation of dynamic object behavior
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 2, pp. 243-251

    The article presents an approach to configuration of an artificial neural network architecture and a training set size. Configuration is based on parameter minimization with constraints specifying neural network model quality criteria. The algorithm of artificial neural network architecture and training set size configuration is applied to dynamic object artificial neural network approximation.
    Series of computational experiments were performed. The method is applicable to construction of dynamic object models based on non-linear autocorrelation neural networks.

    Keywords: dynamic object model, training set, artificial neural network, architecture, training, optimization of artificial neural network architecture.
    Views (last year): 2. Citations: 8 (RSCI).
Pages: previous next

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Copyright © 2009–2024 Institute of Computer Science