Разработка и исследование теоретических основ, методов адаптивного нейро-нечеткого управления сложными техническими системами на основе мягких вычислений

В работе разработаны и теоретически обоснованы новые методы мягкого адаптивного нейро-нечеткого управления сложными техническими системами и объектами, исключающие свойственные традиционным нечетким моделям такие режимы, как наличие пустых решений, появляющихся в заключениях нечетко-логического вывода, и проклятие размерности, вызванное ростом числа нечетких правил в базе знаний, отсутствие аддитивности, возникающие при использовании жестких арифметических операций, что позволит повысить эффективность функционирования сложных технических систем.Цели научного исследования: 1. Разработка принципиально нового алгоритма нечетко-логического вывода, основанного на мягких арифметических операциях, позволяющего исключить пустые решения, возникающие в структуре нечеткого вывода. 2. Синтез нового метода дефаззификации выходной переменной, позволяющего исключать зоны нечувствительности, возникающие при дефаззификации выходного результата в нейро-нечеткой системе управления. 3. Разработка алгоритма оценки числа нечетких правил, составляющих нечеткую базу знаний, позволяющего анализировать количество нечетких правил, необходимое для получения минимального значения среднеквадратического отклонения без применения модели адаптивного нейро-нечеткого вывода. 4. Разработка нового метода адаптации нейро-нечеткой системы вывода на основе мягкого алгоритма нечетко-логического вывода, позволяющего минимизировать среднеквадратическую ошибку обучения нейро-нечеткой системы. 5. Разработка аппаратно-программных средств управления сложными техническими системами и объектами на основе разработанных методов мягкого нечетко-логического вывода, дефаззификации выходного результата, адаптации нейро-нечеткой системы вывода, обеспечивающих оперативность принятия решений в условиях неопределенности и режиме реального времени.