Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.12.148.180
    [SESS_TIME] => 1732185748
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 8386709d166f4bf975a6ffd2b383de6e
    [UNIQUE_KEY] => f88277f5275efcf050e985009339c1de
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

    [SESS_OPERATIONS] => Array
        (
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2012 год, номер 1

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЧЁТКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕПРЕРЫВНОГО АЛГОРИТМА МУРАВЬИНОЙ КОЛОНИИ

И. А. Ходашинский, П. А. Дудин
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»
hia@keva.tusur.ru hodashn@rambler.ru, dudinpa@yandex.ru
Ключевые слова: идентификация, нечёткие системы, непрерывный алгоритм муравьиной колонии
Страницы: 63-71

Аннотация

Для идентификации нечётких систем впервые предложен непрерывный алгоритм муравьиной колонии. На его основе построено пять нечётких систем, аппроксимирующих нелинейные функции от одной, двух и трёх переменных. Исследовано влияние параметров алгоритма на ошибку аппроксимации. Сравнительный анализ с другими алгоритмами идентификации показал преимущество предложенного.