Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск

Формирование структуры и состава многоуровневых нечетких диагностических систем с использованием стохастической модели

https://doi.org/10.17587/mau.17.375-383

Полный текст:

Аннотация

Проводится анализ эффективности работы многоуровневых диагностических систем без ограничений на размерность (число неисправностей или патологий) и число признаков. Системы базируются на нечетком логическом выводе. Исследования проводятся с применением стохастической модели объекта. Показывается, что многоуровневые диагностические системы во многих практических случаях имеет более высокую эффективность по сравнению с диагностическими системами полной размерности. Предлагается методика формирования структуры и состава многоуровневых диагностических систем.

Об авторах

О. С. Колосов
Национальный исследовательский университет "МЭИ"
Россия


Д. Н. Анисимов
Национальный исследовательский университет "МЭИ"
Россия


Д. В. Хрипков
Национальный исследовательский университет "МЭИ"
Россия


Список литературы

1. Мелихов А. Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

2. Прикладные нечеткие системы / Асаи К., Ватада Д., Иваи С: Пер. с япон. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. 368 с.

3. Zadeh L. A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing // Communications of the ACM. 1994. Vol. 37, N. 3. P. 77-84.

4. Аверкин А. Н., Батыршин И. З. Мягкие вычисления // Новости искусственного интеллекта. 1996. № 3. С. 161-164.

5. Ежов А., Чечеткин А. Нейронные сети в медицине // Открытые системы. 2007. № 4. С. 34-37.

6. Еремеев А. П., Хазиев Р. Р., Зуева М. В., Цапенко И. В. Прототип диагностической системы поддержки принятия решений на основе интеграции байесовских сетей доверия и метода Демпстера-Шефера // Программные продукты и системы. 2013. № 1. С. 11-16.

7. Eremeev A. P., Vagin V. N. Methods and tools for modeling reasoning on diagnostic systems // ICEIS 2009 - 11th International Conference on Enterprise Information Systems. Milan, 2009. P. 271-276.

8. Анисимов Д. Н., Вершинин Д. В., Колосов О. С., Хрипков А. В., Зуева М. В., Цапенко И. В. Использование подстраиваемой динамической модели сетчатки глаза в компонентном анализе для диагностики патологий методами искусственного интеллекта // Вестник МЭИ. 2008. № 5. С. 70-74.

9. Анисимов Д. Н., Вершинин Д. В., Колосов О. С., Зуева М. В., Цапенко И. В. Диагностика текущего состояния динамических объектов и систем сложной структуры методами нечеткой логики с использованием имитационных моделей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 3. С. 39-50.

10. Колосов О. С., Анисимов Д. Н., Хрипков Д. В. Исследование многоуровневых нечетких диагностических систем с использованием стохастической модели. // Мехатроника, автоматизация, управление. Т. 16. 2015. № 4. С. 254-261.

11. Анисимов Д. Н. Формализация процедуры исключения транзитивно замыкающих дуг при организации иерархической структуры на множестве нечетких ситуаций // Вестник МЭИ. 2011. № 4. С. 34-40.

12. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.

13. Анисимов Д. Н., Астахова Ю. Ю., Вершинин Д. В., Колосов О. С., Зуева М. В., Цапенко И. В. Дифференциация патологий сетчатки глаза на основе нечеткой логики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 2. С. 56-61.

14. Норвич А. М., Турскен И. Б. Построение функций принадлежности // Нечеткие множества и теория возможностей. М.: Радио и связь, 1986. С. 64-71.

15. Zimmermann H. J., Zysno P. Quantifying vagueness in decision models // Europian Journal of Operational Research. 1985. N. 22. P. 148-158.

16. Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.: Наука, 2006.

17. Pedrycz W. Fuzzy Control and Fuzzy Systems. New York: John Wiley and Sons, 1993.

18. Анисимов Д. Н. Использование нечеткой логики в системах автоматического управления // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. № 8. С. 39-42.


Для цитирования:


Колосов О.С., Анисимов Д.Н., Хрипков Д.В. Формирование структуры и состава многоуровневых нечетких диагностических систем с использованием стохастической модели. Мехатроника, автоматизация, управление. 2016;17(6):375-383. https://doi.org/10.17587/mau.17.375-383

For citation:


Kolosov O.S., Anisimov D.N., Khripkov D.V. The Formation of Multi-Level Fuzzy Diagnosing Systems Structure Using Stochastic Models. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2016;17(6):375-383. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.17.375-383

Просмотров: 18


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)