Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления, Макаров И.М., Лохпн В.М., Манько С.В., Романов М.П., 2006

Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления, Макаров И.М., Лохпн В.М., Манько С.В., Романов М.П., 2006.
 
   Рассматривается новый, активно развивающийся класс интеллектуальных систем автоматического управления, построенных на технологии обработки знаний с позиции эффективного применения при решении задач управления в условиях неопределенности. Изложены основы построения интеллектуальных систем. В качестве приоритетного теоретического базиса для проектирования и исследования таких систем обосновано применение технологии нечеткой логики и изложена методика синтеза нечетких алгоритмов управления: представлены системы, в которых целесообразно использование технологий экспертных систем и нейросетевых структур.
Ключевые проблемы, связанные с проектированием интеллектуальных регуляторов и систем, анализируются на примерах следящих систем, систем управления беспилотными летательными аппаратами и многозвенными мехатронными устройствами. Рассмотрено решение задачи автоматизированного синтеза интеллектуальных систем с применением генетических алгоритмов.
Предложены Эффективные способы обработки разнородной информации и построения человеко-машинного интерфейса для интеллектуальных автономных систем управления.
Для научных, инженерно-технических работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и исследованием систем автоматического управления.

Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления, Макаров И.М., Лохпн В.М., Манько С.В., Романов М.П., 2006


Методы обучения и настройки интеллектуальных систем.
Надежность функционирования интеллектуальных систем различных типов и назначения определяется не только эффективностью обработки априорно имеющихся знаний, но и наличием механизмов их пополнения и модификации в режиме обучения или на основе обобщения накопленного опыта. Для интеллектуальных систем управления обеспечение подобных возможностей будет во многом обусловливать их адаптивные свойства и в этой связи является особо важным.

Организация процессов обучения и самообучения, как один из основных вопросов в теории искусственного интеллекта, ситуационного управления и распознавания образов [1.1, 1.27-1.32], в конечном итоге сводится к необходимости обоснованного изменения, дополнения или уточнения той классификации понятий и категорий, которая составляет содержательную сторону используемых знаний [1.33]. Многогранность соответствующей проблематики отражается в разнообразии подходов и методов, развиваемых для решения задач формирования понятий, классификации и обобщения ситуаций, выдвижения гипотез, модификации знаний и проверки их непротиворечивости.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Введение.
Глава 1 Основы теории интеллектуальных систем управления.
1.1. Принципы построения и архитектура интеллектуальных систем управления.
1.2. Современные технологии обработки знаний.
1.3. Методы обучения и настройки интеллектуальных систем.
Глава 2 Применение нечеткой логики в интеллектуальных системах управления.
2.1. Особенности нечеткого логического вывода в задачах управления динамическими объектами.
2.2. Синтез нечетких регуляторов на основе вероятностных моделей.
Глава 3 Интеллектуальные системы автоматического управления.
3.1. Интеллектуальная САУ с экспертным регулятором.
3.2. Интеллектуальная САУ с экспертно-нейросетевым регулятором.
3.3. Интеллектуальные САУ с нечетким регулятором.
3.4. Сравнительный анализ функциональных возможностей нечеткого и ПИД-регуляторов.
Глава 4 Особенности применения интеллектуальных технологий в задачах управления манипуляционными роботами.
4.1. Разработка и исследование моделей нечеткого управления манипуляционными роботами.
4.2. Использование методов нечеткой логики для управления манипуляционными роботами в среде с препятствиями.
4.3. Управление движением манипуляционных роботов на базе нейросетевых технологий.
Глава 5 Интеллектуальные системы управления беспилотными летательными аппаратами.
5.1. Система управления автоматической посадкой.
5.2. Интеллектуальный цифровой автопилот.
5.3. Особенности работы интеллектуального цифрового автопилота при полете в горной местности.
Глава 6 Автоматический синтез, настройка и обучение интеллектуальных систем управления.
6.1. Использование генетических алгоритмов для автоматического формирования баз знаний интеллектуальных систем управления роботами.
6.2. Организация процессов пополнения и обобщения знаний в интеллектуальных системах управления роботами с элементами самообучения.
Глава 7 Обработка сенсорной информации и естественно-языковой интерфейс в интеллектуальных системах управления.
7.1. Распознавание изображений на основе комплексного применения преобразований Уолша и аппарата нечеткой логики.
7.2. Интеллектуальный человеко-машинный интерфейс и планирование целесообразного поведения автономных роботов на основе фреймообразных структур.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления, Макаров И.М., Лохпн В.М., Манько С.В., Романов М.П., 2006 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу



Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: :: :: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2024-03-28 19:28:08