[go: up one dir, main page]

RU2008150203A - METHOD FOR CONSTRUCTING CONTROL SYSTEMS AND EXPERT SYSTEMS OF FUZZY LOGIC AND DEVICE FOR ITS IMPLEMENTATION - Google Patents

METHOD FOR CONSTRUCTING CONTROL SYSTEMS AND EXPERT SYSTEMS OF FUZZY LOGIC AND DEVICE FOR ITS IMPLEMENTATION Download PDF

Info

Publication number
RU2008150203A
RU2008150203A RU2008150203/09A RU2008150203A RU2008150203A RU 2008150203 A RU2008150203 A RU 2008150203A RU 2008150203/09 A RU2008150203/09 A RU 2008150203/09A RU 2008150203 A RU2008150203 A RU 2008150203A RU 2008150203 A RU2008150203 A RU 2008150203A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
neural network
domains
fuzzy logic
rules
outputs
Prior art date
Application number
RU2008150203/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2417442C2 (en
Inventor
Юрий Михайлович Соломенцев (RU)
Юрий Михайлович Соломенцев
Сергей Александрович Шептунов (RU)
Сергей Александрович Шептунов
Илья Самуилович Кабак (RU)
Илья Самуилович Кабак
Наталия Вячеславовна Суханова (RU)
Наталия Вячеславовна Суханова
Original Assignee
Учреждение Российской Академии Наук Институт конструкторско-технологической информатики РАН (ИКТИ РАН) (RU)
Учреждение Российской академии наук Институт конструкторско-технологической информатики РАН (ИКТИ РАН)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Учреждение Российской Академии Наук Институт конструкторско-технологической информатики РАН (ИКТИ РАН) (RU), Учреждение Российской академии наук Институт конструкторско-технологической информатики РАН (ИКТИ РАН) filed Critical Учреждение Российской Академии Наук Институт конструкторско-технологической информатики РАН (ИКТИ РАН) (RU)
Priority to RU2008150203/08A priority Critical patent/RU2417442C2/en
Publication of RU2008150203A publication Critical patent/RU2008150203A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2417442C2 publication Critical patent/RU2417442C2/en

Links

Landscapes

  • Feedback Control In General (AREA)
  • Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)

Abstract

1. Способ построения систем управления и экспертных систем нечеткой логики, при котором сначала формулируют последовательность правил нечеткой логики, затем каждому из этих правил назначают числовую характеристику - качество управления, причем правила нечеткой логики реализованы на базе обученной нейронной сети, на входы нейронной сети подают информационные сигналы или сигналы от объекта управления, при этом на ее выходе формируется последовательность выходных сигналов управления (если устройство реализовано как система управления) или последовательность инструкций и рекомендаций (если устройство реализовано как экспертная система), ! отличающийся тем, что каждое из правил нечеткой логики реализуют отдельным фрагментом обученной большой искусственной нейронной сети (доменом), где число доменов соответствует числу правил нечеткой логики и, кроме того, содержит некоторое избыточное число резервных доменов, необходимых для переобучения нейронной сети в процессе ее работы или для повышения надежности нейронной сети при отказе отдельных доменов, причем один из доменов выполняет функции арбитра и коммутирует выходы доменов с выходами нейронной сети с учетом показателя качества управления. ! 2. Устройство для реализации способа по п.1, которое содержит устройство ввода данных, мультиплексор, обученную нейронную сеть и устройство вывода данных, причем входная информация поступает на входы устройства ввода данных, которое соединено последовательно с мультиплексором, выходы которого подсоединены к входам нейронной сети, а выходы нейронной сети подсоединены к входу устройства вывода данных, выход которо 1. A method of constructing control systems and expert systems of fuzzy logic, in which they first formulate a sequence of fuzzy logic rules, then assign a numerical characteristic to each of these rules - the quality of control, and the fuzzy logic rules are implemented on the basis of a trained neural network, information channels are fed to the inputs of the neural network signals or signals from the control object, while a sequence of output control signals is generated at its output (if the device is implemented as a control system) Do a series of instructions and recommendations (if the device is implemented as an expert system)! characterized in that each of the rules of fuzzy logic is implemented as a separate fragment of a trained large artificial neural network (domain), where the number of domains corresponds to the number of rules of fuzzy logic and, in addition, contains some excess number of spare domains necessary for retraining the neural network during its operation or to increase the reliability of the neural network in case of failure of individual domains, moreover, one of the domains acts as an arbiter and commutes the outputs of the domains with the outputs of the neural network, taking into account the indicator control-operation. ! 2. The device for implementing the method according to claim 1, which contains a data input device, a multiplexer, a trained neural network and a data output device, the input information being fed to the inputs of a data input device that is connected in series with the multiplexer, the outputs of which are connected to the inputs of the neural network , and the outputs of the neural network are connected to the input of the data output device, the output of which

Claims (2)

1. Способ построения систем управления и экспертных систем нечеткой логики, при котором сначала формулируют последовательность правил нечеткой логики, затем каждому из этих правил назначают числовую характеристику - качество управления, причем правила нечеткой логики реализованы на базе обученной нейронной сети, на входы нейронной сети подают информационные сигналы или сигналы от объекта управления, при этом на ее выходе формируется последовательность выходных сигналов управления (если устройство реализовано как система управления) или последовательность инструкций и рекомендаций (если устройство реализовано как экспертная система),1. A method of constructing control systems and expert systems of fuzzy logic, in which they first formulate a sequence of fuzzy logic rules, then assign a numerical characteristic to each of these rules - the quality of control, and the fuzzy logic rules are implemented on the basis of a trained neural network, information channels are fed to the inputs of the neural network signals or signals from the control object, while a sequence of output control signals is generated at its output (if the device is implemented as a control system) whether a sequence of instructions and recommendations (if the device is implemented as an expert system), отличающийся тем, что каждое из правил нечеткой логики реализуют отдельным фрагментом обученной большой искусственной нейронной сети (доменом), где число доменов соответствует числу правил нечеткой логики и, кроме того, содержит некоторое избыточное число резервных доменов, необходимых для переобучения нейронной сети в процессе ее работы или для повышения надежности нейронной сети при отказе отдельных доменов, причем один из доменов выполняет функции арбитра и коммутирует выходы доменов с выходами нейронной сети с учетом показателя качества управления.characterized in that each of the rules of fuzzy logic is implemented as a separate fragment of a trained large artificial neural network (domain), where the number of domains corresponds to the number of rules of fuzzy logic and, in addition, contains some excess number of spare domains necessary for retraining the neural network during its operation or to increase the reliability of the neural network in case of failure of individual domains, moreover, one of the domains acts as an arbiter and commutes the outputs of the domains with the outputs of the neural network, taking into account the indicator control-operation. 2. Устройство для реализации способа по п.1, которое содержит устройство ввода данных, мультиплексор, обученную нейронную сеть и устройство вывода данных, причем входная информация поступает на входы устройства ввода данных, которое соединено последовательно с мультиплексором, выходы которого подсоединены к входам нейронной сети, а выходы нейронной сети подсоединены к входу устройства вывода данных, выход которого является выходом устройства,2. The device for implementing the method according to claim 1, which contains a data input device, a multiplexer, a trained neural network and a data output device, the input information being fed to the inputs of a data input device that is connected in series with the multiplexer, the outputs of which are connected to the inputs of the neural network and the outputs of the neural network are connected to the input of the data output device, the output of which is the output of the device, отличающееся тем, что обученная нейронная сеть состоит из фрагментов (доменов), реализующих правила нечеткой логики, некоторого числа резервных доменов и домена, который коммутирует выходы доменов с выходами нейронной сети с учетом показателя качества управления. characterized in that the trained neural network consists of fragments (domains) that implement the rules of fuzzy logic, a certain number of reserve domains and a domain that commutes the outputs of domains with the outputs of the neural network, taking into account the quality of control.
RU2008150203/08A 2008-12-19 2008-12-19 Method of constructing fuzzy logic systems and device for implementing said method RU2417442C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008150203/08A RU2417442C2 (en) 2008-12-19 2008-12-19 Method of constructing fuzzy logic systems and device for implementing said method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008150203/08A RU2417442C2 (en) 2008-12-19 2008-12-19 Method of constructing fuzzy logic systems and device for implementing said method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2008150203A true RU2008150203A (en) 2010-06-27
RU2417442C2 RU2417442C2 (en) 2011-04-27

Family

ID=42683108

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008150203/08A RU2417442C2 (en) 2008-12-19 2008-12-19 Method of constructing fuzzy logic systems and device for implementing said method

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2417442C2 (en)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2477525C2 (en) * 2011-06-17 2013-03-10 Алексей Евгеньевич Васильев Microcontroller with hardware variable structure fuzzy computer
RU2530270C2 (en) * 2012-10-23 2014-10-10 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ" (НИЯУ МИФИ) Virtual stream computer system based on information model of artificial neural network and neuron
RU2557477C2 (en) * 2013-12-05 2015-07-20 Акционерное общество "Ракетно-космический центр "Прогресс" (АО "РКЦ "Прогресс") Method of computer-aided processing and analysis of telemetry data on multiparameter object and system to this end
RU2649791C1 (en) * 2017-04-06 2018-04-04 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)" Multi-parameter fuzzy processor for automatic regulators and method for synthesis of control signal
RU176922U1 (en) * 2017-07-19 2018-02-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)" ANALOGUE FUZZY PROCESSOR
RU2754239C1 (en) * 2020-12-22 2021-08-30 Владимир Сергеевич Пахомов Method for structural and parametric synthesis of decision support tools for managing the development of a complex organizational and technical system and a device for its implementation

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5448681A (en) * 1992-03-27 1995-09-05 National Semiconductor Corporation Intelligent controller with neural network and reinforcement learning
JP3095623B2 (en) * 1994-06-16 2000-10-10 松下電器産業株式会社 Attribute judgment method
RU2266558C2 (en) * 2003-12-31 2005-12-20 Кубанский государственный технологический университет Intellectual controller with neuron network and self-modification rules
RU2340940C1 (en) * 2007-03-16 2008-12-10 Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого Neural fuzzy net recognition device
RU2007110980A (en) * 2007-03-27 2008-10-10 Военна академи Ракетных войск стратегического назначени имени Петра Великого (RU) RECOGNITION DEVICE FOR FUZZY NEURAL NETWORKS
RU66831U1 (en) * 2007-04-02 2007-09-27 Илья Самуилович Кабак NEURAL NETWORK
RU72084U1 (en) * 2007-12-03 2008-03-27 Илья Самуилович Кабак DOMAIN NEURAL NETWORK
RU75247U1 (en) * 2008-02-26 2008-07-27 Илья Самуилович Кабак MODULAR COMPUTER SYSTEM

Also Published As

Publication number Publication date
RU2417442C2 (en) 2011-04-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2008150203A (en) METHOD FOR CONSTRUCTING CONTROL SYSTEMS AND EXPERT SYSTEMS OF FUZZY LOGIC AND DEVICE FOR ITS IMPLEMENTATION
Song et al. Spiking neural P systems with multiple channels and anti-spikes
US12093807B2 (en) Neural network, method of control of neural network, and processor of neural network
US12380206B2 (en) Detection of model attacks in distributed AI
Song et al. Small universal spiking neural P systems with anti-spikes
WO2010042947A3 (en) Automated management of medical data using expert knowledge and applied complexity science for risk assessment and diagnoses
Zeng et al. Small universal simple spiking neural P systems with weights
US20170315544A1 (en) Distributed control system, control device, control method, and program
Johansson et al. Interpretable regression trees using conformal prediction
Díaz-Cortés et al. A new metaheuristic optimization methodology based on fuzzy logic
US11270191B2 (en) On-chip Poisson spike generation
WO2020174458A3 (en) Partial activation of multiple pathways in neural networks
King et al. Anatomy of a chaotic attractor: subtle model-predicted patterns revealed in population data
WO2020032561A3 (en) Disease diagnosis system and method using multiple color models and neural network
WO2019105331A1 (en) Computational system and corresponding electronic apparatus
CN106875006A (en) Artificial neuron metamessage is converted to the method and system of spiking neuron information
TWI774964B (en) Disease suffering probability prediction method and electronic apparatus
US20220019874A1 (en) Method, device, and computer program for operating a deep neural network
JP2017102633A (en) Information processing device and semiconductor integrated circuit device
Wu et al. Modeling psychological refractory period (PRP) and practice effect on PRP with queuing networks and reinforcement learning algorithms
Mu Intrinsic approaches to prioritizing diagnoses in multi-context systems
EP2388665A3 (en) Distributed model identification
CN106971228B (en) Method and system for sending neuron information
CN106971227B (en) Neuron information receiving method and system
CN107992012A (en) Method and apparatus for obtaining production line inter process correlation

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20191220