Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 610371)
Контекстум
Информационные системы и технологии  / №6 2014

ПОСТРОЕНИЕ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ANFIS СЕТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТА ПРОЦЕССА МАГНИТНО-ИМПУЛЬСНОЙ ОБРАБОТКИ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторВрублевский
Страниц9
ID486557
АннотацияВ статье изложен метод построения базы нечетких правил на основе численных данных для интеллектуальной системы управления выбором режимов магнитно-импульсной обработки на основе сети ANFIS. Данный метод позволит снизить время построения базы правил модуля управления процессом
УДК681.5.004
Врублевский, Р.Е. ПОСТРОЕНИЕ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ANFIS СЕТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТА ПРОЦЕССА МАГНИТНО-ИМПУЛЬСНОЙ ОБРАБОТКИ / Р.Е. Врублевский // Информационные системы и технологии .— 2014 .— №6 .— С. 5-13 .— URL: https://rucont.ru/efd/486557 (дата обращения: 21.04.2025)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Информационные системы и технологии МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УДК 681.5.004 Р.Е. ВРУБЛЕВСКИЙ ПОСТРОЕНИЕ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ANFIS СЕТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТА ПРОЦЕССА МАГНИТНО-ИМПУЛЬСНОЙ ОБРАБОТКИ В статье изложен метод построения базы нечетких правил на основе численных данных для интеллектуальной системы управления выбором режимов магнитно-импульсной обработки на основе сети ANFIS. <...> Данный метод позволит снизить время построения базы правил модуля управления процессом. <...> Ключевые слова: база нечетких правил; интеллектуальная система управления; магнитноимпульсная обработка. <...> Одним из возможных и перспективных путей решения этой проблемы является магнитно-импульсная обработка (МИО), которая обладает рядом преимуществ: простота концентрации электромагнитной энергии на изделии, быстрое ее аккумулирование материалом рабочих элементов детали, а также оперативность повышения эксплуатационных характеристик (время обработки составляет 0,3.2,0 сек при незначительных энергетических затратах). <...> Сложностью практического применения МИО является необходимость настройки параметров режимов обработки с учетом особенностей конкретного изделия. <...> Решение этой задачи возможно путем создания интеллектуальных систем управления МИО. <...> Проблемой интеллектуальных систем управления МИО является создание модели процесса обработки. <...> Возможным подходом к решению данной проблемы является использование методов искусственного интеллекта, в частности, нечетких нейронных сетей ANFIS для решения задач оптимизации режимов обработки и прогнозирования результатов МИО. <...> Нечеткие нейронные сети ANFIS имеют много достоинств, однако недостатком является длительное наполнение их знаниями (построения базы правил) в процессе обучения. <...> ЦЕЛЬ СТАТЬИ Целью настоящей статьи является улучшение качества МИО металлических изделий, которое может быть достигнуто в случае рационального выбора <...>