Естественные и технические науки, № 6, 2013 Информационно-измерительные и управляющие системы Кашкин Е.В., старший преподаватель Морозова Т.Ю., доктор технических наук, профессор (Московский государственный университет приборостроения и информатики) МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ С ТЕПЛОВЫХ ДАТЧИКОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМОЙ ЗАДВИЖЕК ТЕПЛОВЫХ КОНТУРОВ ЗДАНИЙ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ В данной статье рассматриваются вопросы математического анализа текущей ситуации для принятия решения об изменении температурного режима зданий специального назначения. <...> Рассматриваются методы фазификации и дефазификации, вопросы агрегирования данных, работа с множествами. <...> Ключевые слова: фазификация, дефазификация, нечеткие нейросетевые системы, правила вывода, агрегирование, система управления температурным режимом. <...> Математическая модель предназначена для управления системой задвижек тепловых контуров посредствам выдачи управляющей команды. <...> Математическая модель системы принятия решения основывается на информации о текущей ситуации и призвана обеспечить энергосберегающий эффект при её использовании в системах управления температурным режимом зданий специального назначения. <...> В основе построения математической модели лежит метод искусственного интеллекта, основанный на использовании базы нечётких знаний, подсистемы логического вывода, адаптации и самообучения. <...> Применение данной методики, позволяет управлять назначенными параметрами температурного режима в условиях неопределённости и быстроменяющейся внешней обстановки. <...> Адаптация математической модели основана на подстройки коэффициентов атомов правил и фактов. <...> Коэффициенты меняются в зависимости от внешних условий по средствам модифицированного метода группового учета аргументов. <...> Нечеткие нейросетевые системы — это системы, основанные на нечетких продукционных правилах либо реляционные системы. <...> Нейронечеткий классификатор <...>