Адаптивные модели нечеткого вывода для идентификации нелинейных зависимостей в сложных системах

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА
1.1. Исследование понятия сложной системы и ее основных элементов.
1.2. Математическая теория нечетких множеств.
1.3. Нечеткие правила и способы нечеткого логического вывода
1.4. Эволюционный подход к построению моделей нечеткого вывода
1.4.1. Генетический алгоритм с двоичным кодированием
1.4.2. Генетический алгоритм с вещественным кодированием
1.5. Структура адаптивной нечеткой модели с генетическим алгоритмом обучения
1.6. Классификация адаптивных моделей нечеткого вывода.
1.7. Сравнительная характеристика методов генерации нечетких правил
1.8. Методы параметрической адаптации нечетких систем, анализ их преимуществ и недостатков
1.9. Анализ существующих программных средств для построения адаптивных моделей нечетного вывода
Цель и задачи исследования.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ
2.1. Основные проблемы, возникающие на этапах обучения и настройки нечеткой модели
2.2. Классификационный алгоритм генерации нечетких правил
2.3. Одноэтапный комбинированный метод обучения нечеткой модели Мамдани
2.3.1. Формализация задачи обучения и настройки адаптивной нечеткой модели
2.3.2. Схема кодирования вектора параметров нечеткой модели в хромосому для оптимизации генетическим алгоритмом.
2.3.3. Алгоритм комбинированного метода обучения
2.3.4. Алгоритм поиска подобного правила при неполной базе нечетких правил
2.4. Разработка гибридного генетического алгоритма для использования в процедуре обучения нечеткой модели.
2.5. Адаптация комбинированного метода обучения к нечетким правилам в форме ТБК
Выводы.
ГЛАВА 3. ЧИСЛЕННОПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
3.1. Описание разработанного программного обеспечения для построения адаптивной модели нечеткого вывода.
3.2. Исследование эффективности гибридного генетического алгоритма в задачах глобальной оптимизации.
3.3. Исследование эффективности комбинированного метода обучения адаптивной нечеткой модели для идентификации нелинейных зависимостей
3.3.1. Описание тестовых функций.
3.3.2. Условия проведения эксперимента и принятые параметры алгоритмов.
3.3.3. Результаты тестовых экспериментов.
3.3.4. Анализ результатов численнопараметрического эксперимента
3.3.5. Восстановление поверхности многомодальной обобщенной функции Растригина нечеткой моделью.
ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ АДАПТИВНОГО НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТРУДОЕМКОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ В МАШИНОСТРОЕНИИ
4.1. Анализ необходимости разработки новых методов нормирования.
4.2. Использование теории конструктивнотехнологической сложности для формализованного описания групп машиностроительных
деталей
4.3. Модель адаптивного нечеткого вывода для определения прогнозной трудоемкости изделий на основе теории конструктивнотехнологической сложности
4.4. Построение адаптивной нечеткой модели для определения трудоемкости для класса корпусных деталей
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ