МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК

Файл статьи: Бекасов Д.Е..pdf (1819.36Кб)

1.     1 Теория автоматического управления //Wikipedia.URL.http://en.wikipedia.org/wiki/ Теория_автоматического_управления (дата обращения 03.03.2013)

2.     2 Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.–М.:Наука, 1986.–288 с.

3.     Рубанов  В. Г. Интеллектуальные системы автоматического управления. Нечеткое управление в технических системах : учебное пособие. — 2-е изд., стер. — Белгород: Изд-во БГТУ им. В. Г. Шухова, 2010. — 170 с.

4.     Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под. ред. Д.А.Поспелова.–М.:Наука, 1986.–312с

5.     Кондратенко Г. В., Кондратенко Ю. П., Мухортова К. В.Синтез нечетких регуляторов на основе объектно-ориентированных технологий// ААЭКС. Оптимальное управление объектами и системами.2005. №1(15).

6.     Пивкин В.Я., Бакулин В.П., Кореньков Д.И. Нечеткие множества в системах управления. – Новосибирск: изд-во НГУ, 1998.–75 с.

7.     Saridis G.N. Analytical formulation of the principle of increasing precision with decreasing intelligence for intelligent machines // Automatics. 1989. V.25. №3.

8.     Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Эволюция и принципы построения // Известия РАН: Техническая кибернетика. 1993. №4. С.189-205

9.     Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем. – Новости Искусственного Интеллекта. №2-3. 2001. С. 7 – 11.

10. Гриняев С. Нечеткая логика в системах управления // Компьютерра. 2001. №38.

11. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию
приближенных решений. – М.: Мир, 1976.

12. Усков А.А. Принципы построения систем управления с нечеткой логикой // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2004. № 6. С. 7-13.

13. Jantzen J. Design Of Fuzzy Controllers//Technical University of Denmark, department of automation, lyngby Denmark, technical report.1998.

14. Ульянов С.В., Тятюшкина О. Ю., Колбенко Е. В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. Методология проектирования // Электронный журнал «Системный анализ в науке и образовании».2011.№2.

15. Алиев Р.А., Церковный А.З., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991

16. Кудинов Ю.И. Нечеткие системы управления // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1990. № 5. С. 196-206.

17. Dimirovski G.M. Fuzzy-petri-net reasoning supervisory controller and estimating states of markov chain models//Computing and Informatics, Vol. 24, 2005, 563–576.

18. Mehmet Karakose, Erhan Akin. Block based fuzzy controllers//Department of Computer Engineering, University of Firat, Elazig, Turkey, 2010.

19. 19Zadeh L.A. Communication Fuzzy Algorithms// Information  and  control.1968. 12.C.94-102.

20. Castro J .L., Delgado M., Mantas C.J. Fuzzy grammar for handling fuzzy algorithms //International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems.1999.Vol.7.C.277-286.

21. Бекасов Д.Е. Поиск пути в неизвестном окружении // Студенческий научный вестник. Сборник докладов участников общенаучной научно-технической конференции «Студенческая весна - 2012», посвященной 165-летию Н.Е. Жуковского. МГТУ им. Н.Э.Баумана /М.: НТА «АПФН»,2012. – С.412-417.

22. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов . – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004. – 400 с.: ил. – (Информатика в техническом университете).