Нейро-мережевий підхід до настройки нечітких баз знань на основі трендових і сполучених правил

Пропонується підхід до настройки експертних нечітких баз знань на основі розв’язання рівнянь нечітких відношень, що дозволяє уникнути злиття або селекції правил. Суть підходу полягає у побудові та навчанні min-max нейро-нечіткої мережі, ізоморфної лінгвістичним розв’язкам рівнянь нечітких відношень, яка дозволяє поетапно налаштовувати структуру і параметри трендових і сполучених правил

Аналіз характеристик електричного приводу газоперекачуючого агрегату, як об’єкта керування

В зв’язку з безперервним ростом вартості енергоресурсів, збільшенням собівартості транспорту газу, не відновленням його природних ресурсів, найважливішими напрямами робіт в області трубопровідного транспорту газів слід вважати розробки, направлені на зниження та економію енерговитрат, використання з максимальною ефективністю та надійністю газоперекачуючі агрегати (ГПА)

Математичне моделювання основних фізико-хімічних процесів при виробництві скла

The main stages of the glass manufacturing process in terms of mathematical modeling were considered. Based on the formulated assumptions, describing the glass manufacturing process physics, equations of continuity, momentum, energy, turbulent kinetic energy, turbulent kinetic energy dissipation in the form of Reynolds-averaged Navier-Stokes equations were described. Initial and boundary conditions needed to solve the mathematical modeling problem were determined. The bi-directional emissivity indicator on the translucent border between the flue gases and molten glass was defined from Fresnel formulas. Temperature distribution simulation was performed by the computational fluid dynamics (CFD) methods. Simulation of turbulent flows was carried out using the κ-ε turbulence model. Solution of the radiation energy transfer equation is based on the P1 approximation of the spherical harmonics method for gray two-temperature medium. As a result, the temperature distribution in the glass furnace was obtained. The temperature distribution is an important tool for investigating glass furnace control systems.Данная статья посвящена созданию математической модели процесса стекловарения путем получения математических моделей отдельных физико-химических явлений этого процесса. Рассмотрены такие физико-химические аспекты, как горение природного газа, плавления шихты, гидро- и газодинамика расплава стекломассы и газовой среды, теплообмен в стекловаренной печи. Получены температурные поля стекловаренной печи.Дана стаття присвячена створенню математичної моделі процесу скловаріння шляхом отримання математичних моделей окремих фізико-хімічних явищ цього процесу. Розглянуто такі фізико-хімічні аспекти, як горіння палива, плавлення шихти, гідро- та газодинаміка розплаву скломаси та газового середовища, теплообмін у скловарній печі. Отримано температурні поля скловарної печі

Побудова класифікаційної нечіткої бази знань на основі трендових правил і оберненого виведення

In this paper, an approach to fuzzy classification rules construction within the framework of fuzzy relation equations is proposed. At the same time, the system of fuzzy trend rules serves as a carrier of expert information and generator of rules - solutions of fuzzy relation equations. The system of fuzzy classification rules can be rearranged as a set of linguistic solutions of fuzzy relation equations using the composite system of fuzzy terms, e.g. “significant rise”, “essential drop” etc., where causes and effects significance measures are described by fuzzy quantifiers. The problem of inverse logical inference, which lies in restoring the coordinates of the maximum of the fuzzy input terms membership functions for each output class is reduced to solving the system of fuzzy relation equations using a genetic algorithm.The proposed approach allows to avoid the alternative rule selection. The aim of the rule selection methods is to reduce the system complexity by removing inefficient and redundant rules and improve the system accuracy by introducing alternative rules into the final rule base. Using expert knowledge cannot guarantee the optimal cooperation activity among rules. The rule selection problem is still relevant since there is currently no single methodical standard for the optimal structural adjustment of fuzzy classification knowledge bases.Solving fuzzy relation equations using the genetic algorithm ensures the optimal number of fuzzy rules for each output term and optimal form of the membership functions of the fuzzy input terms for each linguistic solution.Consecutive solution of the optimization problems provides complexity reduction of the problem of fuzzy classification knowledge bases generation. Предложен метод построения классификационных нечетких баз знаний, в которых носителем экспертной информации являются трендовые правила «причины - следствия». Показано, что классификационные нечеткие правила, которые связывают меры значимостей причин и следствий с помощью нечетких квантификаторов, представляют множество решений системы нечетких логических уравнений для заданных классов выхода.Запропоновано метод побудови класифікаційних нечітких баз знань, в яких носієм експертної інформації є трендові правила «причини - наслідки». Показано, що класифікаційні нечіткі правила, які з’єднують міри значимостей причин і наслідків за допомогою нечітких квантифікаторів, представляють множину розв’язків системи нечітких логічних рівнянь для заданих класів виходу

Побудова класифікаційної нечіткої бази знань на основі трендових правил і оберненого виведення

In this paper, an approach to fuzzy classification rules construction within the framework of fuzzy relation equations is proposed. At the same time, the system of fuzzy trend rules serves as a carrier of expert information and generator of rules - solutions of fuzzy relation equations. The system of fuzzy classification rules can be rearranged as a set of linguistic solutions of fuzzy relation equations using the composite system of fuzzy terms, e.g. “significant rise”, “essential drop” etc., where causes and effects significance measures are described by fuzzy quantifiers. The problem of inverse logical inference, which lies in restoring the coordinates of the maximum of the fuzzy input terms membership functions for each output class is reduced to solving the system of fuzzy relation equations using a genetic algorithm.The proposed approach allows to avoid the alternative rule selection. The aim of the rule selection methods is to reduce the system complexity by removing inefficient and redundant rules and improve the system accuracy by introducing alternative rules into the final rule base. Using expert knowledge cannot guarantee the optimal cooperation activity among rules. The rule selection problem is still relevant since there is currently no single methodical standard for the optimal structural adjustment of fuzzy classification knowledge bases.Solving fuzzy relation equations using the genetic algorithm ensures the optimal number of fuzzy rules for each output term and optimal form of the membership functions of the fuzzy input terms for each linguistic solution.Consecutive solution of the optimization problems provides complexity reduction of the problem of fuzzy classification knowledge bases generation. Предложен метод построения классификационных нечетких баз знаний, в которых носителем экспертной информации являются трендовые правила «причины - следствия». Показано, что классификационные нечеткие правила, которые связывают меры значимостей причин и следствий с помощью нечетких квантификаторов, представляют множество решений системы нечетких логических уравнений для заданных классов выхода.Запропоновано метод побудови класифікаційних нечітких баз знань, в яких носієм експертної інформації є трендові правила «причини - наслідки». Показано, що класифікаційні нечіткі правила, які з’єднують міри значимостей причин і наслідків за допомогою нечітких квантифікаторів, представляють множину розв’язків системи нечітких логічних рівнянь для заданих класів виходу