НЕЙРОНЕЧЕТКИЙ АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Abstract
Предложен адаптивный идентификатор для нейронечеткой системы управления нелинейным динамическим объектом, функционирующей в условиях неопределенности внутренних свойств и внешней среды.
References
1. Битус Е.И. Компьютерное моделирование и оптимизация процессов формирования гребенной ленты в шерстопрядении / Е. И. Битус. - Москва: Знание, 2017. - 238 с. : ил.
2. И.Х.Сиддиков, Д.А.Халматов, Г.Р.Алимова. Адаптивно-нечеткая система автоматической регулирования вытяжкой ленты//Текстильный журнал Узбекистана. 2020. №1. С.77-84
3. Омату С. Халид М.. Юсоф Р. Нейроуправление и его приложения Книга 2. М.: ИПРЖР. 2000.
4. D.A.Khalmatov, U.O.Khuzhanazarov, G.R.Alimova, J.M.Murodov. (2021) Adaptive fuzzy control system for multi-dimensional dynamic object under the conditions of uncertainty of information, International journal of advanced research in science, engineering and technology vol. 8, issue 2 , february 2021. pp.16608-16612.
5. И.Х.Сиддиков, Д.А.Халматов, Г.Р.Алимова, У.О.Хужаназаров. «Синтез наблюдателей состояния линейных объектов с упругими свойствами». “Ўзбекистон тўқимачилик журнали” 2021 й. №1. С:-
6. I.Kh.Siddikov, D.A.Khalmatov, G.R.Alimova Аlgorithm for synthesizing the y system managing a two-mass elastic dynamic object. «Кимёвий технология. Назорат ва бошкарув” 2021 й. 4-сони 65-73 р.
7. Г.Р.Алимова Алгоритм оценки эффективности обучения нейро-нечеткой гибридной сети» ТАТУ хабарлари 2021 й. 3-сони 59-63 ст.
