Intelligent control systems and neural networks

Description: Дифференциально-модельная концепция базы знаний для интеллектуальных систем управления. - Некоторые задачи теории и техники интеллектуальных систем управления. Динамические экспертные системы в управлении. Логико-динамические модели и программно-технические средства интеллектуальной системы управления. Нейросетевые технологии в системах управления - Синтез управляющих систем на основе нечеткой логики.

Amount of credits: 6

Course Workload:

Component: Component by selection

Cycle: Profiling disciplines

Goal

• Дать обобщающее представление о задачах и методах синтеза интеллектуальных систем. - теоретически описать модели и алгоритмы интеллектуальных систем, принципы создания баз знаний для интеллектуальных систем. - ознакомить магистрантов с инструментальными средствами и реализацией интеллектуальных систем.

Objective

• - изучить основные технологии для создания базы знаний и исследования качества работы алгоритмов интеллектуальных систем.
• - освоить с магистрантами создание математических моделей и алгоритмов интеллектуальных систем на примерах логико-динамических моделей.
• - ознакомиться с программно-техническими средствами интеллектуальных систем.
• - ознакомить магистрантов с отображением интеллектуальной системы на архитектуру многопроцессорной вычислительной сети.

Learning outcome: knowledge and understanding

• Обучающиеся должны знать: основные теории, методы и средства синтеза систем интеллектуального управления.
• Обучающиеся должны иметь понимать расчёты по анализу устойчивости, точности и качества систем интеллектуального управления

Learning outcome: applying knowledge and understanding

• - способность использовать отображение интеллектуальной системы управления на архитектуру многопроцессорной вычислительной сети;
• - знание логико-динамических моделей и программно-технических средств интеллектуальной системы управления;
• - умение решать некоторые задачи теории и техники интеллектуальных систем.

Learning outcome: formation of judgments

• Умение применять стандартные методы расчета элементов и узлов систем автоматизации и управления, выполнять проектно-конструкторские работы и оформлять проектную и технологическую документацию соответственно стандартам, техническим условиям и другим нормативным документам, в том числе с использованием средств автоматизированного проектирования.

Learning outcome: communicative abilities

• Способность участвовать в работе над инновационными проектами, используя базовые методы исследовательской деятельности, основанные на систематическом изучении научно-технической информации, отечественного и зарубежного опыта.

Learning outcome: learning skills or learning abilities

• Применять современные методы для разработки энергоберегающих и экологически чистых систем автоматизации и управления, обеспечивающих безопасность жизнедеятельности людей и их защиту от возможных последствий аварий, катастроф и стихийных бедствий.

Key reading

• 1. Интеллектуальные системы автоматического управления (под ред. Макарова и М., Лохина В.М.) Том 1: Математические модели, динамические харатеристики и анализ систем автоматического управления. Цифровые и адаптивные системы. Учебник. М.: Высшая школа, 2002 - 360 с.
• 2. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах Москва: Наука. Физматлит, 2000. - 312 с
• 3. Пупков К.А., Егупов Н.Д., Гаврилов А.И. и др. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник (под ред. Егупова Н.Д.) Изд. 2-е, стереотип. Издательство: М: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2000 г. - 744 с.
• 4. Асаи К. и др. Прикладные нечеткие системы / пер. с япон.; под. ред. Тэрано Т., Асаи К. Сугэно М. – М.: Мир, 2003