10.14489/vkit.2015.05.pp.036-042

DOI: 10.14489/vkit.2015.05.pp.036-042

Доровской В. А., Черный С. Г.
МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ МОРСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКО-НЕЙРОННОЙ СЕТИ
(с. 36-42)

Аннотация. Представлены методы оценки диагностики морского оборудования (МО) при добыче полезных ископаемых с использованием нечетких нейронных сетей (ННС). Предложен подход к их разработке, отличающийся методом логического вывода, способами введения нечеткости и определения функций принадлежности. Разработаны нечеткие нейронные системы, использующие важные интеллектуальные свойства. Применен механизм нечетких выводов рассматриваемой системы, который использует базу знаний в виде совокупности множеств. Даны описания концептов правил для представления в системе с позиции математического базиса. Задействовано правило весовых коэффициентов для согласованности решений и идентификации процесса. Показан процесс адаптации разработанной ННС при проведении диагностики МО и способность сети к обучению.

Ключевые слова: диагностика; надежность; искусственный интеллект; морское оборудование; интерфейс; нейрон; нечеткие нейронные системы.

Dorovskoy V. A., Chernyi S. G.
METHODS OF DIAGNOSIS OF MARINE EQUIPMENT USING OF FUZZY-NEURAL NETWORK
(pp. 36-42)

Abstract. This article presents methods for assessing complex diagnostic systems deepwater mining. An approach to the development of hybrid intelligent systems, differing by inference methods and the introduction of fuzzy membership function definitions. There were developed in accordance with the proposed approach hybrid intellectual systems that are important intellectual characteristics such as being able to use knowledge in natural language, the ability to learn and adapt to the changing conditions of their functioning. Used by fuzzy inference mechanism of the system, which uses a knowledge base as a set of sets. The basic rules for submission to the system from the standpoint the mathematical basis. Used rule weights for consistency of decisions and identification process. Describes the process of adaptation of the system and its ability to learn. The article reviews conceptual problems of profitable deep seabed mining engineering. The elements of the optimal terminal control for the technological process of deep seabed mining of natural resources was formulated and the consequences were represented. Equation of the optimization for the monitoring mode of the technological process of deep seabed mining of natural resources was produced and solved; simulation model in the software MathLab was used.

Keywords: Diagnostics; Reliability; Artificial intelligence; Marine equipment; Interface; Neuron; Fuzzy-neural system.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

В. А. Доровской, С. Г. Черный (Керченский государственный морской технологический университет) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

V. A. Dorovskoy, S. G. Chernyi (Kerch State Maritime Technological University) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Заде Л. А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных / интеллектуальных систем / пер. с англ. И. З. Батыршина // Новости искусственного интеллекта. 2001. № 2–3. С. 7 – 11.
2. Заде Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: пер. с англ. М.: Знание, 1974. С. 5 – 49.
3. Ярушкина Н. Г. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 208 с.
4. Францкевич Г. И., Букарев А. А., Костюк В. П. Нейросетевые и генетические модели и методы анализа данных [Электронный ресурс]. URL: http://www. neuroproject.ru/Papers/ nga_mod.htm (дата обращения: 15.03.2015).
5. Жиленков А. А., Черный С. Г. Применение нейронечеткого моделирования для задач идентифика-ции многокритериальности в транспортной отрасли // Вестник СамГУПС. 2014. № 1 (23). С. 100 – 106.
6. Черный С. Г., Доровской В. А. Инфор-мационная модель оптимизации нечетких процессов принятий решений (на примере диагностики обору-дования добычи полезных ископаемых со дна моря) // Научно-техническая информация. Сер. 2: Информационные процессы и системы. 2014. № 11. С. 31 – 36.

Eng

1. Zade L. A. (2001). The role of soft computing and fuzzy logic in understanding, designing and development of information / intelligent systems. Novosti iskusstvennogo intellekta, (2-3), pp. 7-11.
2. Zade L. A. (1974). Fundamentals for a new ap-proach to the analysis of complex systems and decision mak-ing processes. Math today. (pp. 5-49). Moscow: Znanie.
3. Iarushkina N. G. (2007). Fuzzy hybrid system. Theo-ry and practice. Moscow: FIZMATLIT.
4. Frantskevich G. I., Bukarev A. A., Kostiuk V. P. Neural network and genetic models and methods of data analysis. Available at: http://www. neuroproject.ru/Papers/ nga_mod.htm (Accessed: 15.03.2015).
5. Zhilenkov A. A., Chernyi S. G. (2014). Application of neuro fuzzy modeling for identification problems in multicriteria in transportation industry. Vestnik SamGUPS, 23(1), pp. 100-106.
6. Chernyi S. G., Dorovskoi V. A. (2014). Information model for the optimization of fuzzy decision-making (for example, diagnostics of the equipment of mineral extraction from the seabed). Nauchno-tekhnicheskaia informatsiia. Seriia 2: Informatsionnye protsessy i sistemy, (11), pp. 31-36.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2015.05.pp.036-042}

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2015.05.pp.036-042}