Динамика нечеткой системы автоматической оптимизации

15 / 16

ЛИТЕРАТУРА
1. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. М.:
Наука, 1975.
2. Растригин Л.А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974.
3. Казакевич В.В., Родов А.Б. Системы автоматической оптимизации. М.: Энергия,
1977.
4. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления; под ред.
К.А. Пупкова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001.
5. Otadi M., Mosleh M. Numerical solution of quadratic Riccati differential equation
by neural network // Mathematical sciences. 2011. Vol. 5. No. 3. P. 249–257.
6. Buckley J.J., Feuring T. Universal approximators for fuzzy functions // Fuzzy sets and
systems. 2000. Vol. 113. Iss. 3. P. 411–415. DOI: 10.1016/S0165-0114(98)00069-4
7. Buckley J.J., Feuring T. Introduction to fuzzy partial differential equations // Fuzzy
sets and systems. 1999. Vol. 105. Iss. 2. P. 241–248.
8. Goetschel Jr.R. , Voxman W. Elementary fuzzy calculus // Fuzzy sets and systems.
1986. No. 18. Iss. 1. P. 31–43. DOI: 10.1016/0165-0114(86)90026-6
9. Мочалов И.А., Хрисат М.С. Оценивание параметров модели по нечетким слу-
чайным данным // Информационные технологии. 2014. № 2. C. 14–22.
10. Деменков Н.П. , Мочалов И.А. Нечеткие сплайны // Вестник МГТУ
им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2012. № 2. С. 8–59.
11. Деменков Н.П., Мочалов И.А. Нечеткая интерполяция // Наука и обра-
зование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 2. URL:
12. Колмогоров А.Н. , Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального
анализа. М.: Наука, 1972.
REFERENCES
[1] Besekerskiy V.A., Popov E.P. Teoriya sistem avtomaticheskogo upravleniya [Theory
of Automatic Control Systems]. Moscow, Nauka Publ., 1975.
[2] Rastrigin L.A. Sistemy ekstremal’nogo upravleniya [Systems of Extreme Control].
Moscow, Nauka Publ., 1974.
[3] Kazakevich V.V., Rodov A.B. Sistemy avtomaticheskoy optimizatsii [Systems of
Automatic Optimization]. Moscow, Energiya Publ., 1977.
[4] Pupkov K.A., ed. Metody robastnogo, neyro-nechetkogo i adaptivnogo upravleniya
[Methods of Robust, Neuro-Fuzzy and Adaptive Control]. Moscow, MGTU
im. N.E. Baumana Publ., 2001.
[5] Otadi M., Mosleh M. Numerical solution of quadratic Riccati differential equation
by neural network. Mathematical sciences, 2011, vol. 5, no. 3, pp. 249–257.
[6] Buckley J.J., Feuring T. Universal approximators for fuzzy functions. Fuzzy sets and
systems, 2000, vol. 113, iss. 3, pp. 411–415. DOI: 10.1016/S0165-0114(98)00069-4
[7] Buckley J.J., Feuring T. Introduction to fuzzy partial differential equations. Fuzzy
sets and systems, 1999, vol. 105, iss. 2, pp. 241–248.
[8] Goetschel Jr.R., Voxman W. Elementary fuzzy calculus. Fuzzy sets and systems,
1986, no. 18, iss. 1, pp. 31–43. DOI: 10.1016/0165-0114(86)90026-6
[9] Mochalov I.A., Khrisat M.S. Estimation Parameter Model Using Fuzzy Random Data
Informatsionnye tekhnologii [Information Technologies], 2014, no. 2, pp. 14–22 (in
Russ.).
[10] Demenkov N.P., Mochalov I.A. Fuzzy Splines. Vestn. Mosk. Gos. Tekh. Univ.
im. N.E. Baumana, Priborostr. [Herald of the Bauman Moscow State Tech. Univ.,
Instrum. Eng.], 2012, no. 2 (87), pp. 48–59 (in Russ.).
[11] Demenkov N.P., Mochalov I.A. Fuzzy interpolation. Nauka i obrazovanie. MGTU
im. N.E. Baumana [Science & Education of the Bauman MSTU. Electronic Journal],
2012, no. 2. Availlable at:
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2016. № 1 73