Дослідження тенденцій розвитку інтелектуальних вимірювальних систем та їх розробка на основі теорії нечітких множин

Abstract

UK: Дана робота є продовженням бакалаврської кваліфікаційної роботи на тему: ”Розробка інтелектуальної вимірювальної системи з використанням апарату нечіткої логіки”. У магістерській роботі розглянуто теоретичні та практичні аспекти розробки інтелектуальних інформаційно-вимірювальних систем. Особливу увагу приділено сучасним технологіям, зокрема нейронним мережам, нечіткій логіці та системам, заснованим на прецедентах. Представлено обґрунтування вибору структури системи та використання датчиків температури і вологості для забезпечення адаптивного регулювання. Обґрунтовано доцільність застосування гібридних нейрон-нечітких мереж для обробки таких даних. Надано детальний опис основних етапів роботи алгоритму та проаналізовано його ефективність. Розглянуто методику розрахунку параметрів роботи системи та переваги використання нечіткої логіки для управління об’єктами робототехніки. EN: This work is a continuation of the bachelor's qualification work on the topic: "Development of an intelligent measuring system using a fuzzy logic device". The master's work considers the theoretical and practical aspects of the development of intelligent information and measuring systems. Particular attention is paid to modern technologies, in particular neural networks, fuzzy logic and systems based on precedents. The justification for choosing the system structure and using temperature and humidity sensors to ensure adaptive regulation is presented. The feasibility of using hybrid neural-fuzzy networks for processing such data is substantiated. A detailed description of the main stages of the algorithm is provided and its effectiveness is analyzed. The methodology for calculating the system parameters and the advantages of using fuzzy logic for controlling robotics objects are considered.