Проектирование интеллектуальных систем управления и разработка их программного обеспечения
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20843010Ключевые слова:
интеллектуальная система управления, искусственный интеллект, машинное обучение, ней- ронная сеть, адаптивное управление, микросервисная архитектура, программное обеспечение.Аннотация
В данной статье рассматриваются вопросы проектирования интеллектуальных систем управления
(ИСУ) и разработки их программного обеспечения. Проведён анализ возможностей эффективного управления
сложными динамическими объектами на основе методов искусственного интеллекта, алгоритмов машинного обу-
чения и адаптивных подходов. Представлены преимущества разработанного программного комплекса на базе
микросервисной архитектуры и экосистемы Python. Приведены результаты экспериментальных исследований
Библиографические ссылки
1. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. – М.: Медицина, 1975. – 447 с.
2. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Феоктистова Е.А. Интеллектное управление динамическими системами. – М.:
Физматлит, 2000. – 352 с.
3. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект: прикладные системы. – М.: Знание, 1990. – 64 с.
4. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. – М.: Энергоиздат, 1981. – 232 с.
5. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. – Springer, 2006. – 738 p.
6. Camacho E.F., Bordons C. Model Predictive Control. – 2nd ed. – Springer, 2013. – 405 p.
7. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. –MIT Press, 2016.–775 p.
8. Géron A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow. – 3rd ed. – O’Reilly, 2022. – 861 p.
9. Haykin S. Neural Networks and Learning Machines. – 3rd ed. – Pearson, 2009. – 906 p.
10. Kosko B. Neural Networks and Fuzzy Systems. – Prentice Hall, 1992.–449 p.
11. Kusiak A. Smart Manufacturing // International Journal of Production Research. – 2018. – Vol. 56. – No. 1–2. – P.
508–517.
12. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – 4th ed. – Pearson, 2021. – 1132 p.
13. Sutton R.S., Barto A.G. Reinforcement Learning: An Introduction. – 2nd ed. – MIT Press, 2018. – 526 p.
14. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. – 1965. – Vol. 8. – No. 3. – P. 338–353.
15. Åström K.J., Murray R.M. Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. – Princeton University
Press, 2021. – 396 p.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MAKTABGACHA VA MAKTAB TA’LIMI JURNALI
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
