Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов и алгоритмов решения задач синтеза интеллектуальных систем управления динамическими объектами биосистем на основе нечетких и нейросетевых технологий 21
1.1 Анализ общесистемных свойств и видов неопределенности информации, характерных для процесса управления сложными динамическими объектами биосистем 21
1.2 Анализ методов и алгоритмов решения задач синтеза систем на основе нечеткой логики применительно к управлению динамическими объектами биосистем 28
1.3 Анализ методов и алгоритмов решения задач синтеза систем на основе нейросетевых технологий применительно к управлению динамическими объектами биосистем 43
1.4 Цель и задачи диссертационной работы 48
Выводы по главе 1 53
ГЛАВА 2. Синтез и моделирование систем управления процессами биосинтеза с помощью метода аппроксимирующих преобразований 56
2.1 Разработка критерия эффективности и выбор оптимальных условий управления и моделирования процесса биосинтеза 56
2.2 Метод аппроксимирующих преобразований в задачах управления и моделирования биосистем 64
2.3 Синтез нелинейных регуляторов потоков субстрата и продукта в непрерывной биосистеме на основе метода аппроксимирующих преобразований 81
2.4 Синтез нелинейных регуляторов потоков субстрата и продукта на основе комбинации сигмоидных функций для управления непрерывной биосистемой 89
Выводы по главе 2 94
ГЛАВА 3 Синтез системы управления биосистемой в реакторе непре рывного действия с нечеткими и нейро-нечеткими регуляторами 96
3.1 Особенности синтеза нечетких и нейросетевых систем управления биопроцессами при априорной неопределенности и нечеткости их моделей 96
3.2 Построение и исследование нейро-нечетких регуляторов потоков субстрата и продукта для управляемой непрерывной биосистемы 98
3.3 Модифицированный метод получения уравнений регрессии при неполной ортогональности плана эксперимента для оценки влияния параметров нейронной сети на показатели качества управления 11
3.4 Нейро-нечеткая система стабилизации температуры ферментационного процесса 121
Выводы по главе 3 134
ГЛАВА 4. Методика интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах многокритериального выбора алгоритмов управления биосистемами 136
4.1 Сравнительный анализ подходов к решению задач многокритериального выбора алгоритмов управления сложной системой 136
4.2 Обоснование перечня критериев cавнения нечетких и нейро-нечетких алгоритмов управления биосистемой 140
4.3 Решение многокритериальной задачи сравнения и выбора алгоритмов управления биосистемой на основе метода анализа иерархий 145
4.4 Методика многокритериального анализа задачи выбора на основе нечеткой теории принятия решений 152
4.5 Методика интеллектуальной поддержки при принятии решений в задачах
управления на основе нейросетевой классификации режимов биосистемы 160
Выводы по главе 4 172
Заключение 175
Список использованных источников
