Построение баз знаний нечетких регуляторов: превосходство интеллектуальных технологий на основе мягких вычислений для моделирования управления неустойчивыми динамическими системами

В работе приводятся результаты исследования применения двух промышленных программных продуктов для построения баз знаний нечетких регуляторов для управления неустойчивыми нелинейными динамическими объектами: на основе ANFIS (встроенного в Matlab модуля) и AFM c инструментариями $SCOptKB^{TM}$ - оптимизатора баз знаний на основе технологий мягких вычислений, и $QCOptKB^{TM}$ - оптимизатора баз знаний на основе квантовых вычислений. Рассматриваются результаты сравнительного анализа качества построенных с помощью данных инструментариев баз знаний для интеллектуальных систем управления. Сравнение реализуется посредством моделирования интеллектуального управления типовыми нелинейными динамическими системами с локальной, глобальной и частичной (по части переменных) неустойчивостью, характерной для робототехнических систем. Рассматривается эффективный подход к проектированию баз знаний на основе технологии мягких вычислений с использованием ряда важных термодинамических и информационно-энтропийных критериев управления, повышающих объективность содержащейся в БЗ информации о динамическом поведении объекта управления.