Конференции ИВТ СО РАН

Тезисы докладов

В настоящее время остро стоит необходимость разработки новых нетрадиционных информационных технологий в автоматизации сложных нелинейных технологических объектов управления с тем или иным видом неопределенности. Большинство сложных объектов управления функционируют в стохастической среде. Для исследования динамических свойств выделенного класса систем управления используется метод квазирасщепления [1]. Данный метод позволяет декомпозировать исходную сложную систему управления (при помощи алгебраических проекторов) на взаимосвязанные подсистемы меньшей размерности, но эквивалентные по динамическим свойствам исходной сложной системе.

Последние достижения в кибернетике, информатике, искусственном интеллекте привели к формированию и бурному развитию новой области исследования – искусственному или интеллектуальному управлению. Данная область исследований находится на границе классической теории управления и искусственного интеллекта. В настоящее время довольно продвинутым в области интеллектуального управления является применение Искусственных Иммунных Систем (AIS), построеныx на принципах обработки информации молекулами белков [2].

Доклад посвящен разработке интеллектуальной технологии построения стохастических квазирасщепленных систем управления на основе AIS. Применение подхода AIS обеспечивает выполнение основных принципов организации интеллектуальных систем управления и позволяет осуществить достоверный прогноз поведения интеллектуальной стохастической системы, выбор предпочтительных управлений и корректировку текущего управления. С использованием сингулярного разложения матриц разработаны процедуры обучения с учителем, без учителя, классификации решений и распознавания образов.

Погрешности энергетических оценок Искусственной Иммунной Системы затрудняют определение нативной укладки белковой цепи (соответствующей минимуму энергии связи), которая соответствует самому нижнему уровню в спектре энергий белковой цепи и, является наиболее стабильной структурой. Оценки энергетических погрешностей AIS осуществлены согласно разработанному алгоритму на основе свойств гомологичных белков [3].

Литература

[1.] Самигулина Г.А. Автоматизированное построение бинарных стохастических систем управления на основе метода квазирасщепления. Учебное пособие для студентов по дисциплине “Специальные системы управления”. Алматы: Институт проблем информатики и управления МОН РК, ISBN 9965-13-135-X, 2001.- 67с.

[2]. Tarakanov A.O. Formal peptide as a basic of agent of immune networks: from natural prototype to mathematical theory and applications. Proc. of the 1 st. Int. Workshop of Central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems, 1999.

[3.] Samigulina G.A., Chebeiko S.V. Technology of elimination errors the energy estimations of Artificial Immune Systems of the forecasting plague. Proceedings on the sixth international conference on Computational Intelligence and Natural Computation (CINC 2003), Cary, North Carolina, USA, 2003, p.p. 1693-1696.

Дополнительные материалы:

ZIP (10 kb)

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск