ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2019

В Государственном университете «Дубна», Институте системного анализа и управления исследовался вопрос применения квантового генетического алгоритма для автоматического выбора оптимального типа и вида корреляции в структуре квантового нечеткого логического вывода.

10.07.2019

Известно, что интеллектуальные системы управления (ИСУ) основаны на применении мягких вычислений, нечеткой логики, эволюционных алгоритмов и нейронных сетей. Базисом развития систем управления является пропорционально-интегрально-дифференцирующий (ПИД) регулятор, который применяется в 70 % промышленной автоматики, но зачастую не справляется с задачей управления и совсем плохо работает в непредвиденных ситуациях. Нечеткие регуляторы позволяют частично расширить сферу применения ПИД-регуляторов за счет добавления продукционных логических правил функционирования и частично адаптировать систему. Совместное применение генетических алгоритмов (ГА) и нечеткой нейронной сети позволило полностью адаптировать систему, но для обучения такой системы требуется время, что в нештатных и непредвиденных ситуациях критично. Моделирование оптимального обучающего сигнала дает возможность создать частичную самоорганизацию в системе за счет формирования оптимальных траекторий коэффициентов усиления ПИД-регулятора. Применение квантовых вычислений и, как частный пример, квантового нечеткого вывода (КНВ) позволяет повысить робастность без затрат временного ресурса – в режиме реального времени.

Подробное описание дается в статье «Квантовый генетический алгоритм в задачах моделирования интеллектуального управления и суперкомпьютинг», авторы: Ульянов С.В., Рябов Н.В. (Государственный университет «Дубна», Институт системного анализа и управления, Дубна).