Исследование возможности применения систем нечёткого вывода при моделировании свойств ядер
Аннотация
Рассмотрена возможность применения нечётких систем для анализа экспериментальных данных в области ядерной физики на примере разработки нечётких нейронных сетей, моделирующих зависимость энергии связи от зарядового числа, массового числа, спина и чётности ядра. Проектирование и исследование нечёткой системы было выполнено в специальном пакете расширения Fuzzy Logic Toolbox среды MATLAB. Анализ спроектированных нечётких нейронных сетей позволяет сделать вывод о достаточной адекватности систем нечёткого вывода при моделировании свойств ядер.
Об авторах
Н. И. Ильиных
СибГУТИ
Россия
Россия
Л. Е. Ковалёв
Уманский национальный университет садоводства
Россия
Россия
Т. И. Просянкина-Жарова
Европейский университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Нечеткие гибридные системы: теория и практика (монография) / И.З. Батыршин, А.О. Недосекин, А.А. Стецко, В.Б. Тарасов, А.В. Язенин, Н.Г. Ярушкина. М.: Физматлит, 2007. 208 с.
2. Зайченко Ю.П. Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах: учеб. пособие для студентов вузов. Киев: Слово, 2008. 344 с.
3. Катасёв А.С., Ахатова Ч.Ф. Гибридная нейронечеткая модель интеллектуального анализа данных для формирования баз знаний мягких экспертных диагностических систем // Наука и образование. 2012. № 12. С. 487-504.
4. Kacprzyk J., Wilbik A., Zadrozny S. Linguistic Summarization of Time Series by Using the Choquet Integral // Proceedings of 12th Fuzzy Systems Association World Congress (IFSA’2007, Cancun, Mexico, June 18-21, 2007). Theoretical Advances and Applications of Fuzzy Logic. - New York: Springer Verlag, 2007. P. 284-294.
5. Белоусов Р.Л., Дрожжин Н.А., Костенчук М.И. Построение нечетких лингвистических переменных с использованием методов кластерного анализа данных // Прикладная информатика. 2015. Т. 10, № 1 (55). С. 98-106.
6. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Моделирование надежности человека-оператора с помощью нечеткой базы знаний Сугено // Автомат. и телемех. 2009. Вып. 1. С. 180-187.
7. Castellano Marcello, Masulli Francesco, Penna Massimo. Fuzzy systems in high-energy physics. // Proc. SPIE 2761. Applications of Fuzzy Logic Technology Ш. 163 (June 14, 1996). [Электронный ресурс]. URL: http://dx.doi.org/10.1117/12.243252 (дата обращения: 15.01.2016).
8. Иванов В.В. Многомерный анализ данных на основе интегральных непараметрических статистик и многослойных перцептронов. Дубна: Препринт ОИЯИ Р10-93-348. 1993. 18 с.
9. Кисель И.В., Нескоромный В.Н., Ососков Г.А. Применение нейронных сетей в экспериментальной физике // ЭЧАЯ. 1993. Т. 24, Вып. 6. С. 1551-1595.
10. Сивухин Д.В. Общий курс физики. 3-е изд., стереотип. М.: Физматлит, 2006. Т. V: Атомная и ядерная физика. 784 с.
11. Центр данных фотоядерных экспериментов (ЦДФЭ) НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова [Электронный ресурс]. URL: http://cdfe.sinp.msu.ru (дата обращения: 17.01.2016).
Рецензия
Для цитирования:
Ильиных Н.И., Ковалёв Л.Е., Просянкина-Жарова Т.И. Исследование возможности применения систем нечёткого вывода при моделировании свойств ядер. Вестник СибГУТИ. 2016;(4):86-91.
For citation:
Ilinykh N..., Kovalyov L..., Prosyankina-Zharova T... Investigation of applicability of fuzzy inference systems for nuclei properties modeling. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2016;(4):86-91. (In Russ.)
Просмотров:
1374
Послать статью по эл. почте 