|
Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2022, том 26, выпуск 1, страницы 35–43
(Mi ista331)
|
|
|
|
Часть 1. Пленарные доклады
Машинное обучение систем интеллектуального управления
А. И. Дивеев Федеральный исследовательский центр ”Информатика и управление” Российской Академии наук
Аннотация:
Рассматривается машинное обучение интеллектуальных систем управления методами символьной регрессии Методы символьной регрессии позволяют находить математические выражения для различных задач, где необходимо найти структуру и параметры неизвестной многомерной функции. Поиск неизвестной функции осуществляется генетическим алгоритмом на пространстве кодов метода символьной регрессии. В качестве искомых функций могут быть функции, содержащие операторы условия, которые являются обязательной составной частью программ интеллектуальных систем управления.
Ключевые слова:
методы символьной регрессии, синтез управления, машинное обучение, оптимальное управление.
Образец цитирования:
А. И. Дивеев, “Машинное обучение систем интеллектуального управления”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 26:1 (2022), 35–43
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ista331 https://www.mathnet.ru/rus/ista/v26/i1/p35
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 62 | PDF полного текста: | 25 | Список литературы: | 20 |
|