В работе рассмотрено применение нейро-нечеткой логики в задаче формирования температурных уставок в инкубационном процессе. Обоснован выбор функций принадлежности и число нечетких правил, описывающих технологический процесс. Представлен разработанный специализированный программный, реализованный средствами языка программирования Python, и продемонстрировано его применение в производственных условиях.

В книге обсуждаются проблемы создания методов моделирования и управления плохо определенными системами в условиях неопределенности. Обосновывается необходимость интеллектуализации широкого круга методов моделирования и систем управления на осно-ве нечеткого и нейро-нечеткого подхода. Монография состоит из двух частей, посвященных разработке нечетких моделей и си-стем управления. Первая часть посвящена разработке нечетких статических и динамических моделей Мамдани и Сугено, определению их структуры, а также последующей параметрической и структурной идентификации с помощью специализированного программного комплекса. Рассматриваются динамические адаптивные модели ANFIS, использующие нейро-сетевые структуры и методы их обучения. Во второй части анализируются логико-лингвистические, аналитические, обучаемые и пропорционально-интегрально-дифференциальные (ПИД) нечеткие регуляторы на основе нечеткой логики Заде. Дается обзор и осуществляется классификация нечетких регуляторов типа Мамдани по количеству входов, выходов и баз правил. Приводятся схемы нечетких ре-гуляторов на основе модели Сугено. Описываются структуры нечетких регуляторов и их реализация средствами Simulink. Показаны примеры применения средств Simulink для определения оптимальных параметров нечетких (ПИД) регуляторов. Нечеткие системы управления сегодня активно внедряются в промышленности, связи, энергетике, транспортных системах, научных исследованиях, в со-циальных и экономических исследованиях и других сферах. Приведены примеры использо-вания нечетких моделей и регуляторов в энергетике и других отраслях промышленности для целей прогнозирования и управления. Книга предназначена для специалистов в области информатики, анализа и создания интеллектуальных систем, по разработке систем моделирования и нечеткого управления в условиях неопределенности, преподавателей вузов, студентов и аспирантов, а также для чи-тателей, интересующихся компьютерными методами моделирования и управления сложны-ми плохо определенными системами.

Разработана математическая модель, описывающая динамику социально-политической стабильности в среднесрочной перспективе. Основная переменная модели – уровень протестной активности, эмпирическим аналогом которой является линейная комбинация количества протестных актов и количества полицейских репрессий в единицу времени. В описании факторов протеста модель учитывает социально-экономические предпосылки, а в описании протестной динамики – подход SIMCA. Модель апробирована на двух примерах: рассмотрена динамика социально-политической стабильности в Казахстане и Кыргызстане в период 2018-2023. Показано, что в данных случаях модель корректно описывает положение главных пиков активности, соответствующих кризису 2022 года в Казахстане и революции 2020 года в Кыргызстане. Единицей времени в модели является квартал. Прогностические возможности модели распространяются на следующий квартал и являются сценарными, т.е. в качестве входных данных прогноз требует оценки значений таких переменных, как уровень инфляции и уровень безработицы на прогнозируемый квартал.