Новиков Кирилл Сергеевич (Аспирант
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет»
)
Юрков Николай Кондратьевич (Доктор технических наук
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет»
)
Кошелев Никита Дмитриевич (Аспирант
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет»
)
|
Актуальность и цели. Экологические системы часто характеризуются сложной пространственной структурой, высокой изменчивостью и неполнотой наблюдений. Это ставит особые требования к моделям, предназначенным для анализа и управления такими процессами. Классические нейросетевые подходы демонстрируют хорошую аппроксимацию данных, но недостаточно устойчивы к неопределённости и плохо интерпретируемы. В настоящей работе рассматривается архитектура нейро-нечёткой сети, объединяющая преимущества нечёткой логики и способности нейронных моделей выявлять скрытые зависимости в пространственно-распределённых экологических данных. Методы. Предложен гибридный подход, включающий нейро-нечёткий механизм принятия решений, обучаемый на многоканальных данных мониторинга: атмосферных, почвенных и спутниковых. Управляющие воздействия формируются с учётом как нечётких правил, отражающих экспертные знания, так и данных, полученных из наблюдений. Результаты. Архитектура протестирована на задачах прогнозирования распространения загрязнений и управления нагрузкой на уязвимые участки ландшафта. Показано улучшение устойчивости модели к пропущенным данным и повышение интерпретируемости прогнозов. Вывод. Предложенный метод позволяет объединить экспертную логическую структуру с обучаемыми компонентами, что особенно важно для систем поддержки принятия решений в условиях экологической неопределённости.
Ключевые слова:нейро-нечёткие системы, пространственно-распределённые процессы, экологическое моделирование, устойчивое управление, интеллектуальные системы.
|
|
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования: Новиков К. С., Юрков Н. К., Кошелев Н. Д. АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРО-НЕЧЁТКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЁННЫМИ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№06/2. -С. 159-164 DOI 10.37882/2223-2966.2025.06-2.26 |
|
|