В высокорейтинговом журнале Information Sciences (Elsevier, Q1, Impact Factor 6.8) опубликована статья профессора кафедры программной инженерии ЮЗГУ Максима Бобыря. Исследование посвящено новым методам оценки устойчивости нечетких и нейро-нечетких систем.
В статье предложены количественные методы, позволяющие определять границы устойчивости как классических нечетко-логических систем, так и адаптивных нейро-нечетких систем вывода с обучением. Ключевым вкладом является введение локального и глобального коэффициентов устойчивости, основанных на относительных изменениях выходного сигнала при вариациях входных и параметров обучения, а также модифицированного дефаззификатора, основанного на методе отношения площадей.
Предложенный метод устраняет ошибку сужения интервала дефаззификации, присущую традиционным дефаззификаторам и обеспечивает повышенную гладкость выходного сигнала, что критически важно в задачах адаптивного управления.
Адекватность предложенных подходов подтверждена валидацией через анализ бифуркаций: с помощью фазовых портретов и бифуркационных диаграмм (бифуркация удвоенного периода) впервые показано, как при превышении критического значения параметра обучения нейро-нечеткая система теряет устойчивость и переходит в циклический режим. Это открывает путь к предсказанию и контролю динамических переходов в интеллектуальных системах.
Статья доступна для бесплатного скачивания до 21 января 2026 года по ссылке: https://authors.elsevier.com/a/1mCUE4ZQEJW3J
Статья профессора ЮЗГУ опубликована в зарубежном высокорейтинговом научном журнале
3 декабря 2025
Просмотров: 120