Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Учебный центр




REFERENCES

DISCUSSIONS

In this study, the results show that using the Sugeno fuzzy logic control is the optimal way to find the best path to car in terms of saving the time and simplicity of theory. Meanwhile, it gives the driver all possible paths to arrive to destination.

The theory of Sugeno considered one of the best theories to solve this problem without any complexity.

 

 

[1] Gang L. and Thomas M. 2006. Design for self-organizing fuzzy neural networks based on genetic algorithms. IEEE Transactions on fuzzy systems. 14(6): 755-776.

 

[2] Ridwan M. 2009. A parallel genetic algorithm-based tsk-fuzzy system for dynamic car-following modeling. European Journal of Scientific Research. (4): 627-641.

 

[3] Cheng J. L. 2006. A TSK-Type Quantum Neural Fuzzy Network for Temperature Control. International Mathematical Forum. 1(18): 853-866.

 

[4] Kobersy I. 2009. Adaptive fuzzy-neural control systems under uncertainty. Special Issues of Radio-Electronics. Moscow, Russia. 1(1): 120-128.

 

[5] Kobersy I. and Beloglazov D. 2010. Intelligent adaptive hybrid vehicle control system. Journal of the Southern Federal University: «Actual Problems of Energy Production and Consumption». Taganrog, Russia. 1(102): 110-117.

 

[6] Kobersy I. 2010. Genetic algorithm-based intelligent adaptive hybrid vehicle control system. Proceedings of 11th National Conference on Research and Development in Aviation, Space and Transport Systems, Moscow, Russia. pp. 300-308.

 

[7] Kobersi I., Finaev V., Almasani S. and Kaid V. 2013. Control of the heating system with fuzzy logic. World Applied Sciences. 23(11): 1441-1447.

 

[8] Huailin Sh. Youguo P. 2005. Decoupled Temperature Control System Based on PID Neural Network. ACSE 05 Conference, 19-21 December, CICC, Cairo, Egypt.

 

[9] Tian P.Z.,Cai Y.Z., Qing Z. 2007. Adaptive Variable Structure Control of MIMO Nonlinear Systems with Time-Varying Delays and Unknown Dead-Zones. International Journal of Automation and Computing. 04(2): 195-202.

 

[10] Jacquin A.P. and Shamseldin A.Y. 2009. Sensitivity analysis of Takagi-Sugeno-Kang rainfall-runoff fuzzy models. Published by Copernicus Publications on behalf of the European Geosciences Union. Hydrol. Earth Syst. Sci. 13: 41-55.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-07-02; Просмотров: 227; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.