В статье рассмотрены вопросы создания высокоэффективных систем управления динамическими объектами на базе нейро-нечеткой технологии. Для разработки алгоритма управления динамическими объектами предложено использование нейронной сети. Для синтеза алгоритма обучения искусственной нейронной сети предложении алгоритм скоростного градиента, позволяющий объединить в единый процесс настройку весовых коэффициентов сети и формирование функции управления объектом, что повысить скорость обучения нейронной сети на 41%.

In article questions of creation of highly effective control systems are considered by dynamic plant on the basis of neuro-fuzzy technology. For development of algorithm of control by dynamic plants use of a neural network is offered. For synthesis of algorithm of training of an artificial neural network the offer algorithm of the high-speed gradient, allowing to unit in uniform process adjustment of weight factors of a network and formation of function of control by plant what to increase speed of training of a neural network on 41 %.

Мақолада нейро-қатъиймас технология база динамик объектларнинг юқори самарали бошқариш тиизимларини яратиш масаласи кўрилган. Динамик объектларни бошқариши алгоритмини яраташ учун нейрон тўридан фойдаланиш таклиф этилган. Сунъий нейрон тўрини ўргатиш алгоритмини синтезлаш учун тезкор градиент алгоритми таклиф этилган бўлиб, у тўрнинг вазн коэффициентларининг созлаш ва объектни бошқариш функциясини шакиллантиришни ягона жараён сифатида бирлаштириш имкониятини беради. Бу эсу нейрон тўрини ўқитиш тезлигини 41%га оширади.