ANFIS хлопковое семя процесс линтообразования компенсация возмущений нечеткая логика интеллектуальное управление MATLAB

Компенсация внешних возмущений в процессе обработки хлопковых семян на основе ANFIS.

1 автор
29 августа 2026

Авторы

Kurbonov Navruzbek

Информация о публикации

Том: 1
Выпуск: 1
Страницы: 3 -15
Журнал: AXIS: МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ МЕЖДИСЦИПЛИНАРНОЙ НАУКИ

Метрики

15 просмотров
PDF доступен
Скачать PDF

Аннотация

Процесс линтинга хлопковых семян характеризуется нелинейным поведением и значительной чувствительностью к внешним возмущениям, таким как содержание влаги, уровень примесей и изменчивость сырья. Эти факторы приводят к нестабильности выходных параметров качества, прежде всего, к размытости семян, что приводит к увеличению производства некачественной продукции. В данном исследовании предлагается подход на основе адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS) для компенсации неопределенности и внешних возмущений в процессе линтинга.

Ключевые слова

ANFIS хлопковое семя процесс линтообразования компенсация возмущений нечеткая логика интеллектуальное управление MATLAB

Полный текст статьи

Полный текст статьи недоступен

Пожалуйста, скачайте PDF-файл для просмотра полного текста

Список литературы

[1]

[1] Juang, C.F. and C. Lo. Zero-order TSK-type Fuzzy System Learning Using a Two-Phase Swarm Intelligence Algorithm. Fuzzy Sets and Systems, 159(21),2008, 2910-2926.

[2]

[2] R. Gaziyeva, N. Kurbonov, S.Yunusova, “Information converter of seed pubescence based on software tools for the use of improved process control systems of linting” IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science [1043] Russia, 2022, pp.1-5.

[3]

[3] Yu, W. and X. Li, Online Fuzzy Modeling with Structure and Parameter Learning. Expert Systems with Applications, 36(4) 2009, 7484-7492.

[4]

[4] D. Karaboga and E. Kaya, “Training ANFIS using artificial bee colony algorithm for nonlinear dynamic system identification,” in: IEEE 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2014, pp. 493-496.

[5]

[5] Babanezhad, M., Rezakazemi, M., Hajilary, N. & Shirazian, S. Liquid-phase chemical reactors: Development of 3D hybrid model based on CFD-adaptive network-based fuzzy inference system. Can. J. Chem. Eng. 97, 2019, 1676–1684

[6]

[6] N. Kurbanov, R. Gaziyeva, “Intelligent control system of the linting process based on ANFIS” Science, 2026. - Vol. 1/1, pp.17-23

[7]

[7] N. Kurbonov, R. Gaziyeva, “Genetic algorithm optimized anfis control for cotton seed linting process” Development of science, 2026. Vol. 2/1,pp.81-91

[8]

[8] G.L.Demidova, D.V.Lukichev, Features of the Application of Fuzzy Controllers Illustrated by the Example of DC Motor Speed Control. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2016, 16 (5), 872–878.

Похожие статьи

подсолнечник повторные посевы урожайность

ВЛИЯНИЕ АГРОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ПОЧВЫ И РЕЖИМОВ ОРОШЕНИЯ НА ПРОДУКТИВНОСТЬ СОРТОВ И ГИБРИДОВ ПОДСОЛНЕЧНИКА, ВЫРАЩИВАЕМЫХ В ПОВТОРНЫХ УСЛОВИЯХ

В данной научной статье рассматривается влияние агрофизических свойств почвы и режимов орошения на продуктивность сортов...

Том 1, № 1 • 23 октября 2025