Arhitecturi hardware adaptive pentru sisteme neuro-fuzzy cu autoorganizare

Abstract

Scopul lucrării constă în dezvoltarea unor noi modele, metode și algoritmi de extragere a cunoștințelor expertului uman, elaborarea arhitecturilor hardware adaptive pentru cercetarea proceselor decizionale și construirea sistemelor de suport decizional în aplicații industriale. Obiectivele cercetării includ analiza aspectelor generale ale sistemelor neuro-fuzzy, metodelor de extragere a cunoștințelor, cercetarea și dezvoltarea metodelor și algoritmilor de suport decizional, proiectarea, simularea și analiza arhitecturilor hardware adaptive.

The purpose of research consists in development of new models, methods and algorithms for extracting human expert knowledge, developing adaptive hardware architectures for researching decision-making processes and building decision support systems in industrial applications. The research objectives include the analysis of general aspects of neuro-fuzzy systems, knowledge extraction methods, research and development of decision support methods and algorithms, design, simulation and analysis of adaptive hardware architectures.

Область исследования касается теоретических и практических методов извлечения знаний у оператора. Целью работы является развитие и разработка новых методов и алгоритмов, позволяющих извлекать и перенимать опыт оператора, разработка адаптивных архитектур для исследования процессов принятия решений и построения систем поддержки принятия решений в промышленных приложениях.