J tech 120. indd

4. Дальнейшие перспективы развития систем кон-
троля дорожного движения с использованием нечет-
кого моделирования
В заключение приведенного краткого обзора приме-
нения нечеткой логики в задачах управления перечислим 
основные методы формирования блоков нечеткого логи-
ческого вывода для систем управления:
— экспертное определение;
— автоматическая генерация путем слежения за дей-
ствиями человека-оператора;

---

26
Те
хника.
 Те
хнологии.
 Инж
енерия 
№ 
2 (12) 
2019
— использование закономерностей между характери-
стиками нечеткой системы и реализуемым ей опера-
тором;
— лингвистический синтез по лингвистической модели 
объекта управления;
— синтез на основании нечеткой модели объекта управ-
ления, используя принцип обратной динамики;
— аппроксимация нечеткой системой оптимальных за-
конов управления, полученных традиционными ме-
тодами;
— используя аналитические методы исследования нели-
нейных систем управления;
— адаптивный подход на основе нечетких нейросетей.
За последние два десятилетия существенно преобра-
зились методы проектирования и настройки нечетких 
систем. С развитием прикладных приложений как не-
четких множеств (нечеткой логики), так и искусственных 
нейросетей (ИНС) стало возможным их более широкое 
практическое применение. Результатом научных разра-
боток и практической потребности стали нечеткие ней-
ронные сети — гибридный аппарат, сочетающий в себе 
принципы и нечеткой логики, и искусственных нейро-
сетей.
В настоящее время нечеткие нейросети хорошо раз-
работаны и изучены, предложено большое количество 
алгоритмов обучения от аналога метода обратного рас-
пространения ошибки, известного из теории обычных 
нейросетей, до генетических алгоритмов. Перспек-
тивным направлением разработки видится развитие те-
ории и практического применения алгоритмов самоор-
ганизации нечетких систем, позволяющих адаптировать 
не только параметры функций принадлежности, но и 
число продукционных правил. Алгоритмы самооргани-
зации систем нечеткого логического вывода находятся 
на стадии интенсивной разработки [7].
Таким образом, следующим шагом в развитии систем 
управления безопасностью дорожного движения ви-
дится дальнейшее внедрение аппарата нечетких систем 
с возможностью самообучения с целью улучшения адап-
тации модели к реальным условиям характера дорож-
ного движения.