В пособии рассматриваются вопросы моделирования и проектирования интеллектуальных систем управления роботизированными социотехническими
системами в условиях неопределенности и информационного риска на основе
информационных технологий квантовых мягких вычислений. Подробно описана
функциональная структура оптимизатора баз знаний на основе технологии квантовых вычислений — QCOptKBTM для применения в интеллектуальном управлении социотехническими системами. Обсуждаются практические особенности
этапов проектирования баз знаний, позволяющие проектировать встраиваемые
робастные квантовые нечеткие регуляторы с заданным уровнем интеллектуальности в реальных физических моделях интеллектуальных роботов. В основу процессов проектирования баз знаний положен новый физический закон интеллектуального управления — информационно-термодинамический закон оптимального
распределения основных качественных характеристик систем управления (устойчивость, управляемость и робастность). Рассмотрены квантовые модели нейронных сетей глубокого машинного обучения в задачах интеллектуальной когнитивной робототехники. Приведены конкретные примеры эффективности
разработанного инструментария из области интеллектуальной промышленной
робототехники и мехатроники.
Пособие предназначено для студентов, аспирантов, преподавателей и специалистов, занимающихся проектированием и исследованием интеллектуальных
систем управления в проблемно ориентированных областях науки и техники.
УДК 658:004.9(075.8)
ББК 65.291я73