Интеллектуальное управление

Интеллектуальное управление — это класс методов управления , в которых используются различные искусственного интеллекта вычислительные подходы , такие как нейронные сети , байесовская вероятность , нечеткая логика , машинное обучение , обучение с подкреплением , эволюционные вычисления и генетические алгоритмы . ^[1]

Обзор [ править ]

Интеллектуальное управление можно разделить на следующие основные поддомены:

Новые методы управления создаются постоянно по мере создания новых моделей разумного поведения и разработки вычислительных методов для их поддержки.

Контроллер нейронной сети [ править ]

Нейронные сети используются для решения задач практически во всех сферах науки и техники. Управление нейронной сетью в основном включает в себя два этапа:

Идентификация системы
Контроль

Показано, что сеть прямого распространения с нелинейными, непрерывными и дифференцируемыми функциями активации обладает универсальной аппроксимационной способностью. Рекуррентные сети также использовались для идентификации системы. Учитывая набор пар данных ввода-вывода, идентификация системы направлена на формирование сопоставления между этими парами данных. Предполагается, что такая сеть должна отражать динамику системы. Что касается управления, глубокое обучение с подкреплением показало свою способность управлять сложными системами.

Байесовские контроллеры [ править ]

Байесовская вероятность привела к появлению ряда алгоритмов, которые широко используются во многих продвинутых системах управления и служат в качестве пространства состояний оценщиков некоторых переменных, которые используются в контроллере.

Фильтр Калмана и фильтр частиц — два примера популярных байесовских компонентов управления. Байесовский подход к проектированию контроллера часто требует значительных усилий по созданию так называемой модели системы и модели измерения, которые представляют собой математические соотношения, связывающие переменные состояния с измерениями датчиков, доступными в управляемой системе. В этом отношении он очень тесно связан с теоретико-системный подход к проектированию управления .

См. также [ править ]

Списки

Ссылки [ править ]

^ «Интеллектуальное управление» .

Анцаклис, П.Дж. (1993). Пассино, К.М. (ред.). Введение в интеллектуальное и автономное управление . Академическое издательство Клювер. ISBN 0-7923-9267-1 . Архивировано из оригинала 10 апреля 2009 года.

Лю, Дж.; Ван, В.; Голнараги, Ф.; Кубица, Э. (2010). «Новая нечеткая структура для управления нелинейными системами». Нечеткие множества и системы . 161 (21): 2746–2759. дои : 10.1016/j.fss.2010.04.009 .

Дальнейшее чтение [ править ]

Джеффри Т. Спунер, Манфреди Маджоре, Рауль Ордонез и Кевин М. Пассино, «Стабильное адаптивное управление и оценка нелинейных систем: методы нейронных и нечетких аппроксиматоров» , John Wiley & Sons, Нью-Йорк;
Фаррелл, Дж. А., Поликарпу, М. М. (2006). Управление на основе адаптивной аппроксимации: объединение нейронных, нечетких и традиционных подходов адаптивной аппроксимации . Уайли. ISBN 978-0-471-72788-0 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
Шрамм, Г. (1998). Интеллектуальное управление полетом — подход на основе нечеткой логики . ТУ Делфт Пресс. ISBN 90-901192-4-8 .

[1] «Интеллектуальное управление» .

[1]