Commande intelligente

Toutes les techniques de la commande qui emploient de diverses approches de calcul d'AI comme les réseaux neurologiques , la probabilité bayésienne , la logique floue , l'étude de machine , le calcul évolutionnaire et les algorithmes génétiques peuvent être mises dans la classe de la commande intelligente .

Ainsi nous pouvons subdiviser la commande intelligente en secondaire-domaines importants suivants :
commande du réseau neurologique
Commande bayésienne du
Commande brouillée du (logique)
commande Neuro--brouillée du
Systèmes experts * Commande génétique
Agents intelligents (cognitifs/commande consciente)

De nouvelles techniques de commande sont créées sans interruption pendant que de nouveaux modèles du comportement intelligent sont créés et des méthodes informatiques développées pour les soutenir.

Contrôleurs de réseau neurologique

Les réseaux neurologiques ont été employés pour résoudre des problèmes dans presque toutes les sphères de la science de la technologie. La commande de réseau neurologique implique fondamentalement deux étapes :
Identification de système de

Commande

On lui a montré qu'un réseau de la réaction avec des fonctions non linéaires, continues et différentiables d'activation ont les possibilités universelles d'approximation de . Des réseaux récurrents du ont été également employés pour l'identification de système. Donné, un ensemble de paires de données d'entrée-sortie, identification de système vise à former une cartographie parmi ces paires de données. Un tel réseau est censé capturer la dynamique d'un système.

Contrôleurs bayésiens

La probabilité bayésienne a produit un certain nombre d'algorithmes qui sont d'usage courant dans beaucoup des systèmes de contrôle avancés, servant d'estimateurs de l'espace d'état de quelques variables qui sont employées dans le contrôleur.

Le filtre de Kalman de et le filtre de particules de sont deux exemples des composants bayésiens populaires de commande. L'approche bayésienne à la conception de contrôleur exige souvent un effort important en dérivant le soi-disant modèle de système et le modèle de mesure, qui sont les rapports mathématiques liant les variables d'état avec les mesures de sonde disponibles dans le système commandé. À cet égard, elle est très étroitement liée au approche système-théorétique à la conception de commande .

Voir également

Intelligence artificielle
Choix d'action de
Approximation de fonction de .

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