Войти
Интеллектуальное управление - это класс управление методами, использующими различные методы искусственного интеллекта вычислений, такие как нейронные сети, байесовская вероятность, нечеткая логика, машинное обучение, обучение с подкреплением, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы.
Интеллектуальное управление можно разделить на следующие основные поддомены:
Новые методы контроля создаются непрерывно по мере создания новых моделей интеллектуального поведения и разработки вычислительных методов для их поддержки.
Нейронные сети используются для решения задач практически во всех сферах науки и технологий. Управление нейронной сетью в основном состоит из двух этапов:
Было показано, что сеть прямого распространения с нелинейными, непрерывными и дифференцируемыми функциями активации имеет универсальность. приближение возможность. Рекуррентные сети также использовались для идентификации системы. Учитывая набор пар данных ввода-вывода, идентификация системы направлена на формирование сопоставления между этими парами данных. Такая сеть должна улавливать динамику системы. Что касается управления, то глубокое обучение с подкреплением показало свою способность управлять сложными системами.
Байесовская вероятность позволила создать ряд алгоритмов, которые широко используются во многих современных системах управления, выступающих в качестве средств оценки пространства состояний некоторых переменных, которые используются в контроллере.
фильтр Калмана и фильтр частиц - два примера популярных байесовских управляющих компонентов. Байесовский подход к проектированию контроллера часто требует значительных усилий для получения так называемой модели системы и модели измерения, которые представляют собой математические отношения, связывающие переменные состояния с измерениями датчиков, доступными в управляемой системе. В этом отношении он очень тесно связан с теоретико-системным подходом к дизайну управления.
