Todas las técnicas del control que utilizan varios acercamientos computacionales del AI como las redes de los nervios, la probabilidad Bayesian, la lógica confusa, el aprendizaje de máquina, el cómputo evolutivo y los algoritmos genéticos se pueden poner en la clase del control inteligente .

Podemos subdividir tan control inteligente en secundario-dominios importantes siguientes:
control de la red de los nervios
Control Bayesian
Control borroso (lógica)
control Neuro-borroso
Sistemas expertos * Control genético
Agentes inteligentes (cognoscitivos/control consciente)

Las nuevas técnicas de control se crean continuamente como los modelos nuevos del comportamiento inteligente se crean y los métodos de cómputo desarrollados para apoyarlos.

Reguladores de la red de los nervios

Las redes de los nervios se han utilizado para solucionar problemas en casi todas las esferas de la ciencia de la tecnología. El control de red de los nervios implica básicamente dos pasos:
Identificación de sistema del

Control

Se ha demostrado que una red del Feedforward con funciones no lineares, continuas y diferenciables de la activación tiene capacidad universal de la aproximación. Las redes recurrentes también se han utilizado para la identificación de sistema. Dado, un sistema de pares de los datos de entrada-salida, identificación de sistema apunta formar un trazado entre estos pares de los datos. Tal red se supone para capturar la dinámica de un sistema.

Reguladores Bayesian

La probabilidad Bayesian ha producido un número de algoritmos que están en de uso común en muchos sistemas de control avanzado, sirviendo como peritos del espacio de estado de algunas variables que se utilizan en el regulador.

El filtro de Kalman y el filtro de la partícula son dos ejemplos de los componentes Bayesian populares del control. El acercamiento Bayesian al diseño del regulador requiere a menudo un esfuerzo importante en la derivación del modelo de sistema supuesto y del modelo de la medida, que son las relaciones matemáticas que ligan las variables de estado a las medidas del sensor disponibles en el sistema controlado. A este respecto, se liga muy de cerca a acercamiento sistema-teórico al diseño de control .

Ver también

Inteligencia artificial
Selección de la acción
Aproximación de la función .

Zenithic

Colorado University Schools

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