क्रमभंग नियंत्रण: Difference between revisions
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क्रमभंग नियंत्रण [[नियंत्रण सिद्धांत]] तकनीकों का एक वर्ग है जो कृत्रिम तंत्रिका संजाल, बायेसियन प्रायिकता, [[फजी लॉजिक|स्वानुशासित तर्क]], [[ यंत्र अधिगम |यंत्र अधिगम]], सुदृढीकरण सीखने, [[विकासवादी संगणना]] और आनुवंशिक कलन विधि जैसे विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग दृष्टिकोणों का उपयोग करता है।<ref>{{cite web|url= https://engineering.purdue.edu/ManLab/control/intell_control.htm|title= Intelligent control}}</ref> | |||
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क्रमभंग नियंत्रण को निम्नलिखित प्रमुख उप-कार्यक्षेत्र में विभाजित किया जा सकता है: | |||
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नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि | नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि क्रमभंग व्यवहार के नए प्रतिरूप बनाए जाते हैं और उनका समर्थन करने के लिए कम्प्यूटेशनल तरीके विकसित किए जाते हैं। | ||
=== तंत्रिका | === तंत्रिका संजाल नियंत्रक === | ||
विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लगभग सभी क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका | विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लगभग सभी क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका संजाल का उपयोग किया गया है। तंत्रिका संजाल नियंत्रण में मूल रूप से दो चरण सम्मिलित होते हैं: | ||
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* नियंत्रण | * नियंत्रण | ||
यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक [[फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)]] | यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक [[फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)|अग्रभरण नियंत्रण]] संजाल में [[सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय]] क्षमता है। [[आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क|आवर्तक तंत्रिका संजाल]] का उपयोग प्रणाली पहचान के लिए भी किया गया है। दिया गया, निविष्ट-निर्गम आंकड़े जोड़े का एक सम्मुच्चय, प्रणाली पहचान का उद्देश्य इन आंकड़े जोड़े के बीच प्रतिचित्रण बनाना है। ऐसा संजाल एक प्रणाली की गतिशीलता को पकड़ने वाला माना जाता है। नियंत्रण भाग के लिए, गहन सुदृढीकरण सीखने ने जटिल प्रणालियों को नियंत्रित करने की अपनी क्षमता दिखाई है। | ||
=== बायेसियन नियंत्रक === | === बायेसियन नियंत्रक === | ||
बायेसियन संभाव्यता ने कई | बायेसियन संभाव्यता ने कई कलन विधि का उत्पादन किया है जो कई उन्नत नियंत्रण प्रणालियों में सामान्य उपयोग में हैं, जो नियंत्रक में उपयोग किए जाने वाले कुछ चरों के अवस्था समष्टि (नियंत्रण) अनुमानक के रूप में कार्य करते हैं। | ||
काल्मन निस्यंदक और कण निस्यंदक लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक अभिकल्पना के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को प्रायः तथाकथित प्रणाली प्रतिरूप और मापन प्रतिरूप को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है, जो नियंत्रित प्रणाली में उपलब्ध संवेदक मापन के लिए राज्य चर को जोड़ने वाले गणितीय संबंध हैं। इस संबंध में, यह अभिकल्पना को नियंत्रित करने के लिए प्रणाली-सैद्धांतिक दृष्टिकोण से बहुत निकटता से जुड़ा हुआ है। | |||
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क्रमभंग नियंत्रण नियंत्रण सिद्धांत तकनीकों का एक वर्ग है जो कृत्रिम तंत्रिका संजाल, बायेसियन प्रायिकता, स्वानुशासित तर्क, यंत्र अधिगम, सुदृढीकरण सीखने, विकासवादी संगणना और आनुवंशिक कलन विधि जैसे विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग दृष्टिकोणों का उपयोग करता है।[1]
समीक्षा
क्रमभंग नियंत्रण को निम्नलिखित प्रमुख उप-कार्यक्षेत्र में विभाजित किया जा सकता है:
- तंत्रिका संजाल नियंत्रण
- यंत्र अधिगम नियंत्रण
- सुदृढीकरण सीखना
- बायेसियन संभाव्यता नियंत्रण
- अस्पष्ट नियंत्रण
- तंत्रिका अस्पष्ट नियंत्रण
- विशेषज्ञ प्रणालियां
- आनुवंशिकी नियंत्रण
नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि क्रमभंग व्यवहार के नए प्रतिरूप बनाए जाते हैं और उनका समर्थन करने के लिए कम्प्यूटेशनल तरीके विकसित किए जाते हैं।
तंत्रिका संजाल नियंत्रक
विज्ञान और प्रौद्योगिकी के लगभग सभी क्षेत्रों में समस्याओं को हल करने के लिए तंत्रिका संजाल का उपयोग किया गया है। तंत्रिका संजाल नियंत्रण में मूल रूप से दो चरण सम्मिलित होते हैं:
- प्रणाली पहचान
- नियंत्रण
यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक अग्रभरण नियंत्रण संजाल में सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय क्षमता है। आवर्तक तंत्रिका संजाल का उपयोग प्रणाली पहचान के लिए भी किया गया है। दिया गया, निविष्ट-निर्गम आंकड़े जोड़े का एक सम्मुच्चय, प्रणाली पहचान का उद्देश्य इन आंकड़े जोड़े के बीच प्रतिचित्रण बनाना है। ऐसा संजाल एक प्रणाली की गतिशीलता को पकड़ने वाला माना जाता है। नियंत्रण भाग के लिए, गहन सुदृढीकरण सीखने ने जटिल प्रणालियों को नियंत्रित करने की अपनी क्षमता दिखाई है।
बायेसियन नियंत्रक
बायेसियन संभाव्यता ने कई कलन विधि का उत्पादन किया है जो कई उन्नत नियंत्रण प्रणालियों में सामान्य उपयोग में हैं, जो नियंत्रक में उपयोग किए जाने वाले कुछ चरों के अवस्था समष्टि (नियंत्रण) अनुमानक के रूप में कार्य करते हैं।
काल्मन निस्यंदक और कण निस्यंदक लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक अभिकल्पना के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को प्रायः तथाकथित प्रणाली प्रतिरूप और मापन प्रतिरूप को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है, जो नियंत्रित प्रणाली में उपलब्ध संवेदक मापन के लिए राज्य चर को जोड़ने वाले गणितीय संबंध हैं। इस संबंध में, यह अभिकल्पना को नियंत्रित करने के लिए प्रणाली-सैद्धांतिक दृष्टिकोण से बहुत निकटता से जुड़ा हुआ है।
यह भी देखें
- क्रिया चयन
- एआई प्रभाव
- कृत्रिम बोध के अनुप्रयोग
- कृत्रिम बोध प्रणाली समाकलन
- प्रणाली सन्निकटन
- संकर क्रमभंग प्रणाली
- सूचियों
संदर्भ
 | This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. (April 2011) (Learn how and when to remove this template message) |
- Antsaklis, P.J. (1993). Passino, K.M. (ed.). An Introduction to Intelligent and Autonomous Control. Kluwer Academic Publishers. ISBN 0-7923-9267-1. Archived from the original on 10 April 2009.
- Liu, J.; Wang, W.; Golnaraghi, F.; Kubica, E. (2010). "A Novel Fuzzy Framework for Nonlinear System Control". Fuzzy Sets and Systems. 161 (21): 2746–2759. doi:10.1016/j.fss.2010.04.009.
अग्रिम पठन
- Jeffrey T. Spooner, Manfredi Maggiore, Raul Ord onez, and Kevin M. Passino, Stable Adaptive Control and Estimation for Nonlinear Systems: Neural and Fuzzy Approximator Techniques, John Wiley & Sons, NY ;
- Farrell, J.A., Polycarpou, M.M. (2006). Adaptive Approximation Based Control: Unifying Neural, Fuzzy and Traditional Adaptive Approximation Approaches. Wiley. ISBN 978-0-471-72788-0.
{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link) - Schramm, G. (1998). Intelligent Flight Control - A Fuzzy Logic Approach. TU Delft Press. ISBN 90-901192-4-8.
