क्रमभंग नियंत्रण: Difference between revisions
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बुद्धिमान नियंत्रण को निम्नलिखित प्रमुख उप- | बुद्धिमान नियंत्रण को निम्नलिखित प्रमुख उप-कार्यक्षेत्र में विभाजित किया जा सकता है: | ||
* [[तंत्रिका नेटवर्क]] नियंत्रण | * [[तंत्रिका नेटवर्क|तंत्रिका संजाल]] नियंत्रण | ||
* [[मशीन लर्निंग कंट्रोल]] | * [[मशीन लर्निंग कंट्रोल|यंत्र अधिगम नियंत्रण]] | ||
* सुदृढीकरण सीखना | * सुदृढीकरण सीखना | ||
* बायेसियन संभाव्यता नियंत्रण | * बायेसियन संभाव्यता नियंत्रण | ||
* [[फजी नियंत्रण]] | * [[फजी नियंत्रण|अस्पष्ट नियंत्रण]] | ||
* [[न्यूरो फजी]] नियंत्रण | * [[न्यूरो फजी|तंत्रिका अस्पष्ट]] नियंत्रण | ||
* विशेषज्ञ प्रणालियां | * विशेषज्ञ प्रणालियां | ||
* | * आनुवंशिकी नियंत्रण | ||
नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि बुद्धिमान व्यवहार के नए | नई नियंत्रण तकनीकों को लगातार बनाया जाता है क्योंकि बुद्धिमान 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 शामिल होते हैं: | ||
* सिस्टम पहचान | * सिस्टम पहचान | ||
* नियंत्रण | * नियंत्रण | ||
यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक [[फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)]]नियंत्रण) | यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक [[फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)]]नियंत्रण) संजाल में [[सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय]] क्षमता है। [[आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क|आवर्तक तंत्रिका संजाल]] संजाल का उपयोग सिस्टम पहचान के लिए भी किया गया है। दिया गया, इनपुट-आउटपुट डेटा जोड़े का एक सेट, सिस्टम पहचान का उद्देश्य इन डेटा जोड़े के बीच मैपिंग बनाना है। ऐसा संजाल एक सिस्टम 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 स्टेट स्पेस (नियंत्रण) अनुमानक के रूप में कार्य करते हैं। | ||
Kalman फ़िल्टर और कण फ़िल्टर लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक डिजाइन के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को अक्सर तथाकथित सिस्टम | Kalman फ़िल्टर और कण फ़िल्टर लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक डिजाइन के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को अक्सर तथाकथित सिस्टम प्रतिरूप और मापन प्रतिरूप को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है, जो नियंत्रित प्रणाली में उपलब्ध सेंसर मापन के लिए राज्य चर को जोड़ने वाले गणितीय संबंध हैं। इस मामले में, यह बहुत बारीकी से जुड़ा हुआ है | ||
[[सिस्टम सिद्धांत]] | इंजीनियरिंग को नियंत्रित करने के लिए सिस्टम-सैद्धांतिक दृष्टिकोण। | [[सिस्टम सिद्धांत]] | इंजीनियरिंग को नियंत्रित करने के लिए सिस्टम-सैद्धांतिक दृष्टिकोण। | ||
Revision as of 14:11, 11 April 2023
बुद्धिमान 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
बुद्धिमान 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 बुद्धिमान 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 शामिल होते हैं:
- सिस्टम पहचान
- नियंत्रण
यह दिखाया गया है कि गैर-रैखिक, निरंतर और अलग-अलग सक्रियण कार्यों के साथ एक फीडफॉरवर्ड नियंत्रण)नियंत्रण) संजाल में सार्वभौमिक सन्निकटन प्रमेय क्षमता है। आवर्तक तंत्रिका संजाल संजाल का उपयोग सिस्टम पहचान के लिए भी किया गया है। दिया गया, इनपुट-आउटपुट डेटा जोड़े का एक सेट, सिस्टम पहचान का उद्देश्य इन डेटा जोड़े के बीच मैपिंग बनाना है। ऐसा संजाल एक सिस्टम 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 स्टेट स्पेस (नियंत्रण) अनुमानक के रूप में कार्य करते हैं।
Kalman फ़िल्टर और कण फ़िल्टर लोकप्रिय बायेसियन नियंत्रण घटकों के दो उदाहरण हैं। नियंत्रक डिजाइन के लिए बेयसियन दृष्टिकोण को अक्सर तथाकथित सिस्टम प्रतिरूप और मापन प्रतिरूप को प्राप्त करने में एक महत्वपूर्ण प्रयास की आवश्यकता होती है, जो नियंत्रित प्रणाली में उपलब्ध सेंसर मापन के लिए राज्य चर को जोड़ने वाले गणितीय संबंध हैं। इस मामले में, यह बहुत बारीकी से जुड़ा हुआ है सिस्टम सिद्धांत | इंजीनियरिंग को नियंत्रित करने के लिए सिस्टम-सैद्धांतिक दृष्टिकोण।
यह भी देखें
- क्रिया चयन
- एआई प्रभाव
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम इंटीग्रेशन
- फंक्शन सन्निकटन
- हाइब्रिड इंटेलिजेंट सिस्टम
- 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.
