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Découvrez le monde intrigant du contrôle intelligent dans ce cours complet. Apprenez comment les phénomènes d'intelligence naturelle, tels que les processus du cerveau humain ou les tâches de colonies de fourmis, peuvent être simulés par des programmes informatiques pour améliorer les processus de contrôle. Le cours met en évidence la différence entre le contrôle intelligent et les théories de contrôle traditionnelles, en soulignant l'absence de besoin de modèles mathématiques, ce qui le rend adapté aux systèmes complexes.
Explorez les sujets majeurs, y compris :
- Contrôle Expert : Développez des systèmes intelligents qui imitent les experts humains, en appliquant l'IA et l'informatique pour résoudre des défis complexes.
- Contrôle Flou : Implémentez la théorie des ensembles flous pour gérer systématiquement les systèmes, en utilisant le langage naturel au lieu de descriptions de paramètres précis.
- Contrôle par Réseau de Neurones Artificiels : Utilisez la technologie des réseaux neuronaux pour traiter l'information en imitant le réseau neuronal du cerveau humain, optimisant la prise de décision par un apprentissage basé sur l'expérience.
- Algorithme Génétique : Simulez le processus d'évolution pour trouver des solutions optimales aux problèmes, en créant une simulation des processus évolutifs biologiques.
Ce cours comprend des explications détaillées enrichies par des analyses de cas, des liens théoriques-pratiques et des tutoriels de programmation MATLAB adaptés aux débutants, établissant une base solide pour les futures recherches et travaux en théorie du contrôle automatique. Parfait pour les amateurs de systèmes de contrôle, MATLAB, logique floue et algorithmes génétiques.
Proposé par XuetangX, ce cours est classé sous les cours de systèmes de contrôle, cours MATLAB, cours de logique floue, et cours d'algorithmes génétiques.
