インテリジェント制御 - 百科事典

**知能制御**

知能制御は、神経網、ベイズの確率、uzzy論、機械学習、強化学習、進化的計算、遺伝的アルゴリズムなどの様々な人工知能計算手法を使用する制御技術のクラスです。

概要
知能制御は以下の主要なサブドメインに分類できます：

* 神経網制御
* 機械学習制御
* 強化学習
* ベイズ制御
* fuzzy制御
* 神経-fuzzy制御
* 専門システム
* 遺伝的制御

新しい知能行動のモデルが作成され、それをサポートする計算方法が開発されるにつれて、新しい制御技術が絶えず作成されています。

= 神経網制御器 =
神経網は、科学技術のほぼすべての分野で問題を解決するために使用されています。神経網制御は基本的に以下の二つのステップで構成されています：

* システムの識別
* 制御

非線形、連続、微分可能な活性化関数を持つ前向きネットワークは、普遍的な近似能力を持つことが示されています。再帰ネットワークもシステムの識別に使用されています。入力-出力データのペアのセットが与えられた場合、システムの識別は、これらのデータペア間のマッピングを形成することを目指します。このネットワークは、システムの動態を捉えると考えられています。制御部分では、深層強化学習が複雑なシステムを制御する能力を示しました。

= ベイズ制御器 =
ベイズの確率は、多くの高度な制御システムで一般的に使用されているアルゴリズムを生み出し、制御器で使用される一部の変数の状態空間推定子として機能します。

カルマンフィルタとパーティクルフィルタは、人気のあるベイズ制御コンポーネントの例です。制御器の設計に対するベイズのアプローチは、システムモデルと測定モデルの導出に重要な努力が必要であり、これらは制御システムで利用可能なセンサーの測定と状態変数を結びつける数学的関係です。この点で、制御設計に対するシステム理論のアプローチと非常に密接に関連しています。

参考資料
Antsaklis, P.J. (1993). Passino, K.M. (編集). 智能的および自律的な制御への入門. Kluwer Academic Publishers. ISBN 0-7923-9267-1. オリジナルのアーカイブ：2009年4月10日。
Liu, J.; Wang, W.; Golnaraghi, F.; Kubica, E. (2010). 「非線形システム制御のための新しいuzzy枠組」。Fuzzy Sets and Systems. 161 (21): 2746–2759. doi:10.1016/j.fss.2010.04.009。

参考図書
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.