Управление машинным обучением

Управление машинным обучением Основы управления с помощью машинного обучения Управление с помощью машинного обучения (MLC) решает задачи оптимального управления с […]

Управление машинным обучением

  • Основы управления с помощью машинного обучения

    • Управление с помощью машинного обучения (MLC) решает задачи оптимального управления с использованием методов машинного обучения. 
    • Применяется для сложных нелинейных систем, где методы линейного управления неэффективны. 
  • Типы проблем и задач MLC

    • Идентификация управляющего параметра: преобразование MLC в идентификацию параметра для неизвестных параметров управления. 
    • Проектирование управления как регрессионная задача: аппроксимация нелинейных отображений сигналов датчиков в команды управления. 
    • Оптимизация управления: определение законов управления, минимизирующих функцию затрат предприятия без знания модели системы. 
    • Контроль за обучением с подкреплением: обновление закона управления на основе изменений производительности с использованием обучения с подкреплением. 
  • Приложения MLC

    • Управление ориентацией спутников. 
    • Терморегулирование зданий. 
    • Управление турбулентностью. 
    • Подводные аппараты с дистанционным управлением. 
  • Ограничения и рекомендации

    • MLC не гарантирует конвергенцию, оптимальность или надежность для всех условий эксплуатации. 
    • Рекомендуется дальнейшее чтение по теме. 

Полный текст статьи:

Управление машинным обучением — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх