FUZZY CONTROL AND NEURAL NETWORKS
Điều khiển mờ và mạng nơ-ron
Course description
Mandani, Sugeno and Takagi-Sugeno-Kang models, fuzzy PID, TSK based control, adaptive fuzzy control, neural networks, backpropagation algorithm, gradient method and newton based methods, system identification based on neural networks, model predictive control and model reference control, adaptive neural control.
Tiếng Việt
Các mô hình mờ Mamdani, Sugeno và Takagi-Sugeno-Kang, điều khiển mờ PID, điều khiển dựa trên mô hình TSK, điều khiển mờ thích nghi; mạng nơ-ron, thuật toán lan truyền ngược, các phương pháp huấn luyện mạng nơ-ron, nhận dạng hệ thống dựa trên mạng nơ-ron, điều khiển theo mô hình mẫu dựa trên mạng nơ-ron, điều khiển dự báo dựa trên mạng nơ-ron, điều khiển thích nghi dựa trên mạng nơ-ron.
Course Learning Outcomes (CLOs) 3
Click each outcome to see the translation, mapped PLOs and contribution level.
-
CLO1 Design controllers based on fuzzy systems for uncertain systems.
Thiết kế bộ điều khiển dựa trên hệ mờ cho hệ thống bất định.
-
CLO2 Design controllers based on neural networks for uncertain systems.
Thiết kế bộ điều khiển dựa trên mạng nơ-ron cho hệ thống bất định.
-
CLO3 Illustrate and evaluate control performance of the fuzzy systems and neural newtorks.
Mô phỏng và đánh giá chất lượng của hệ mờ và mạng nơ-ron.
Learning materials
Required
- [1] Điều khiển mờ và Mạng nơ-ron (Tập 1: Cơ sở của hệ mờ và mạng nơ-ron), Nguyễn Hoài Nam, Nguyễn Thu Hà, 2021, NXB ĐHBK Hà Nội, 2021