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ASIGNATURA: Control Inteligente de procesos Código: 108212012 Titulación: Ingeniero en Automática y Electrónica Industrial Profesor(es) responsable(s): - Juan López Coronado Departamento: Ingenieríade Sistemas y Automatica Tipo (T/Ob/Op): Op Créditos (T+P): Curso: 5º 3+1,5 Descriptores de la asignatura según el Plan de Estudios: Control borroso. Aplicaciones industriales de las redes neuronales. Sistemas expertos en control y planificación. Objetivos de la asignatura: Introducir las técnicas de inteligencia artificial y los procesos cognitivos aplicados a la resolución de problemas de control, robótica y automatización en general. Materias relacionadas con esta asignatura: - Teoría de Sistemas (3º); Ingeniería de Control (4º) Programa de la asignatura A. Programa de Teoría: 1. Introducción. Introducción a la Inteligencia Artificial y a la toma de decisiones. Historia de la Inteligencia Artificial. Control Inteligente de Sistemas y Procesos. Ejemplos. 2. Técnicas de Modelado. Procedimientos de modelado aplicados a sistemas cognitivos. Lógica de proposiciones y lógica de predicados. Necesidad del aprendizaje y la evolución autónoma en los procesos y sistemas. 3. Razonamiento y representación del conocimiento. Introducción y justificación. Diferentes tipos de razonamiento simbólico. Proceso de inferencia. Mantenimiento de la verdad. Validación del conocimiento. Razonamiento con incertidumbre. Lenguajes de Inteligencia Artificial. 4. I nt ro du c c i ón a lo s S i st em a s E x p er t o s. Necesidad de los Sistemas Expertos en la resolución de problemas de control y automatización. Sistemas Basados en reglas. Estructura mas general de un sistema basado en reglas. Base de datos. Base de conocimientos. Motor de inferencia. Principales tipos de motores de inferencia. Aplicaciones en tiempo real. 5. Introducción a las Técnicas de aprendizaje conexionista. Introducción al aprendizaje conexionista. Redes neuronales: definición e historia. Justificación de su aplicación. Fundamentos. Redes monocapa: el perceptron. Redes multicapa: Backpropagation. Otras redes de última generación. Sistemas de inspiración biológica. 6. Lógica difusa y controladores neurodifusos. Breve recorrido histórico. Introducción a la lógica difusa. Elementos básicos de una arquitectura difusa. Descripción del controlador difuso. Sistemas neurodifusos y sus aplicaciones. 7. Aplicaciones de los sistemas inteligentes Integración hardware. Introducción al bus AER. Aplicación al control de procesos en la industria química y bioquímica. Aplicación al reconocimiento de patrones. Aplicación a robótica de manipulación y robótica móvil. Aplicación a la teoría del juego y toma de decisiones. B. Programa de Prácticas (resumido): (Añada tantas filas como considere necesario) Consistirá en la realización de un trabajo dirigido que se realizará a lo largo del curso. C. Bibliografía básica: (De 4 a 8 referencias como máximo) • • • Inteligencia Artificial Russell-Norgig. Spring Verlag. 2002 Principios de Inteligencia Artificial. Nils J. Nilsson. Diaz de Santos 1997. Apuntes de clase. D. Evaluación del alumno: (Se ruega incluya al menos los siguientes aspectos) La evaluación del alumno se realizará de forma continua a lo largo del curso a base de trabajos. E. Observaciones: