Ce support de cours a été réalisé au profit des étudiants Master automatisation et contrôle des systèmes industriels et commande des systèmes électriques, il est composé de six chapitres dans lesquels se trouve l’essentiel de la théorie nécessaire pour appliquer des méthodes de commande appelées communément les techniques intelligentes de contrôle. Un choix judicieux consiste à utiliser Matlab pour l’avantage qu’il offre avec la possibilité d’utiliser les lignes de commande ou bien les boites à outils telles que Fuzzy Loqic Toolbox et Neural Network Toolbox. Le premier chapitre comporte des généralités sur l’intelligence artificielle, ses définitions, son historique et ses domaines d’application, Le deuxième concerne un exemple introductif permettant d’aborder la logique floue en toute simplicité et à partir de formules de calcul allant de la simplicité vers la complexité. Dans le troisième chapitre on présente la théorie de la logique floue et des ensembles flous en utilisant des exemples et en comparant avec la théorie des ensembles classique. Le Quatrième chapitre montre l’utilisation de la logique floue en commande en utilisant des exemples de commande de processus réels, Dans le cinquième chapitre on introduit les Réseaux neuronaux ; leur historiques, composition modélisation, architecture,…
Dans la dernière partie on explique par des schémas comment utiliser les réseaux de neurones dans le domaine de l’identification et la commande et on présente l’utilisation conjointe avec la logique floue connue sous le nom de technique neuro-floue. On s’intéresse en particulier à l’ANFIS qui est facile à utiliser avec Matlab.
- Enseignant: ميهوب يوسف
Techniques de l'IA
Logique floue
Réseaux de neurones
Technique neru-floues
Techniques d'optimisations
- Enseignant: ميهوب يوسف