學(xué)習(xí)控制介紹智能控制技術(shù)產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)基本原理學(xué)習(xí)控制的定義主要特點內(nèi)容學(xué)習(xí)控制介紹產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

學(xué)習(xí)控制的定義1學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法智能控制技術(shù)定義學(xué)習(xí)控制介紹學(xué)習(xí)控制策略，融合了傳統(tǒng)控制理論與現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)技術(shù)，形成了一種創(chuàng)新的控制方法。其核心優(yōu)勢在于不依賴于靜態(tài)的數(shù)學(xué)模型，而是通過與環(huán)境的動態(tài)交互，實現(xiàn)控制策略的持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。在處理復(fù)雜多變的系統(tǒng)控制任務(wù)時，學(xué)習(xí)控制策略表現(xiàn)出了卓越的適應(yīng)性和魯棒性。產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

學(xué)習(xí)控制的原理2學(xué)習(xí)控制介紹圖1黑箱模型的構(gòu)建過程學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的構(gòu)建過程，特別是黑箱模型的構(gòu)建，是實現(xiàn)這一策略的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)利用前沿的機器學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行深入學(xué)習(xí)和分析，這一過程實質(zhì)上是黑箱模型的構(gòu)建過程。如圖1所示，黑箱模型的構(gòu)建是一個復(fù)雜而精細(xì)的工程。核心原理在于其卓越地融合了控制理論與機器學(xué)習(xí)的雙重優(yōu)勢。圖1黑箱模型的構(gòu)建過程圖1黑箱模型的構(gòu)建過程學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法智能控制技術(shù)產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

學(xué)習(xí)控制的特點3學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法強大的自適應(yīng)性01學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)具備一種非凡的能力，即能夠?qū)崟r地根據(jù)環(huán)境變化自動調(diào)整控制策略，而無需人工干預(yù)。這種自適應(yīng)能力并非簡單的響應(yīng)，而是建立在系統(tǒng)對環(huán)境變化的深度感知和理解之上。智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化02學(xué)習(xí)控制的核心在于其數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化方式。它不僅僅依賴于數(shù)據(jù)來進行模型學(xué)習(xí)和策略優(yōu)化，更在于其能夠深入挖掘數(shù)據(jù)中的隱含信息。通過不斷收集和分析系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)以及環(huán)境狀態(tài)信息，系統(tǒng)能夠逐漸掌握系統(tǒng)動態(tài)特性，并據(jù)此構(gòu)建精確的控制模型。智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法出色的非線性處理能力03相比傳統(tǒng)控制系統(tǒng)，學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)在處理非線性系統(tǒng)方面具有顯著優(yōu)勢。傳統(tǒng)控制系統(tǒng)往往難以應(yīng)對具有強非線性特性的系統(tǒng)，而學(xué)習(xí)控制則通過利用先進的機器學(xué)習(xí)算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等，有效地建模和控制非線性系統(tǒng)。智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法出實時性與在線學(xué)習(xí)04學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)不僅具備實時處理數(shù)據(jù)的能力，更能夠在系統(tǒng)運行過程中不斷采集新的數(shù)據(jù)，并根據(jù)環(huán)境的實時變化進行在線策略調(diào)整。這種在線學(xué)習(xí)能力使得學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)能夠適應(yīng)快速變化的環(huán)境和動態(tài)需求，確?？刂菩阅艿某掷m(xù)優(yōu)化和提升。智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法性能反饋與持續(xù)改進05學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)具有一種獨特的性能反饋機制，能夠明確當(dāng)前性能與目標(biāo)性能之間的差距，并通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化來縮小這一差距。這種持續(xù)改進的能力使得學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)在長時間運行過程中，能夠不斷積累經(jīng)驗和知識，提高控制精度和穩(wěn)定性。智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制介紹5MIE分析法記憶功能與經(jīng)驗積累06學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)還擁有一種寶貴的記憶功能，這意味著它能夠積累經(jīng)驗并用以改進其性能。這種記憶功能不僅僅體現(xiàn)在對歷史數(shù)據(jù)的存儲和回放上，更在于其能夠通過學(xué)習(xí)算法從歷史數(shù)據(jù)中提取有用的信息，用于優(yōu)化當(dāng)前的控制策略。智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制介紹學(xué)習(xí)控制的類型智能控制技術(shù)目錄一、監(jiān)督學(xué)習(xí)二、無監(jiān)督學(xué)習(xí)三、增強學(xué)習(xí)產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

監(jiān)督學(xué)習(xí)1學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法學(xué)習(xí)控制的類型監(jiān)督學(xué)習(xí)利用一組已知類別或帶有明確標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)，精心訓(xùn)練模型，使其能夠深刻領(lǐng)悟輸入與輸出之間的微妙映射關(guān)系。這一過程，宛如模擬人類的學(xué)習(xí)之旅，通過反復(fù)琢磨訓(xùn)練樣本中的輸入-輸出對，模型逐漸具備了自我優(yōu)化與自我適應(yīng)的非凡能力。于是，在復(fù)雜多變的環(huán)境中，它依然能夠保持穩(wěn)健的預(yù)測或分類性能。智能控制技術(shù)5MIE分析法數(shù)據(jù)標(biāo)注的嚴(yán)謹(jǐn)性監(jiān)督學(xué)習(xí)需要一組精心標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為基石。每一個樣本蘊含著豐富的輸入特征，并鑲嵌著對應(yīng)的輸出標(biāo)簽。模型訓(xùn)練的精妙性在監(jiān)督學(xué)習(xí)的舞臺上，模型通過不斷調(diào)整自身的參數(shù)，竭盡全力最小化預(yù)測輸出與實際輸出之間的微妙差異，能夠準(zhǔn)確預(yù)測或分類新的數(shù)據(jù)。泛化能力的展現(xiàn)訓(xùn)練有素的模型不僅精通已學(xué)過的知識，更具備對新數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確預(yù)測或分類的能力。010203學(xué)習(xí)控制的類型智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型算法五種算法線性回歸邏輯回歸是一種預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)方法是一種名為回歸實則解決二分類問題的經(jīng)典算法支持向量機決策樹是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的經(jīng)典分類算法是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類算法隨機森林構(gòu)建多個決策樹并巧妙的集成，提高了分類或回歸的性能5MIE分析法智能控制技術(shù)線性回歸是一種預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)方法，其目標(biāo)是找到一個線性方程，最佳地描述一個或多個自變量（X）與因變量（Y）之間的關(guān)系。簡而言之，它試圖通過一條直線（在二維空間中）或一個超平面（在更高維空間中）來擬合數(shù)據(jù)點，使得預(yù)測值與實際值之間的差異最小化。線性回歸包括簡單線性回歸：涉及一個自變量和一個因變量的情況；和多元線性回歸：涉及兩個或更多自變量的情況。線性回歸產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型簡單線性回歸，這里只有一個自變量x和一個因變量y。簡單線性回歸計算的初始目標(biāo)是找到一條直線，其方程可以表示為：y=b+mx5MIE分析法智能控制技術(shù)為了找到最佳的m和b，通常采用最小二乘法來最小化殘差平方和，為了使（SSR）最小，則需要對m和b分別求偏導(dǎo)，并令其為0。當(dāng)存在多個自變量時，多元線性回歸方法更為試用。其模型方程可表示為：線性回歸產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型通過矩陣運算，可以得到參數(shù)向量的解析解：5MIE分析法智能控制技術(shù)當(dāng)模型中自變量較多時，R2往往會偏高，即使這些自變量對模型的貢獻并不大。調(diào)整后的R2考慮了模型中自變量的數(shù)量，提供了更為保守的擬合優(yōu)度估計。線性回歸模型的有效性依賴于一系列假設(shè)，包括：（1）線性關(guān)系：自變量與因變量之間存在線性關(guān)系。（2）誤差項的獨立性：誤差項（殘差）之間是相互獨立的。（3）誤差項的等方差性：誤差項的方差在所有觀測值上是恒定的。（4）誤差項的正態(tài)分布：誤差項服從正態(tài)分布。當(dāng)這些假設(shè)不成立時，線性回歸模型的性能可能會受到影響，此時可能需要考慮非線性模型、變換變量或使用更復(fù)雜的統(tǒng)計技術(shù)。。線性回歸產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)邏輯回歸的核心思想是利用邏輯函數(shù)（也稱為Sigmoid函數(shù)）將線性回歸的輸出映射到（0,1）區(qū)間內(nèi)，從而得到概率值。Sigmoid函數(shù)是一種S形曲線，其數(shù)學(xué)表達式為：邏輯回歸產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型其中，z是線性回歸的輸出，即

。當(dāng)z趨近于正無窮時，

趨近于1；當(dāng)z趨近于負(fù)無窮時，

趨近于0。這樣，我們就能夠?qū)⑷我鈱崝?shù)映射到（0,1）區(qū)間內(nèi)，從而得到概率值。5MIE分析法智能控制技術(shù)（1）混淆矩陣：混淆矩陣是評估分類模型性能的一種常用工具。它通過將實際類別與模型預(yù)測的類別進行比較，來展示模型的分類效果。在混淆矩陣中，真正例（TP）表示實際為正類且被模型預(yù)測為正類的樣本數(shù)；假正例（FP）表示實際為負(fù)類但被模型預(yù)測為正類的樣本數(shù)；真負(fù)例（TN）表示實際為負(fù)類且被模型預(yù)測為負(fù)類的樣本數(shù)；假負(fù)例（FN）表示實際為正類但被模型預(yù)測為負(fù)類的樣本數(shù)。（2）準(zhǔn)確率、召回率與F1分?jǐn)?shù)：基于混淆矩陣，我們可以計算準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等評估指標(biāo)：1）準(zhǔn)確率（Accuracy）=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)2）召回率（Recall）=TP/(TP+FN)3）F1分?jǐn)?shù)（F1Score）=2×(準(zhǔn)確率×召回率)/(準(zhǔn)確率+召回率)（3）ROC曲線與AUC值：ROC曲線是另一種評估分類模型性能的工具。它通過繪制真正例率（TPR）與假正例率（FPR）之間的關(guān)系曲線來展示模型的分類效果。1）真正例率（TPR）=TP/(TP+FN)2）假正例率（FPR）=FP/(FP+TN)邏輯回歸產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)SVM的主要優(yōu)勢在于其解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中的出色表現(xiàn)，且通過引入核技巧，SVM可以有效地處理非線性分類問題。（1）線性可分SVM設(shè)訓(xùn)練樣本集為{(xi,yi)}i=1n，其中xi∈Rd，yi∈{?1,1}。我們希望找到一個超平面w?x+b=0，將兩類樣本正確分開。對于任意樣本點xi，其到超平面的距離可以表示為支持向量機SVM產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)（2）對偶問題通過引入拉格朗日乘子αi≥0，拉格朗日函數(shù)構(gòu)造如下：令L對w和b的偏導(dǎo)數(shù)為零，得到支持向量機SVM產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型將上述結(jié)果代入拉格朗日函數(shù)，得到對偶問題：5MIE分析法智能控制技術(shù)（3）KKT條件與解的性質(zhì)在實際問題中，數(shù)據(jù)往往不是完全線性可分的。為了處理這種情況，軟間隔的概念被引入，允許部分樣本點不滿足約束條件。支持向量機SVM產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型類似地，構(gòu)造拉格朗日函數(shù)并通過求解對偶問題來找到最優(yōu)解。對偶問題可以簡單描述為：5MIE分析法智能控制技術(shù)對于給定的輸入特征（x），決策樹如同一位敏銳的偵探，通過一系列的判斷條件將其映射到某個葉節(jié)點，而該葉節(jié)點對應(yīng)的類別便是預(yù)測的結(jié)果。決策樹的每個非葉節(jié)點代表一個特征上的決策規(guī)則，葉節(jié)點則代表預(yù)測的類別或數(shù)值，決策樹算法的結(jié)構(gòu)產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)非線性關(guān)系處理：決策樹能夠處理復(fù)雜的非線性問題。易于理解和解釋：決策樹以樹狀圖的形式展示決策過程，使得模型易于被非專業(yè)人士理解。特征選擇：在構(gòu)建過程中，決策樹能夠自動選擇重要的特征。決策樹算法的優(yōu)點魯棒性：決策樹對數(shù)據(jù)的缺失和異常值不敏感。產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法特征選擇01構(gòu)建過程的三個關(guān)鍵步驟決策樹生成02決策樹剪枝03產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型智能控制技術(shù)5MIE分析法智能控制技術(shù)決策樹的構(gòu)建過程產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型這一過程通常包括特征選擇、決策樹生成和決策樹剪枝三個步驟。第一步，特征選擇的目標(biāo)是找到能夠最大化分類或回歸效果的特征。常用的特征選擇準(zhǔn)則包括信息增益、增益率和基尼指數(shù)。信息增益是決策樹中最常用的特征選擇準(zhǔn)則。它基于信息論中的熵（Entropy）概念，衡量了特征對數(shù)據(jù)集分類的不確定性減少的程度。第二步，決策樹的生成是一個遞歸過程。從根節(jié)點開始，選擇最優(yōu)特征并據(jù)此分割數(shù)據(jù)集，生成子節(jié)點。然后，對每個子節(jié)點遞歸執(zhí)行相同操作，直至滿足停止條件（如所有樣本屬于同一類別、達到預(yù)設(shè)深度等）。第三步，需要對生成的決策樹進行剪枝，用于防止過擬合。剪枝策略包括預(yù)剪枝和后剪枝。預(yù)剪枝在決策樹生成過程中提前停止樹的增長；后剪枝則先生成完整的決策樹，然后自底向上剪去不必要的子樹。5MIE分析法智能控制技術(shù)隨機森林產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型隨機森林的輸出是多個決策樹輸出的平均值（對于回歸問題）或多數(shù)投票結(jié)果（對于分類問題）。這種集成的方式賦予了隨機森林良好的性能和穩(wěn)定性，使其如同一位穩(wěn)健的領(lǐng)袖，廣泛應(yīng)用于各種分類和回歸問題。無論是圖像的分類、語音的識別，還是推薦系統(tǒng)的構(gòu)建，都逃不過它敏銳的洞察力。產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

無監(jiān)督學(xué)習(xí)2學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)學(xué)習(xí)控制的類型定義無監(jiān)督學(xué)習(xí)，作為一種在缺乏任何外部監(jiān)督信號條件下的學(xué)習(xí)范式，其核心在于僅憑數(shù)據(jù)自身的統(tǒng)計規(guī)律來驅(qū)動學(xué)習(xí)過程。學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)聚類算法K-means層次聚類通過迭代優(yōu)化簇中心實現(xiàn)快速聚類，但對初始值和簇形狀敏感通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)揭示數(shù)據(jù)層次關(guān)系，但計算復(fù)雜度較高DBSCAN譜聚類基于密度特性可發(fā)現(xiàn)任意形狀簇群，且能有效識別噪聲點運用圖論知識處理復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，特別適合非線性可分場景學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)降維算法主成分分析（PCA）流形學(xué)習(xí)經(jīng)典線性降維方法，通過正交變換找到最大方差方向?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮針對非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如ISOMAP和局部線性嵌入線性判別分析多維縮放基于類別信息進行監(jiān)督降維致力于保持原始距離關(guān)系學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)異常檢測算法基于統(tǒng)計的Z-Score方法基于距離的KNN算法通過衡量數(shù)據(jù)偏離程度進行檢測，適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)通過近鄰距離判定異常，能處理非線性數(shù)據(jù)基于密度的LOF算法基于機器學(xué)習(xí)的聚類方法通過局部密度對比識別異常，適合不均勻數(shù)據(jù)集如K-Means、DB-SCAN，通過簇劃分定位異常產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

增強學(xué)習(xí)3學(xué)習(xí)控制的類型學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中通過試錯機制進行自我優(yōu)化的分支，其核心是智能體與環(huán)境的持續(xù)交互過程。該框架采用馬爾可夫決策過程作為數(shù)學(xué)模型，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移、動作選擇和環(huán)境反饋的循環(huán)機制，使智能體逐步學(xué)習(xí)最大化累積獎勵的最優(yōu)策略。學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)強化學(xué)習(xí)算法Q-Learning算法SARSA算法是一種基于價值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)方法是一種基于狀態(tài)-動作價值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)方法策略梯度算法深度增強學(xué)習(xí)算法是強化學(xué)習(xí)中直接優(yōu)化策略的重要方法是深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)的融合技術(shù)5MIE分析法初始化Q值01Q-Learning算法遵循步驟選擇動作02執(zhí)行動作并觀察獎勵05產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型智能控制技術(shù)更新Q值05學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)機器人的目標(biāo)是從迷宮的起點走到終點（鑰匙），同時盡量避免碰到墻壁和炸彈，如圖所示。迷宮中的每個格子可以看作是一個狀態(tài)，機器人在每個格子中可以選擇向上、向下、向左或向右移動一步作為動作。這些動作可以定義為：? 動作1：向上移動? 動作2：向下移動? 動作3：向左移動? 動作4：向右移動當(dāng)機器人采取一個動作后，它會根據(jù)是否碰到墻壁、踩到炸彈或者到達終點來獲得即時獎勵。通常，到達終點會獲得一個較大的正獎勵，而碰到墻壁則會獲得一個負(fù)獎勵。5MIE分析法初始化Q值01SARSA算法的五個步驟基于探索策略選擇動作02執(zhí)行動作獲取環(huán)境反饋03產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型智能控制技術(shù)根據(jù)策略選擇下一動作04按SARSA規(guī)則更新Q值05學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)智能體的目標(biāo)是從迷宮的起點走到終點，同時盡量避免碰到墻壁和炸彈。迷宮中的每個格子可以看作是一個狀態(tài)，智能體在每個格子中可以選擇向上、向下、向左或向右移動一步作為動作。這些動作可以定義為：動作1：向上移動動作2：向下移動動作3：向左移動動作4：向右移動當(dāng)機器人采取一個動作后，它會根據(jù)是否碰到墻壁、踩到炸彈或者到達終點來獲得即時獎勵。通常，到達終點會獲得一個較大的正獎勵，而碰到墻壁則會獲得一個負(fù)獎勵。學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)在機器人導(dǎo)航任務(wù)中，機器人面臨的是一個復(fù)雜的、可能是部分可觀測的環(huán)境，它需要在這樣的環(huán)境中找到從起點到終點的最優(yōu)路徑。為此，將環(huán)境離散化為一系列的格子，每個格子代表一個獨特的狀態(tài)（s）。機器人在每個狀態(tài)下可以選擇向上、向下、向左或向右移動，這些移動構(gòu)成了機器人的動作集合A={a1,a2,a3,a4}，分別對應(yīng)上、下、左、右四個方向。應(yīng)用SARSA算法時，機器人會根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)St和策略π選擇一個動作at，執(zhí)行該動作后，它會觀察環(huán)境給出的即時獎勵rt+1和新的狀態(tài)st+1。然后，根據(jù)SARSA的更新規(guī)則，機器人會計算并更新當(dāng)前狀態(tài)-動作對的Q值。通過不斷地迭代這個過程，機器人最終能夠?qū)W會如何選擇最優(yōu)的動作序列，從而安全、高效地到達終點。案例舉例1：機器人巡航學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)自動駕駛領(lǐng)域同樣是一個復(fù)雜且動態(tài)的環(huán)境，車輛需要在不斷變化的交通環(huán)境中做出實時決策。我們可以將交通環(huán)境劃分為一系列的狀態(tài)，每個狀態(tài)包含了車輛的位置、速度以及周圍的交通情況（如其他車輛的位置和速度、交通信號燈的狀態(tài)等）。車輛的動作集合可能包括加速、減速、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等。在自動駕駛中，SARSA算法同樣適用。車輛會根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)St和策略π選擇一個動作at，并執(zhí)行該動作。隨后，車輛會觀察環(huán)境給出的即時獎勵rt+1（例如，避免碰撞、保持車道、遵守交通規(guī)則等行為的獎勵）和新的狀態(tài)st+1。然后，車輛會使用SARSA的更新規(guī)則來更新其Q值，通過不斷的學(xué)習(xí)，車輛可以逐漸學(xué)會如何根據(jù)當(dāng)前的交通情況選擇最優(yōu)的動作，從而實現(xiàn)安全、高效的自動駕駛。案例舉例2：自動駕駛中的決策制定5MIE分析法觀察當(dāng)前狀態(tài)St01Actor-Critic算法遵循步驟選擇動作02執(zhí)行動作并觀察獎勵和新狀態(tài)03產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型智能控制技術(shù)更新價值函數(shù)04更新策略函數(shù)05學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)直接優(yōu)化策略：策略梯度算法直接對策略進行參數(shù)化并優(yōu)化，而不是通過學(xué)習(xí)價值函數(shù)來間接優(yōu)化策略。這使得策略梯度算法在處理連續(xù)動作空間和高維狀態(tài)空間的問題時更加有效。適用性廣：策略梯度算法不僅適用于離散動作空間的問題，還適用于連續(xù)動作空間的問題。這使得策略梯度算法在機器人控制、自動駕駛等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。易于實現(xiàn)：策略梯度算法的實現(xiàn)相對簡單，不需要像價值函數(shù)方法那樣維護一個復(fù)雜的價值函數(shù)表或價值網(wǎng)絡(luò)。策略梯度算法的優(yōu)勢學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)在這個環(huán)境中，智能體的目標(biāo)是從起點到達終點，同時避開障礙物（黑色方塊）和陷入陷阱（紫色方塊）。在此，可以使用策略梯度算法來訓(xùn)練智能體。具體的實驗設(shè)置如下：狀態(tài)空間：格子世界的每個格子對應(yīng)一個狀態(tài)，狀態(tài)空間大小為N，即環(huán)境中格子的數(shù)量。動作空間：智能體可以選擇向上、向下、向左或向右移動，動作空間大小為4。獎勵設(shè)置：到達終點獲得獎勵+1，陷入陷阱獲得獎勵-1，其他情況獲得獎勵0。5MIE分析法初始化01深度增強學(xué)習(xí)算法遵循步驟選擇動作02執(zhí)行動作并觀察獎勵和新狀態(tài)03產(chǎn)品質(zhì)量特性波動學(xué)習(xí)控制的類型智能控制技術(shù)更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)04學(xué)習(xí)控制的類型5MIE分析法智能控制技術(shù)案例描述：平衡桿游戲是一個經(jīng)典的控制問題，在控制理論和增強學(xué)習(xí)研究中經(jīng)常被用作基準(zhǔn)測試。該系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)包括一個滑軌、一個可以在滑軌上自由移動的小車，以及一個通過軸承固定在小車上的桿。智能體的目標(biāo)是通過控制小車的左右移動來保持桿的平衡，即讓桿盡可能保持在垂直位置。游戲時間越長，說明智能體的控制效果越好，因此給予的回報也越多。智能體的目標(biāo)是最大化從環(huán)境中獲得的累積回報。在平衡桿游戲中，回報函數(shù)r可以定義為與桿偏離垂直位置的角度θ成反比的函數(shù)：價值函數(shù)Q(s,a)表示在狀態(tài)s下采取動作a的期望累積回報。智能體根據(jù)價值函數(shù)選擇動作，并執(zhí)行該動作以觀察環(huán)境的新狀態(tài)和獲得的回報。案例舉例：平衡桿游戲?qū)W習(xí)控制的應(yīng)用智能控制技術(shù)產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

工業(yè)過程控制

機器人控制內(nèi)容學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

工業(yè)過程控制中的學(xué)習(xí)控制應(yīng)用1學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)概述學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用在工業(yè)過程控制中，學(xué)習(xí)控制因其不依賴精確數(shù)學(xué)模型而適用于復(fù)雜過程。其核心是通過機器學(xué)習(xí)挖掘過程數(shù)據(jù)中的規(guī)律，用以優(yōu)化控制策略。強化學(xué)習(xí)中的價值函數(shù)是關(guān)鍵指標(biāo)，定義為狀態(tài)-動作對的期望回報。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例1：化工反應(yīng)過程控制在化工反應(yīng)過程控制中，針對反應(yīng)溫度控制這一典型問題，可采用

Q-learning方法實現(xiàn)學(xué)習(xí)控制。將反應(yīng)溫度作為狀態(tài)量，加熱冷卻功率作為控制量，定義以溫度偏差平方為負(fù)值的回報函數(shù)。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例2：智能制造中的裝配過程控制針對汽車發(fā)動機裝配參數(shù)控制問題，可采用深度Q網(wǎng)絡(luò)方法進行處理。通過將裝配參數(shù)作為狀態(tài)量，設(shè)備操作指令作為控制量，定義以裝配誤差平方為負(fù)值的回報函數(shù)。DQN算法通過最小化損失函數(shù)

L(θ)

來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，其中利用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

θ'

保持訓(xùn)練穩(wěn)定性。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例3：電力系統(tǒng)中的頻率控制在電力系統(tǒng)頻率控制中，采用

Actor-Critic方法解決頻率穩(wěn)定問題。將系統(tǒng)頻率作為狀態(tài)量，發(fā)電機輸出功率作為控制量，通過Actor