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Guía de aprendizaje

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Autores: Luis Enrique Moreno Lorente, Luis Santiago Garrido Bullón, Dorin Sabin Copaci
Guía de aprendizaje de la asignatura de Control Inteligente Universidad Carlos III de Madrid. Lógica Fuzzy; Redes Neuronales; Optimización y Algoritmos Evolutivos
Bloques temáticos Tiempo previsto de aprendizaje Materiales de estudio y lectura básicos Prácticas Pruebas de evaluación
Tema 1

- Fundamentos de la lógica fuzzy o borrosa.

6 horas

MC-F-001. Fundamentos de la Lógica Fuzzy (PDF)

MC-F-002. Fundamentos de la Lógica Fuzzy. Reglas borrosas (PDF)

Tema 2

- Modelado e identificación de sistemas mediante técnicas fuzzy.

6 horas MC-F-003. Modelado Fuzzy de Sistemas (PDF)
Tema 3

- Diseño de controladores fuzzy.

7 horas

MC-F-004. Diseño de Controladores Fuzzy (PDF)

MC-F-005. Diseño de Controladores Fuzzy con Matlab (PDF)

EP-F-002. Trabajo Resuelto - Lógica Fuzzy (PDF

PR-F-002. Control Fuzzy (PDF

PR-FS-002. Ejemplo (Matlab\Simulink)
PE-F-001. Prueba de Evaluación (PDF)
Tema 4

- Fundamentos de las redes neuronales.

9 horas

MC-F-006. Fundamentos de las Redes Neuronales. Parte I (PDF)

MC-F-007. Fundamentos de las Redes Neuronales. Parte II (PDF)

MC-F-008. Diseño de Redes Neuronales con Matlab (PDF)
Tema 5

- Identificación de sistemas mediante redes neuronales.

9 horas MC-F-009. Identificación de Sistemas con Redes Neuronales (PDF)
Tema 6

- Control de sistemas con redes neuronales.

8 horas MC-F-010. Control con Redes Neuronales (PDF)

EP-F-003. Trabajo Resuelto - Redes Neuronales (PDF)


PR-F-003. Redes Neuronales (PDF

PR-FS-003. Ejemplo (Matlab\Simulink)

PE-F-001. Prueba de Evaluación (PDF)
Tema 7

- Fundamentos de optimización y algoritmos evolutivos.

7 horas MC-F-011. Fundamentos de Algoritmos Evolutivos. Parte I (PDF)

MC-F-012. Fundamentos de Algoritmos Evolutivos. Parte II (PDF)

EP-F-004. Trabajo Resuelto - Optimización (PDF)


PR-F-001. Algoritmos Genéticos (PDF

PR-FS-001. Ejemplo (Matlab\Simulink)

PE-F-001. Prueba de Evaluación (PDF)
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