سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تخمین حالت با استفاده از فیلتر ذرات در MPC

کتاب تخمین حالت با استفاده از فیلتر ذرات در MPC

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تخمین حالت با استفاده از فیلتر ذرات در MPC

موضوع کلی: کنترل پیش بین مدل (MPC)

موضوع میانی: تخمین حالت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر تخمین حالت
  • 2. مفهوم تخمین حالت
  • 3. اهمیت تخمین حالت در سیستم های MPC
  • 4. معرفی فیلترهای کالمن
  • 5. فیلتر کالمن خطی
  • 6. محدودیت های فیلتر کالمن خطی
  • 7. مقدمه ای بر فیلتر ذرات
  • 8. نظریه احتمال و توزیع ها
  • 9. تابع چگالی احتمال
  • 10. مقدمه ای بر نمونه برداری مونت کارلو
  • 11. نمونه برداری از توزیع ها
  • 12. مفهوم ذرات
  • 13. نمایندگی توزیع با ذرات
  • 14. ارتباط ذرات با توزیع احتمال
  • 15. فیلتر ذرات: چارچوب کلی
  • 16. مراحل اصلی فیلتر ذرات
  • 17. پیش بینی در فیلتر ذرات
  • 18. به روز رسانی در فیلتر ذرات
  • 19. نرمال سازی وزن ها
  • 20. نمونه برداری مجدد (Resampling)
  • 21. الگوریتم های نمونه برداری مجدد
  • 22. نمونه برداری مجدد بدون تعویض
  • 23. نمونه برداری مجدد با تعویض
  • 24. اهمیت نمونه برداری مجدد
  • 25. کاهش واگرایی وزن ها
  • 26. جلوگیری از همگرایی به یک راه حل ضعیف
  • 27. انتخاب تعداد ذرات
  • 28. تأثیر تعداد ذرات بر دقت
  • 29. تأثیر تعداد ذرات بر پیچیدگی محاسباتی
  • 30. مدل دینامیک سیستم
  • 31. معادلات حالت
  • 32. معادلات اندازه گیری
  • 33. مدل های خطی و غیرخطی
  • 34. فیلتر ذرات برای سیستم های غیرخطی
  • 35. محدودیت های مدل دینامیک
  • 36. تعیین توزیع اولیه ذرات
  • 37. انتخاب میانگین و کوواریانس توزیع اولیه
  • 38. تاثیر توزیع اولیه بر عملکرد فیلتر
  • 39. مراحل پیش بینی فیلتر ذرات
  • 40. تولید ذرات جدید بر اساس مدل دینامیک
  • 41. تولید نویز فرآیند
  • 42. محاسبه حالت پیش بینی شده برای هر ذره
  • 43. به روز رسانی وزن ذرات
  • 44. محاسبه تابع درست نمایی (Likelihood Function)
  • 45. مقایسه اندازه گیری واقعی با اندازه گیری پیش بینی شده
  • 46. به روز رسانی وزن بر اساس تابع درست نمایی
  • 47. فیلتر ذرات در زمینه MPC
  • 48. کنترل پیش بین مدل (MPC)
  • 49. چالش های MPC
  • 50. عدم قطعیت در مدل MPC
  • 51. تخمین حالت در MPC
  • 52. نقش فیلتر ذرات در MPC
  • 53. تخمین حالت دینامیکی در MPC
  • 54. تخمین حالت ورودی های کنترلی در MPC
  • 55. تخمین حالت پارامترهای سیستم در MPC
  • 56. تخمین حالت خطاها و اختلالات در MPC
  • 57. کاربرد فیلتر ذرات در MPC غیرخطی
  • 58. تطبیق فیلتر ذرات با معماری MPC
  • 59. بهینه سازی تابع هزینه در MPC با تخمین حالت
  • 60. تخمین حالت برای پیش بینی آینده در MPC
  • 61. تخمین حالت برای بهبود پایداری در MPC
  • 62. تخمین حالت برای افزایش کارایی در MPC
  • 63. مقایسه فیلتر ذرات با فیلترهای کالمن توسعه یافته (EKF)
  • 64. مقایسه فیلتر ذرات با فیلتر کالمن بدون بو جفت (UKF)
  • 65. مزایای فیلتر ذرات نسبت به EKF و UKF
  • 66. معایب فیلتر ذرات نسبت به EKF و UKF
  • 67. پیاده سازی فیلتر ذرات
  • 68. انتخاب زبان برنامه نویسی
  • 69. کتابخانه های مورد استفاده
  • 70. معیارهای ارزیابی عملکرد فیلتر ذرات
  • 71. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 72. خطای جذر میانگین مربعات (RMSE)
  • 73. انحراف معیار خطا
  • 74. پیاده سازی فیلتر ذرات در شبیه ساز
  • 75. شبیه سازی سیستم و فرآیند
  • 76. تولید داده های مصنوعی
  • 77. ارزیابی عملکرد در شرایط مختلف
  • 78. تأثیر نویز بر عملکرد فیلتر
  • 79. تأثیر عدم قطعیت مدل بر عملکرد فیلتر
  • 80. مطالعات موردی فیلتر ذرات در MPC
  • 81. مثال رباتیک
  • 82. مثال سیستم های انرژی
  • 83. مثال خودروهای خودران
  • 84. مثال سیستم های تولید
  • 85. روش های پیشرفته در فیلتر ذرات
  • 86. فیلتر ذرات وزن دار (Weighted Particle Filter)
  • 87. فیلتر ذرات مبتنی بر اهمیت (Importance Sampling Particle Filter)
  • 88. فیلتر ذرات تطبیقی (Adaptive Particle Filter)
  • 89. فیلتر ذرات با پارامترهای قابل یادگیری
  • 90. فیلتر ذرات برای فضاهای حالت بزرگ
  • 91. روش های کاهش ابعاد در فیلتر ذرات
  • 92. کاربرد در سیستم های با ابعاد بالا
  • 93. آینده پژوهی در فیلتر ذرات و MPC
  • 94. ترکیب فیلتر ذرات با یادگیری عمیق
  • 95. فیلترهای ذرات در زمان واقعی
  • 96. چالش های محاسباتی و راه حل ها
  • 97. نکات پایانی و توصیه ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.