سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار کنترل پیش‌بین مدل در سیستم‌های صنعتی با استفاده از یادگیری ماشینی

کتاب استقرار کنترل پیش‌بین مدل در سیستم‌های صنعتی با استفاده از یادگیری ماشینی

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 استقرار کنترل پیش‌بین مدل در سیستم‌های صنعتی با استفاده از یادگیری ماشینی

موضوع کلی: کنترل پیش بین مدل (MPC)

موضوع میانی: MPC برای سیستم‌های کنترل مبتنی بر داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: کنترل پیش‌بین مدل و اهمیت آن
  • 2. مدل‌سازی سیستم‌های صنعتی: اصول و روش‌ها
  • 3. شناخت سیستم: گام اول در کنترل پیش‌بین مدل
  • 4. انواع مدل‌ها در کنترل پیش‌بین مدل
  • 5. مدل‌های مبتنی بر فیزیک
  • 6. مدل‌های مبتنی بر داده
  • 7. مدل‌های هیبریدی
  • 8. کالیبراسیون مدل: اطمینان از دقت
  • 9. استقرار یادگیری ماشینی در شناخت سیستم
  • 10. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان در مدل‌سازی
  • 12. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 13. یادگیری عمیق برای مدل‌سازی پیچیده
  • 14. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 15. ارزیابی مدل یادگیری ماشینی
  • 16. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 17. اعتبارسنجی متقابل
  • 18. تنظیم هایپرپارامترها
  • 19. مبانی کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 20. فاز پیش‌بینی: پیش‌بینی رفتار آینده سیستم
  • 21. فاز بهینه‌سازی: محاسبه اعمال کنترلی
  • 22. فاز تصحیح: اعمال اعمال کنترلی محاسبه شده
  • 23. تابع هزینه در MPC: تعریف و اجزا
  • 24. محدودیت‌ها در MPC: اعمال و انواع
  • 25. محدودیت‌های حالت
  • 26. محدودیت‌های ورودی
  • 27. محدودیت‌های خروجی
  • 28. مزایای MPC در سیستم‌های صنعتی
  • 29. کاهش مصرف انرژی
  • 30. افزایش بهره‌وری
  • 31. بهبود کیفیت محصول
  • 32. پایداری سیستم
  • 33. مقابله با اختلالات
  • 34. MPC در مقابل روش‌های کنترلی سنتی
  • 35. کاربرد MPC در صنایع شیمیایی
  • 36. کنترل راکتورها
  • 37. کنترل برج‌های تقطیر
  • 38. کنترل فرآیندهای پلیمریزاسیون
  • 39. کاربرد MPC در صنایع نفت و گاز
  • 40. کنترل پالایشگاه‌ها
  • 41. کنترل سکوهای دریایی
  • 42. کاربرد MPC در صنایع تولیدی
  • 43. کنترل خطوط تولید
  • 44. کنترل ربات‌ها
  • 45. کاربرد MPC در سیستم‌های انرژی
  • 46. کنترل نیروگاه‌ها
  • 47. کنترل شبکه‌های توزیع برق
  • 48. کاربرد MPC در سیستم‌های حمل و نقل
  • 49. کنترل ناوگان خودروها
  • 50. کنترل هواپیماها
  • 51. استقرار MPC با استفاده از یادگیری ماشینی
  • 52. هم‌افزایی MPC و یادگیری ماشینی
  • 53. مزایای ترکیب MPC و یادگیری ماشینی
  • 54. یادگیری ماشینی برای بهبود مدل MPC
  • 55. یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی اختلالات
  • 56. یادگیری ماشینی برای تنظیم تابع هزینه MPC
  • 57. یادگیری ماشینی برای مدیریت محدودیت‌ها
  • 58. یادگیری تقویتی برای MPC
  • 59. یادگیری عمیق برای MPC
  • 60. یادگیری ماشینی آنلاین در MPC
  • 61. آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی برای MPC
  • 62. داده‌های مورد نیاز برای آموزش
  • 63. فرایند جمع‌آوری داده
  • 64. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 65. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 66. انتخاب معماری یادگیری ماشینی
  • 67. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشینی
  • 68. ادغام مدل‌های یادگیری ماشینی با MPC
  • 69. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MPC
  • 70. نرم‌افزارهای تجاری MPC
  • 71. کتابخانه‌های متن‌باز MPC
  • 72. ابزارهای توسعه یادگیری ماشینی
  • 73. پیاده‌سازی MPC با یادگیری ماشینی در MATLAB/Simulink
  • 74. پیاده‌سازی MPC با یادگیری ماشینی در Python
  • 75. استقرار MPC در سیستم‌های زمان واقعی
  • 76. چالش‌های استقرار MPC در سیستم‌های زمان واقعی
  • 77. نیازمندی‌های محاسباتی
  • 78. تاخیر محاسباتی
  • 79. قابلیت اطمینان
  • 80. امنیت
  • 81. مانیتورینگ عملکرد MPC مستقر شده
  • 82. ابزارهای مانیتورینگ
  • 83. تحلیل لاگ‌ها
  • 84. تجسم داده‌های عملکرد
  • 85. عیب‌یابی و بهینه‌سازی MPC مستقر شده
  • 86. استراتژی‌های عیب‌یابی
  • 87. روش‌های بهینه‌سازی پارامترها
  • 88. بازآموزی مدل‌های یادگیری ماشینی
  • 89. به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها
  • 90. یادگیری فعال در MPC
  • 91. یادگیری ماشینی برای تشخیص انحراف مدل
  • 92. ملاحظات پیاده‌سازی
  • 93. انتخاب سخت‌افزار مناسب
  • 94. شبکه‌بندی و ارتباطات
  • 95. امنیت داده‌ها
  • 96. مدیریت تغییرات
  • 97. مطالعات موردی استقرار MPC با یادگیری ماشینی
  • 98. مطالعه موردی ۱: صنعت پتروشیمی
  • 99. مطالعه موردی ۲: صنعت خودروسازی
  • 100. مطالعه موردی ۳: صنعت انرژی تجدیدپذیر

📚 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.