課程名稱 |
類神經控制系統 Neuro-control Systems |
開課學期 |
100-1 |
授課對象 |
學程 神經生物與認知科學學程 |
授課教師 |
林巍聳 |
課號 |
EE7006 |
課程識別碼 |
921 M1390 |
班次 |
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學分 |
3 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期二2,3,4(9:10~12:10) |
上課地點 |
電二146 |
備註 |
總人數上限:30人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1001neurocontrol |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
1. Overview of neural networks and neuro-control systems
2. Biological neural morphology and computational models
3. Single layer perceptrons
4. Multilayer perceptron (MLP) network and the back-propagation algorithm
5. System identification with MLP network
6. Control with MLP networks
7. Control with RBF network
8. Basics of fuzzy inference and fuzzy control
9. Control with neuro-fuzzy network
10. Evolutionary computation
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課程目標 |
1. 學習類神經網路的專業知識
2. 學習模糊邏輯的專業知識
3. 學習類神經網路控制系統的設計技術
4. 學習模糊類神經網路控制系統的設計技術
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課程要求 |
先修課程: 控制系統(或線性系統、或控制工程)
成績評量: 期中考 40% + 期末考 40% + 平時成績 20% |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
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參考書目 |
1. Neural Networks for Modeling and Control of Dynamic Systems, by M. Norgaad, O. Ravan, N, K, Poulsen and L. K. Hansen, Springer
2. Neural Networks a comprehensive foundation, by Simon Haykin, Prentice Hall International, Inc. Ch1, Ch2, Ch3, Ch4, Ch5
3. Artificial Intelligence a guide to intelligent systems, by Michael Negnevitsky, Addidon Wesley. Ch4, Ch8 |
評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
期中考 |
50% |
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2. |
期末考 |
50% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
9/13 |
Overview on neurocontrol |
第2週 |
9/20 |
Biological Neural Morphology |
第3週 |
9/27 |
Biological Neural Morphology |
第4週 |
10/04 |
Multilayered Perceptrons and backpropagation |
第5週 |
10/11 |
System identification with MLP networks |
第6週 |
10/18 |
System identification with MLP networks |
第7週 |
10/25 |
Control with MLP networks |
第8週 |
11/01 |
Control with MLP networks |
第9週 |
11/08 |
期中考 |
第10週 |
11/15 |
Control with RBF networks |
第12週 |
11/29 |
Control with neuro-fuzzy networks |
第13週 |
12/06 |
Evolutionay computation |
第14週 |
12/13 |
Evolutionary computation |
第15週 |
12/20 |
Paticle swarm optimization |
第16週 |
12/27 |
Particle swarm optimization |
第17週 |
1/03 |
Reinforcement learning |
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