Publication detail
Design Optimization of Mechatronic systems
BŘEZINA, T. KRATOCHVÍL, C. ONDRŮŠEK, Č.
Czech title
Návrhové optimalizace mechatronických sostav
English title
Design Optimization of Mechatronic systems
Type
book chapter
Language
en
Original abstract
Mechatronic conceptions are most frequently characterized as synergistic conjunction of the mechanics, electrotechnics and computer science. Computer science as a platform of the realization of control algorithms especially increasingly runs the soft computing algorithms. Soft computing differs from conventional (hard) computing in the basic principle: it exploits the tolerance for imprecision, uncertainty and partial truth to achieve tractability, robustness and low solution cost. The most important components of soft computing are fuzzy logic, neural network theory, probabilistic reasoning, genetic algorithm, chaos theory and parts of machine learning theory. Fundamental issue is that the principal contributions of cited components are complementary, not competitive (leading on hybrid systems creation, etc.). The survey of the most interesting ideas of learning used in soft computing is introduced in this contribution.
Czech abstract
Mechatronické koncepce jsou nejčastěji charakterizovány jako synergická kombinace mechaniky, elektrotechniky a informatiky. Informatika jako platforma realizace algoritmů řízení stále více využívá algoritmů měkkých výpočtů. Měkké výpočty se zásadně liší od konvenčních výpočtů: využívají tolerance nepřesností, neurčitostí, částečné shody tak, aby bylo dosaženo tvárnosti, robustnosti a nízkých nákladů na řešení. Nejvýznamnějšími prvky soft computing je fuzzy logika, teorie neuronových sítí, pravděpodobnostní usuzování, genetické algoritmy, teorie chaosu a části teorie strojového učení. Stěžejním bodem je, že příspěvky uvedených prvků jsou doplňující, nikoliv konkurenční (vedoucí na hybridní systémy, atd.). V příspěvku je uvedeno resumé nejzajímavějších myšlenek učení použitých v soft computingu.
English abstract
Mechatronic conceptions are most frequently characterized as synergistic conjunction of the mechanics, electrotechnics and computer science. Computer science as a platform of the realization of control algorithms especially increasingly runs the soft computing algorithms. Soft computing differs from conventional (hard) computing in the basic principle: it exploits the tolerance for imprecision, uncertainty and partial truth to achieve tractability, robustness and low solution cost. The most important components of soft computing are fuzzy logic, neural network theory, probabilistic reasoning, genetic algorithm, chaos theory and parts of machine learning theory. Fundamental issue is that the principal contributions of cited components are complementary, not competitive (leading on hybrid systems creation, etc.). The survey of the most interesting ideas of learning used in soft computing is introduced in this contribution.
Keywords in Czech
aloritmus řízení, Q-učení, neuronová síť
Keywords in English
control algorithm, Q-learning, neural network
RIV year
2007
Released
01.11.2007
Publisher
CRC Press LLC
Location
Florida, USA
ISBN
978-0-8493-9257-3
Book
The Mechatronics Handbook
Edition number
2
Pages count
14
BIBTEX
@inbook{BUT55345,
author="Tomáš {Březina} and Ctirad {Kratochvíl} and Čestmír {Ondrůšek},
title="Design Optimization of Mechatronic systems",
booktitle="The Mechatronics Handbook",
year="2007",
month="November",
publisher="CRC Press LLC",
address="Florida, USA",
isbn="978-0-8493-9257-3"
}