NIC adaptável : Evolução autónoma evolutiva e óptima de encontrar o caminho de fuga
em direção a um caminho de solução ideal para Sistemas Autônomos Inteligentes IAS
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A teoria e a prática das IAS estão atualmente entre as áreas mais intensamente estudadas e promissoras na ciência da computação e engenharia que certamente desempenharão um papel primordial no futuro. Estas teorias e aplicações fornecem uma fonte ligando todos os campos nos quais o controle inteligente desempenha um papel dominante. O reconhecimento, percepção, acção e aprendizagem são componentes essenciais de tais sistemas e a sua utilização está a tender extensivamente para aplicações desafiantes. Neste artigo, apresentamos uma implementação de hardware da abordagem de ...
A teoria e a prática das IAS estão atualmente entre as áreas mais intensamente estudadas e promissoras na ciência da computação e engenharia que certamente desempenharão um papel primordial no futuro. Estas teorias e aplicações fornecem uma fonte ligando todos os campos nos quais o controle inteligente desempenha um papel dominante. O reconhecimento, percepção, acção e aprendizagem são componentes essenciais de tais sistemas e a sua utilização está a tender extensivamente para aplicações desafiantes. Neste artigo, apresentamos uma implementação de hardware da abordagem de navegação de um robô móvel autônomo em um ambiente desconhecido usando inteligência híbrida. Na verdade, a principal característica é o uso do melhor caminho do princípio genético biológico combinado com redes na tarefa de raciocínio difuso e inferência capturando o conhecimento humano especializado para decidir sobre a melhor direção a ser evitada obtendo uma grande segurança de perigo de obstáculos. Este sistema constitui as bases de conhecimento da nossa abordagem, permitindo reconhecer a situação da localização do alvo e evitar obstáculos, respectivamente. Além disso, o trabalho de objectivos demonstrou as características básicas de navegação de um robô móvel autónomo de simulação.
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