 | Programme d’études 2022-2023 | English | |
| Nonlinear system modeling and data-driven techniques applied to biological systems | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-SECO-108 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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| Anglais | Anglais, Français | 36 | 24 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
introduction aux modèles de population; modèles macroscopiques des bioprocédés; simulation numérique de systèmes dynamiques; identification paramétrique (problèmes linéaires et non linéaires, moindres carrés et maximum de vraisemblance); introduction aux réseaux de neurones pour la modélisation et la supervision; estimation d'état par des observateurs asymptotiques; introduction à la commande des bioréacteurs (commande linéarisante, extremum seeking); exercices
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
G. Bastin, D. Dochain, "On-line Estimation and Adaptive Control of Bioreactors", Elsevier, 1990
Mode d'enseignement
- Hybride
Types d'activités
- Cours magistraux
- Projet sur ordinateur
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend