Detail předmětu

Fuzzy Systems

FEKT-NFSYAk. rok: 2017/2018

Motivace předmětu, klasické množiny a fuzzy množiny. Operace nad fuzzy množinami, t-normy a konormy. Fuzzy relace a operace nad nimi. Projekce, cylindrické rozšíření, kompozice. Přibližné usuzování. Jazyková proměnná. Fuzzy implikace. Zobecněný modus ponens a fuzzy pravidlo if-then. Pravidla inference. Ohodnocení a vlastnosti souboru fuzzy pravidel. Fuzzy systémy typu Mamdani a Sugeno. Struktura fuzzy systému, znalostní a datová báze. Fuzzifikace a defuzzifikační metody. Fuzzy systém jako universální aproximátor. Adaptace ve fuzzy systémech, neuro-fuzzy systémy.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Garant předmětu

prof. Ing. Pavel Jura, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Výsledky učení předmětu

Absolvent předmětu je schopen:
- popsat rozdíl mezi klasickou množinou a fuzzy množinou
- aplikovat operace s fuzzy množinami
- popsat a vysvětlit pojem jazykové proměnné
- použít operace s fuzzy množinami k matematickému popisu přibližného úsudku
- vyjmenopvat a vysvětlit vlastnosti souboru fuzzy pravidel
- popsat a vysvětlit dva typy fuzzy systémů
- vysvětlit funkci fuzzy systému jako univerzálního aproximátoru
- popsat princip adaptace ve fuzzy systémech

Prerekvizity

Základní znalosti z teorie množin a logiky, základní znalosti teorie systémů a teorie řízení (na úrovni bakalářského studia).

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování zahrnují přednášky a cvičení na počítači. Student odevzdává během semestru jeden samostatný projekt.

Způsob a kritéria hodnocení

Písemný test 15 bodů během semestru
Samostatný projekt 20 bodů
Závěrečný písemný test 65 bodů

Osnovy výuky

Motivace předmětu, klasické množiny a fuzzy množiny.
Operace nad fuzzy množinami.
t-normy a konormy.
Fuzzy relace a operace nad nimi. Projekce, cylindrické rozšíření, kompozice.
Přibližné usuzování. Jazyková proměnná. Fuzzy implikace.
Zobecněný modus ponens a fuzzy pravidlo if-then. Pravidla inference.
Ohodnocení a vlastnosti souboru fuzzy pravidel.
Fuzzy systémy typu Mamdani a Sugeno.
Struktura fuzzy systému, znalostní a datová báze.
Fuzzifikace a defuzzifikační metody.
Fuzzy systém jako universální aproximátor.
Adaptace ve fuzzy systémech.
Neuro-fuzzy systémy.

Učební cíle

Seznámit se se základy teorie fuzzy množin a fuzzy logiky.
Naučit se aplikovat fuzzy teorii při modelováni neurčitých systémů. Seznámit se s adaptačními technikami ve fuzzy systémech.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Základní literatura

Driankov, D., Hellendoorn, H., Reinfrank, M.: An Introduction to Fuzzy Logic. Springer-Verlag, 1993. (EN)
Jura.P.: Základy fuzzy logiky pro řízení a modelování, nakladatelství VUTIUM 2003. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-MN magisterský navazující

    obor MN-KAM , 1 ročník, letní semestr, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Pavel Jura, CSc.

Osnova

Motivace předmětu, klasické množiny a fuzzy množiny.
Operace nad fuzzy množinami.
t-normy a konormy.
Fuzzy relace a operace nad nimi. Projekce, cylindrické rozšíření, kompozice.
Přibližné usuzování. Jazyková proměnná. Fuzzy implikace.
Zobecněný modus ponens a fuzzy pravidlo if-then. Pravidla inference.
Ohodnocení a vlastnosti souboru fuzzy pravidel.
Fuzzy systémy typu Mamdani a Sugeno.
Struktura fuzzy systému, znalostní a datová báze.
Fuzzifikace a defuzzifikační metody.
Fuzzy systém jako universální aproximátor.
Adaptace ve fuzzy systémech.
Neuro-fuzzy systémy.

Cvičení na počítači

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

prof. Ing. Pavel Jura, CSc.

Osnova

Seznámení se s Fuzzy toolbox Matlab, demonstrační úlohy. Samostatné vyřešení jednoduché úlohy. Zadání projektu a jeho samostatné řešení.