Detail předmětu
Fuzzy systémy
FEKT-MPC-FSYAk. rok: 2024/2025
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
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Projekt 20 bodů.
Závěrečný písemný test 65 bodů.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.
Učební cíle
Naučit se aplikovat fuzzy teorii při modelováni neurčitých systémů. Seznámit se s adaptačními technikami ve fuzzy systémech.
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
Základní literatura
JURA,P. Slajdy přednášek předmětu MFSY (CS)
Elearning
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program MPC-KAM magisterský navazující 1 ročník, letní semestr, povinně volitelný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
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
Vyučující / Lektor
Osnova
Projekt
Vyučující / Lektor
Osnova
Elearning