Detail předmětu
Fuzzy systémy
FEKT-MFSYAk. rok: 2016/2017
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.
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
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).
Doporučená nebo povinná literatura
Jura P.: Základy fuzzy logiky pro řízení a modelování, VUTIUM, Brno 2003, ISBN 80-214-2261-0 (CS)
Driankov, D., Hellendoorn, H., Reinfrank, M.: An Introduction to Fuzzy Logic. Springer-Verlag, 1993. (EN)
Klir, G.J., Bo Yuan.: Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. Theory and Applications. Prentice Hall PTR, 1995. (EN)
Kosko B.: Neural Networks and Fuzzy Systems. A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence. Prentice Hall Int., 1992 (EN)
Li-Xi Wang: Adaptive fuzzy systems and control. Design and stability analysis. PTR Prentice Hall Inc., 1994. (EN)
Lin,C.,T.: Neural Fuzzy Control Systems with Structure and Parameter Learning. World Scientific, Singapore, 1994. (EN)
Pedrycz W.: Fuzzy Control and Fuzzy Systems. Second, extended edition. John Wiley &Sons, New York,1993. (EN)
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.
Projekt 30 bodů.
Závěrečný písemný test 55 bodů.
Jazyk výuky
čeština
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.
Cíl
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.
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program EEKR-M magisterský navazující
obor M-KAM , 1. ročník, letní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový
- Program EEKR-M1 magisterský navazující
obor M1-KAM , 1. ročník, letní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový
- Program EEKR-CZV celoživotní vzdělávání (není studentem)
obor ET-CZV , 1. ročník, letní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový