Detail předmětu
Matematické základy fuzzy logiky
FIT-IMFAk. rok: 2020/2021
Studenti si na začátku semestru vyberou z nabízených témat. Na pravidelných týdenních seminářích studenti vysvětlují předmětnou tématiku a následně se diskutuje o možných problémech. Na závěrečném semináři je provedeno celkové zhodnocení.
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Absolvováním tohoto kurzu student získá hlubší náhled do vybrané partie matematiky (v závislosti na seminární skupině), bude schopný samostatně prezentovat nastudovanou problematiku a řešit s ní související úkoly.
Schopnost orientovat se v náročnějších matematických textech, schopnost sestavovat netriviální matematické důkazy.
Prerekvizity
Poznatky z předmětů "IDA - Diskrétní matematika" a "IMA - Matematická analýza".
- doporučená prerekvizita
Doporučená nebo povinná literatura
Alsina, C., Frank, M.J., Schweizer, B., Assocative functions: Triangular Norms and Copulas, World Scientific Publishing Company, 2006.
Baczynski, M., Jayaram, B., Fuzzy implications, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Vol. 231, 2008.
Carlsson, Ch., Fullér, R., Fuzzy reasoning in decision making and optimization, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Vol. 82, 2002.
Kolesárová, A., Kováčová, M., Fuzzy množiny a ich aplikácie, STU v Bratislave, 2004. (in Czech).
Trillas, E., Eciolaza, L, Fuzzy logic-An introductory course for engineering students, Studies in Fuzziness and Soft Computing, 2015.
Způsob a kritéria hodnocení
Aktivita na cvičeních (společné řešení problémů, 10 hodnocených cvičení) : 30 bodů.
Projekty: prezentace skupinové práce, 70 bodů.
Podmínky zápočtu:
Zisk alespoň 50 bodů z aktivit během semestru.
Jazyk výuky
čeština, angličtina
Cíl
Rozšířit okruh vědomostí z matematiky s důrazem na důkazy a na hledání řešení matematických problémů.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Aktivita na cvičeních (společné řešení problémů, 10 hodnocených cvičení) : 30 bodů.
Projekty: prezentace skupinové práce, 70 bodů.
Typ (způsob) výuky
Cvičení s počítačovou podporou
26 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
- Od klasické logiky k fuzzy logice
- Modelování vágních pojmů pomocí fuzzy množin
- Základní operace s fuzzy množinami
- Princip rozšíření
- Triangulární normy, základní pojmy, algebraické vlastnosti
- Triangulární normy, konstrukce, generátory
- Triangulární konormy, základní pojmy a vlastnosti
- Negace ve fuzzy logikách
- Implikace ve fuzzy logikách
- Agregační operátory, základní vlastnosti
- Agregační operátory, aplikace
- Fuzzy relace
- Fuzzy preferenční struktury
Projekt
26 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
- Triangulární normy, třída archimedovských t-norem
- Triangulární normy, konstrukce spojitých t-norem
- Triangulární normy, konstrukce nespojitých t-norem
- Triangulární konormy
- Fuzzy negace a jejich vlastnosti
- Implikace ve fuzzy logikách
- Agregační operátory, průměry
- Agregační operatory, aplikace
- Fuzzy relace, podobnost, fuzzy rovnost
- Fuzzy preferenční struktury