Алгоритми та методи нечіткого моделювання (КН)
Тип: На вибір студента
Кафедра: радіоелектронних і комп'ютерних систем
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 10 | 6 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 10 | 32 | професор Оленич І. Б. | ФеІм-14 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 10 | 32 | ФеІм-14 | Сінькевич О. О., Сінькевич О. О. |
Опис навчальної дисципліни
Предметом вивчення навчальної дисципліни є моделі і алгоритми нечіткого логічного висновку. Розглянуті питання побудови та використання нечітких нейронних мереж, системи та алгоритми нечіткого висновку. Розглянуті алгоритми інтелектуального аналізу даних, а також обробки наближеної інформації в нечітких системах прийняття рішень.
Мета: систематизоване викладення теорії, методів, засобів та основ проектування інформаційних систем на основі нечітких моделей і гібридних нейромереж та методів їх застосування в системах прийняття рішень.
Завдання: ознайомлення студентів з моделями та алгоритмами нечіткого логічного висновку, придбання умінь побудови та використання нечітких нейронних мереж, методів та алгоритмів їх навчання, знайомство із алгоритмами інтелектуального аналізу даних, а також обробки експертної інформації в системах прийняття рішень.
Згідно з вимогами освітньо-професійної програми студент повинен:
знати сучасні методи та алгоритми побудови нечітких моделей та гібридних нейромереж; методи і алгоритми навчання та самонавчання; методи розпізнавання і класифікації за допомогою гібридних нейромереж.
вміти використовувати сучасні нечіткі моделі, методи та засоби нечіткого моделювання в системах прийняття рішень, зокрема в задачах класифікації, моделювання та прогнозування складних процесів.
Рекомендована література
Основна література:
- 1. Оленич І.Б. Нечітка логіка та нечітке моделювання. – Львів: ЛНУ імені Івана Франка, 2022. – 210 с.
- 2. Piegat A. Fuzzy Modeling and Control / Andrzej Piegat. – Heidelberg; New York: Physica-Verlag, 2001.
- 3. Trillas E. Fuzzy Logic: An Introductory Course for Engineering Students / Enric Trillas, Luka Eciolaza. – Springer, 2015. – 204 p.
Додаткова література:
- 4. Сявавко М. Математика прихованих можливостей: навчальний посібник / Мар’ян Сявавко. – Острог: Видавництво Національного університету «Острозька академія», 2011. – 396 с.
- 5. Оленич І.Б. Методичні рекомендації до виконання лабораторних робіт з курсу “Нечітка логіка” / І.Б. Оленич. Львів: ЛНУ імені Івана Франка, 2017. – 58 с.
- 6. Fuzzy Sets, Fuzzy Logic and Their Applications / Edited by Michael Voskoglou. – MDPI, 2020. – 366 p
- 7. Yager R. Essentials of fuzzy modeling and control / R. Yager, D. Filev. – New York: John Wiley and Sons, 1994.
- 8. Ray K. S. Soft Computing and Its Applications. Volume 1: A Unified Engineering Concept / Kumar S. Ray. – New York: Apple Academic Press, 2014. – 632 p.
- 9. Ray K. S. Soft Computing and Its Applications. Volume 2: Fuzzy Reasoning and Fuzzy Control / Kumar S. Ray. – New York: Apple
Academic Press, 2014. – 468 p. - 10. Hooda D. S. Fuzzy Logic Models and Fuzzy Control. An Introduction / D. S. Hooda, Vivek Raich. – Oxford: Alpha Science International Ltd., 2017. – 409 p.
- 11. Tashtoush T., Alazzam A., Rodan A. Utilizing fuzzy logic controller in manufacturing facilities design: Machine and operator allocation // Cogent Engineering. – 2022. – Vol. 7. – 1771820.