М’які обчислення (ІПЗ) 2022

Тип: На вибір студента

Кафедра: радіоелектронних і комп'ютерних систем

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
53.5Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
532професор Оленич І. Б.ФеП-31

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
532ФеП-31

Опис навчальної дисципліни

Навчальну дисципліну розроблено таким чином, щоб надати учасникам необхідні знання, обов’язкові для того, щоб розв’язувати типові задачі проектування та використання інформаційних систем та технологій засобами нечіткого моделювання. Тому у дисципліні представлено як огляд концепцій теорії нечітких множин і нечіткого моделювання, так і засобів та інструментів, які потрібні для побудови систем нечіткого логічного висновку. Зокрема, розглянуто основні підходи застосування теорії нечітких множин і використання нечітких та лінгвістичних змінних в системах нечіткої логіки.

Після завершення цього курсу студент буде:

  • Знати основні типи і методи побудови функцій належності нечітких множин; типові алгоритми нечіткого логічного висновку; структуру, принципи реалізації і функціонування систем нечіткої логіки; методи аналізу їх властивостей та інструментальні засоби проектування.
  • Вміти застосовувати, впроваджувати та експлуатувати технології м’яких обчислень (виробничі, підтримки прийняття рішень, інтелектуального аналізу даних) у різних галузях людської діяльності, національної економіки та виробництва в умовах неповної або наближеної інформації.

Рекомендована література

Основна література:

  1. Оленич І.Б. Нечітка логіка та нечітке моделювання / І. Оленич. – Львів: ЛНУ імені Івана Франка, 2022. – 210 с.
  2. Piegat A. Fuzzy Modeling and Control / Andrzej Piegat. – Heidelberg; New York: Physica-Verlag, 2001.
  3. Nguyen H. T. A First Course in Fuzzy Logic / H. T. Nguyen, C. Walker, E. A. Walker, 4th edition. – New York: Chapman and Hall/CRC, 2018. – 458 p.

Додаткова література:

  1. Trillas E. Fuzzy Logic: An Introductory Course for Engineering Students / Enric Trillas, Luka Eciolaza. – Springer, 2015. – 204 p.
  2. Оленич І.Б. Методичні рекомендації до виконання лабораторних робіт з курсу “Нечітка логіка” / І.Б. Оленич. Львів: ЛНУ імені Івана Франка, 2017. – 58 с.
  3. Dubois D. Possibility Theory, Probability Theory and Multiple-Valued Logics: A Clarification / D. Dubois, H. Prade // Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. – 2001. – Vol. 32. – P. 35–66.
  4. СявавкоМ. Математика прихованих можливостей: навчаль­ний посібник / Мар’ян Сявавко. – Острог: Видавництво Національного університету «Острозька академія», 2011. – 396 с.
  5. Організація інтелектуальних обчислень. Нечітка логіка [Електронний ресурс]: http://victoria.lviv.ua/html/oio/html/theme11.htm
  6. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / А. П. Ротштейн. – Винница : УНІВЕРСУМ–Вінниця, 1999. – 320 с.
  7. Pezeshki Z. Comparison of artificial neural networks, fuzzy logic and neuro fuzzy for predicting optimization of building thermal consumption: a survey / Z. Pezeshki, S. M. Mazinani // Artificial Intelligence Review. – 2019. – Vol. 52. – P. 495–525.
  8. Tashtoush T., Alazzam A., Rodan A. Utilizing fuzzy logic controller in manufacturing facilities design: Machine and operator allocation // Cogent Engineering. – 2020. – Vol. 7. – 1771820.

Силабус:

Завантажити силабус