| Akademický rok 1999/2000 |
| Garant: | doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc. | |||
| Garantující pracoviště: | ÚM | |||
| Jazyk výuky: | čeština | |||
| Cíle předmětu: | ||||
| Seznámení studentů s základními metodami, aplikacemi a možnostmi teorie fuzzy množin při modelování vágních veličin numerického i lingvistického charakteru, a následně pak systémů a procesů, které není možno popsat klasickými matematickými modely. Součástí kurzu je práce s fuzzy toolboxem systému MATLAB a sharewareovými produkty. |
||||
| Výstupy studia a kompetence: | ||||
| Studenti získají potřebné znalosti z důležitých partií teorie fuzzy množin, které jim umožní vytvářet efektivní matematické modely technických jevů a procesů s neurčitými informacemi a realizovat je pomocí adekvátních implementací na PC. |
||||
| Prerekvizity: | ||||
|   | ||||
| Obsah předmětu (anotace): | ||||
| Předmět je zaměřen na výklad základů teorie fuzzy množin a seznámení studentů s aplikacemi a postupy při modelování technických veličin a procesů neurčitého charakteru. Tvoří jej partie: operace s fuzzy množinami, princip rozšíření, fuzzy čísla, fuzzy relace a grafy, fuzzy funkce, lingvistická proměnná, fuzzy logika, přibližné rozhodování a řízení, fuzzy spolehlivost, speciální modely. Součástí předmětu je práce se speciálním softwarem z dané oblasti. |
||||
| Metody vyučování: | ||||
|   | ||||
| Způsob a kritéria hodnocení: | ||||
| Podmínky udělení zápočtu: aktivní účast ve cvičeních, zvládnutí celé látky, klasifikace dobře anebo lepší všech kontrolních prací. Zkouška: písemná forma; praktická část (4 příklady z partií: operace s fuzzy množinami, unární a binární operace s fuzzy čísly, fuzzy relace, fuzzy funkce, fuzzy logika, fuzzy regulátor); teoretická část (4 otázky na základní pojmy, jejich vlastnosti a význam); hodnocení: každý příklad 0 až 4 body a každá teoretická otázka 0 anebo 1 bod; klasifikace podle celkového součtu bodů (0 bodů u některého příkladu nebo celé teoretické části znamená celkově 0 bodů): výborně (18 až 20 bodů), velmi dobře (15 až 17 bodů), dobře (11 až 14 bodů), nevyhověl (0 až 10 bodů). |
||||
| Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky: | ||||
|   | ||||
| Typ (způsob) výuky: | ||||
| Přednáška | 11 × 2 hod. | nepovinná | ||
| Cvičení na počítači | 11 × 2 hod. | povinná | ||
| Osnova: | ||||
| Přednáška | 1. Fuzzy množiny (motivace, základní pojmy, vlastnosti). 2. Operace s fuzzy množinami (rozšíření operací, vlastnosti) 3. Princip rozšíření (kartézský součin, rozšíření zobrazeni). 4. Fuzzy čísla (rozšířené operace, vlastnosti, intervalová aritmetika). 5. Fuzzy relace a grafy (základní pojmy, druhy, vlastnosti). 6. Fuzzy funkce (základní typy, fuzzy parametr, derivace, integrál). 7. Lingvistická proměnná (model, vlastnosti, fuzzy prezentace, defuzzifikace). 8. Fuzzy logika (vícehodnotová logikaí, lingvistická logika). 9. Přibližné rozhodování a řízení (fuzzy prostředí, váhy, fuzzy regulátor). 10. Některé další fuzzy modely (shluková analýza, lineární programování). 11. Fuzzy spolehlivost (základní pojmy, aplikace). |
|||
| Cvičení na počítači | 1. Fuzzy množiny (konstrukce, základní pojmy, vlastnosti). 2. Operace s fuzzy množinami (rozšíření operací, vlastnosti) 3. Princip rozšíření (kartézský součin, rozšíření zobrazení). 4. Fuzzy čísla (rozšířené unární a binární operace). 5. Fuzzy čísla a intervalová aritmetika. 6. Fuzzy relace a grafy (druhy, operace). 7. Fuzzy funkce s fuzzy parametrem (derivace, integrál). 8. Lingvistická proměnná (operátory, prezentace, defuzzifikace). 9. Fuzzy logika (operace, vlastnosti). 10. Fuzzy řízení (fuzzy prostředí, fuzzy regulátor). 11. Fuzzy modely pro shlukovou analýzu a lineární programování. |
|||
| Literatura - základní: | ||||
| 1. Klir, G. J. - Yuan, B.: Fuzzy Sets and Fuzzy Logic - Theory and Applications. New Jersey : Prentice Hall, 1995. | ||||
| 2. Zimmermann, H. J.: Fuzzy Sets Theory and Its Applications. Boston : Kluwer-Nijhoff Publishing, 1998. | ||||
| 3. Novák, V.: Základy fuzzy modelování. Praha : BEN - technická literatura, 2000. | ||||
| Literatura - doporučená: | ||||
| 1. Novák, V.: Základy fuzzy modelování. Praha : BEN - technická literatura, 2000. | ||||
| 2. Kolesárová, A. - Kováčová, M.: Fuzzy množiny a ich aplikácie. Bratislava : STU, 2004. | ||||
| 3. Talašová, J.: Fuzzy metody ve vícekriteriálním rozhodování a rozhodování. Olomouc : Univerzita Palackého, 2002. | ||||
| Zařazení předmětu ve studijních programech: | |||||||||
| Program | Forma | Obor | Spec. | Typ ukončení | Kredity | Povinnost | St. | Roč. | Semestr |
| M2301-5 | prezenční studium | Inženýrská informatika a automatizace | 01 Inženýrská informatika a automatizace informatika | zá,zk | 5 | Volitelný | 2 | 2 | Z |
Vysoké učení technické v Brně
Fakulta strojního inženýrství
Technická 2896/2,
616 69 Brno
IČ 00216305
DIČ CZ00216305
+420 541 141 111
+420 726 811 111 – GSM O2
+420 604 071 111 – GSM T-mobile