Podstawy modelowania i symulacji rozmytej
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 420-IS2-1MSR-22 |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.301
|
Nazwa przedmiotu: | Podstawy modelowania i symulacji rozmytej |
Jednostka: | Instytut Informatyki |
Grupy: |
1 rok 2 st. sem. letni Informatyka 2L stac. II st. studia informatyki - przedmioty obowiązkowe |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
Skrócony opis: |
Treści przedmiotu: Zbiory rozmyte, rozmytość a przypadkowość, rodzaje funkcji przynależności zbiorów rozmytych, działania arytmetyczne na liczbach rozmytych, zasada rozszerzania, podstawowe modele rozmyte, rozmyte modele neuronowe, sterowanie rozmyte z wykorzystaniem modeli rozmytych. Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z modelowaniem rozmytym. |
Pełny opis: |
Profil studiów: ogólnoakademicki Forma studiów: stacjonarne Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka Rok studiów / semestr: 1 / 2 Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): brak Wykład: 30 Laboratorium: 15 Metody dydaktyczne: Wykład, ćwiczenia laboratoryjne, konsultacje, samodzielna praca z literaturą Punkty ECTS: 4 Bilans nakładu pracy studenta: Udział w zajęciach: - wykład 30h - laboratorium 15h Przygotowanie do zajęć: - laboratorium 8h Zapoznanie z literaturą: 8h Sprawozdania, raporty z zajęć, prace domowe: 12h Przygotowanie do kolokwium: 5h Przygotowanie do egzaminu: 8h Czas trwania egzaminu: 2h Udział w konsultacjach: 13h Wskaźniki ilościowe: - nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 60h, 2.4 ECTS - nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 41h, 1.6 ECTS |
Literatura: |
Literatura obowiązkowa: 1. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte. EXIT 1999 2. K. Michels, F. Klawonn, R. Kruse, A. Nürnberger, Fuzzy Control: Fundamentals, Stability and Design of Fuzzy Controllers, 2006, https://link.springer.com/book/10.1007%2F3-540-31766-X 3. B. Bede, Mathematics of Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, 2013, https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-35221-8 |
Efekty uczenia się: |
Wiedza: 1. Zna podstawowe pojęcia dotyczące zbiorów rozmytych, rodzaje funkcji przynależności ich wady i zalety. KP7_WG4, KP7_KR1 2. Zna działania arytmetyczne na liczbach rozmytych, zasadę rozszerzania dodawania, odejmowania, mnożenia i dzielenia liczb rozmytych oraz reprezentację L-R. KP7_WG4, KP7_KR1 3. Zna strukturę modelu rozmytego, główne elementy i operacje, podstawowe modele rozmyte. KP7_WG4, KP7_KR1 Umiejętności: 4. Potrafi stosować działania arytmetyczne na liczbach rozmytych. KP7_UW2, KP7_UU2, KP7_KR1, KP7_UO4 5. Potrafi utworzyć model rozmyty zjawiska/procesu oraz przeprowadzić sterowanie rozmyte z wykorzystaniem modeli rozmytych. KP7_UW2, KP7_UU2, KP7_KR1, KP7_UO4 |
Metody i kryteria oceniania: |
Egzamin. Zaliczenie laboratorium na podstawie aktywności na zajęciach, wykonania ćwiczeń laboratoryjnych (sprawozdania) i kolokwium. |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.