Нечітка логіка та м'які обчислення

Анотація навчальної дисципліни

Мета дисципліни: формування у здобувачів вищої освіти систематичних знань і навичок в області теорії нечітких множин, нечіткої логіки та нечітких систем

Практичне значення та використання отриманих знань. Вивчення особливостей нечітких множин та їх взаємозв’язків з класичними множинами. Засвоєння основних характеристик нечітких множин. Набуття навичок виконання операцій над нечіткими множинами. Вивчення основ використання нечітких та лінгвістичних змінних, відношень між ними для вирішення практичних завдань. Засвоєння основним положень використання нечітких множин в системах управління.

4 Тематика та види навчальних занять

Для денної форми здобуття освіти

Лекційні заняття
Лекція 1 «Поняття нечіткої логіки».
Лекція 2 «Нечіткі множини».
Лекція 3 «Основні характеристики нечітких множин».
Лекція 4 «Операції над нечіткими множинами».
Лекція 5 «Методи побудови функцій приналежності».
Лекція 6 «Алгоритм Mamdani».
Лекція 7 «Можливості сучасних систем побудови нечітких моделей».
Лекція 8 «Огляд основних методів фазифікації».
Лекція 9 «Огляд основних методів дефазифікації».
Лекція 10 «Нечіткі відносини між множинами»
Лекція 11 «Нечіткі множини в системах управління»
Лекція 12 «Програмні засобами нечіткої логіки у мовах програмування».
Лекція 13 «Можливості бібліотеки Fuzzylab ».
Лекція 14 «Гібридизація м’яких обчислень»
Лекція 15 «Прикладні сфери застосування нечіткої логіки».

Лабораторні заняття
Лабораторне заняття 1 «Дослідження можливостей системи fispro для побудови нечітких моделей».
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання системи FisPro для побудови нечітких моделей.
Лабораторне заняття 2 «Дослідження можливостей системи matlab та fuzzy logic toolbox для побудови нечітких моделей». Частина 1
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання системи Matlab та Fuzzy Logic Toolbox для побудови нечітких моделей.
Лабораторне заняття 3 «Дослідження можливостей системи matlab для побудови нечітких моделей». Частина 2
Мета заняття: оволодіти практичними навичками використання системи Fuzzy Logic Toolbox для побудови нечітких моделей.
Лабораторне заняття 4 «Нечітка кластеризація за алгоритмом c-means». Частина 1
Мета заняття: оволодіти практичними навичками імплементації та використання нечітої кластеризації за алгоритмом C-means.
Лабораторне заняття 5 «Нечітка кластеризація за алгоритмом c-means». Частина 2
Мета заняття: оволодіти практичними навичками імплементації та використання нечітої кластеризації за алгоритмом C-means.
Лабораторне заняття 6 «Побудова та дослідження нечітких моделей управління». Частина 1
Мета заняття: оволодіти практичними навичками побудови та дослідження нечітких моделей управління.
Лабораторне заняття 7 «Побудова та дослідження нечітких моделей управління». Частина 2
Мета заняття: оволодіти практичними навичками побудови та дослідження нечітких моделей управління.

Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.

Індивідуальна робота
Не передбачена