Лекции по "Нечетким множествам"

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ

МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ

до практичних занять

з дисципліни

"НЕЧІТКІ МНОЖИНИ"

для підготовки магістрів усіх форм навчання

спеціальності 122 − Комп’ютерні науки

галузі знань 12 − Інформаційні технології

Електронне видання

ЗАТВЕРДЖЕНО

кафедрою "Штучного інтелекту"

Протокол № ___ від "__" __________ 2018 р.

Харків 2018

Методичні вказівки до практичних занять з дисципліни "Нечіткі множини" для підготовки фахівців освітньо-кваліфікаційного рівня магістр за спеціальністю 122 – Комп’ютерні науки [Електронне видання] / Упоряд. К.Е. Петров. – Харків: ХНУРЕ, 2018 – 58 с.

Упорядник К.Е. Петров

ЗМІСТ

Мета та завдання навчальної дисципліни……..…….……….……..….…….3

Практичне заняття № 1……………………….……………………...….….....6

Практичне заняття № 2……………………………………….……………...10

Практичне заняття № 3……………………….……………………….....…..21

Практичне заняття № 4……………………….…………………….…....…..25

Практичне заняття № 5…………………….……………………….………..49

Бібліографічний список ……………………………..……………………....57

Мета та завдання навчальної дисципліни

Мета та зміст: вивчення теоретичних основ та практичних аспектів використання нечітких методів інтелектуальних обчислень для проектування систем штучного інтелекту; отримання студентами теоретичних і практичних знань щодо основ теорії нечітких множин і систем, алгоритмів нечіткого логічного виведення з метою застосування цих знань для розробки алгоритмічного і програмного забезпечення технічних і інформаційних інтелектуальних систем, в умовах відсутності докладного і однозначного опису зовнішнього середовища; формування у студентів з теоретичних і практичних навичок щодо створення сучасних інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень і нечітких систем управління складними системами.

Завдання. За результатами вивчення дисципліни студенти повинні:

знати: концепції теорії нечітких множин (НМ) та галузі їх застосування в системах обчислювального інтелекту; основні принципи нечіткої логіки і нечітких обчислень; алгоритми нечіткого логічного виведення Мамдані, Такагі-Сугено-Канга (ТСК) та ін. і принципіи їх застосування при створенні сучасних інформаційних інтелектуальних систем; стратегії реалізації побудови нейро-фаззі моделей та гібридних моделей на основі інтеграції даних та знань;

вміти: проводити найбільш раціональний вибір функцій належності нечітких множин для формалізації лінгвістичних змінних та нечітких інтервалів; виконувати операції над нечіткими множинами; застосовувати алгоритми нечіткого логічного виведення Мамдані, ТСК та ін. для вирішення конкретних завдань; будувати нечіткі моделі, що використовуються для опису, аналізу та моделювання складних слабко формалізованих систем і процесів; оцінювати обчислювальну складність моделювання нечітких процесів;

володіти (перелік компетентностей):

Соціально-особистісні, до яких відноситься:

– здатність вчитися; креативність, здатність до системного мислення; наполегливість у досягненні мети; турбота про якість виконуваної роботи;

Загальнонаукові компетенції:

– здатність аналізувати та синтезувати науково-технічну інформацію при проектуванні експертних та управляючих систем, використовувати інформаційні та комунікаційні технології;

Загально-професійні, до яких відноситься:

– знання основних підходів, методів і технологій штучного інтелекту; уміння розробляти та застосовувати моделі відображення знань, стратегії логічного виведення, технологій інженерії знань, технологій і інструментальних засобів побудови інтелектуальних систем.