- •1. Цели и задачи освоения дисциплины
- •2. Место дисциплины в структуре ооп
- •3. Требования к результатам освоения дисциплины «Нечёткое моделирование»
- •Основы теории нечетких множеств
- •Нечеткая логика
- •Нечеткие продукционные модели
- •Адаптивные нечеткие модели
- •Самонастраивающиеся нечеткие модели
- •Самоорганизующиеся нечеткие модели
- •5. Образовательные технологии
- •6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.
- •Лабораторная работа №1
- •Лабораторная работа №2
- •Лабораторная работа №3
- •7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля)
- •8. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля)
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского»
Факультет вычислительной математики и кибернетики
УТВЕРЖДАЮ
Декан факультета ВМК
___________________ В.П. Гергель
"_____"__________________2012 г.
Рабочая программа дисциплины
Нечёткое моделирование
Направление подготовки
010300 Фундаментальная информатика и информационные технологии
Общий профиль подготовки
Б3. Профессиональный цикл
Вариативная часть, дисциплина по выбору
Квалификация выпускника
магистр
Форма обучения
очная
Нижний Новгород
2012
1. Цели и задачи освоения дисциплины
Цель дисциплины состоит в том, чтобы сформировать у обучающихся понимание теоретических и алгоритмических основ нечетких множеств и нечеткой логики, методов структурно-параметрического синтеза адаптивных нечетких моделей для решения задач классификации и прогнозирования на основе накопленных эмпирических данных.
Задачи дисциплины:
изучение основ теории нечетких множеств и нечеткой логики;
изучение типовой структуры нечеткой продукционной модели;
освоение основных методы идентификации и оптимизации нечетких моделей;
получение навыков решения практических задач классификации и прогнозирования с помощью адаптивных нечетких моделей, синтезируемых на основе эмпирических данных.
2. Место дисциплины в структуре ооп
Дисциплина «Нечёткое моделирование» (Б3) относится к группе дисциплин, изучаемых по выбору студента. Студенты к моменту освоения дисциплины «Нечёткое моделирование» ознакомлены с основными теоретическими понятиями и прикладными знаниями, полученными в рамках изучения дисциплин: «Дискретная математика» (Б.2.3), «Методы оптимизации» (Б.2.14), «Основы программирования» (Б.3.1), «Языки программирования» (Б.3.2), «Технологии баз данных» (Б.3.5), «Интеллектуальные системы» (Б.3.8).
3. Требования к результатам освоения дисциплины «Нечёткое моделирование»
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных компетенций:
владение общей культурой мышления, способность к восприятию, обобщению и анализу информации (ОК1)
способность к интеллектуальному, культурному, нравственному, физическому и профессиональному саморазвитию и самосовершенствованию (ОК2)
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих профессиональных компетенций:
способность понимать и применять на практике теорию информации как фундаментальную научную основу информационных технологий (ПК1)
готовность к включению в профессиональное сообщество (ПК2)
способность понимать и применять в исследовательской и прикладной деятельности современный математический аппарат и основные законы естествознания (ПК3)
способность понимать, разрабатывать и применять современные информационные технологии (ПК4)
способность к ведению организационно-управленческой деятельности (ПК6)
способность к ведению проектной деятельности (ПК7)
способность к ведению производственно-технологической деятельности (ПК9)
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
Знать:
основы теории нечетких множеств и нечеткой логики;
типовую структуру нечеткой продукционной модели, основные алгоритмы нечеткого логического вывода;
основные группы методов структурной идентификации и параметрической оптимизации нечетких продукционных моделей;
Уметь:
проводить общий анализ поставленной задачи классификации или прогнозирования и выбирать адекватную нечеткую модель её решения;
реализовывать основные процедуры синтеза адаптивных нечетких продукционных моделей;
оценивать адекватность синтезируемых нечетких моделей с помощью эмпирических оценок их обобщающей способности;
Владеть:
навыками решения задач машинного обучения с использованием адаптивных нечетких продукционных моделей;
методиками реализации процедур структурно-параметрического синтеза нечетких продукционных моделей на основе эмпирических данных и оценки их адекватности.
4. Структура и содержание дисциплины «Нечёткое моделирование»
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных единицы, 72 часа.
Форма отчетности – зачет.
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ