Форма обучения:
дистанционная
Стоимость самостоятельного обучения:
бесплатно
Доступ:
свободный
Документ об окончании:
 
Уровень:
Специалист
Длительность:
15:27:00
Студентов:
2697
Выпускников:
394
Качество курса:
4.00 | 3.77
Одним из популярных направлений Artificial Intelligence является теория нечетких множеств (fuzzy sets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в это направление.
Нашей целью является обеспечение достаточно конкретной информацией, без углубления в сложные математические описания, чтобы слушатель мог понять основные идеи и возможности этого направления.
Специальности: Программист, Математик
ISBN: 978-5-94774-818-5
 

План занятий

Занятие
Заголовок <<
Дата изучения
Лекция 1
47 минут
Нечеткие множества как способы формализации нечеткости
В лекции формулируется определение нечеткого множества, описываются характеристики нечетких множеств. Приводится классификация нечетких множеств по области значений функции принадлежности. Дается аксиоматическое описание операторов для построения алгебры нечетких множеств.
-
Лекция 2
48 минут
Нечеткие отношения
В лекции определяется понятие нечеткого отношения, описываются свойства нечетких отношений и операции над ними. Рассматриваются вопросы декомпозиции и транзитивного замыкания нечетких отношений. Дается определение проекции нечеткого отношения.
-
Лекция 3
56 минут
Классы нечетких отношений
В лекции приводится классификация нечетких отношений, рассматриваются классы нечетких отношений сходства и различия, а также класс нечетких порядков. В качестве примеров применения теории нечетких отношений рассматриваются задачи нечеткой классификации и нечеткого упорядочения.
-
Лекция 4
1 час 2 минуты
Показатель размытости нечетких множеств. Нечеткие меры и интегралы
В лекции вводится понятие показателя размытости нечеткого множества, рассматриваются аксиоматические и метрические способы задания показателя размытости. Изучаются понятия нечеткой меры и нечеткого интеграла. Описываются основные классы нечетких мер. В конце лекции приводятся два примера применения теории нечетких мер для решения практических задач.
-
Лекция 5
33 минуты
Методы построения функции принадлежности. Классификация
В лекции даются основные понятия теории измерений. Далее рассматривается классификация различных методов построения функции принадлежности, основанная на классической теории измерений.
-
Лекция 7
1 час 2 минуты
Нечеткие числа и операции над ними
В лекции дается определение нечеткого числа, рассматриваются его свойства, описываются операции над нечеткими числами. Подробно рассматриваются нечеткие треугольные числа, а также различные арифметики нечетких треугольных чисел.
-
Лекция 8
44 минуты
Нечеткая логика
В лекции дается определение нечеткой переменной и рассматриваются различные логики данной нечеткой переменной.
-
Лекция 9
46 минут
Лингвистическая нечеткая логика
В данной лекции дается формальное определение лингвистической переменной, описываются основные ее свойства. Рассматривается понятие лингвистической переменной истинности, на базе которой строится нечеткая лингвистическая логика.
-
Лекция 10
44 минуты
Теория приближенных рассуждений
В лекции рассматривается композиционное правило вывода — главное понятие теории приближенных рассуждений. Описывается работа нечеткой экспертной системы, основанной на принципах теории приближенных вычислений.
-
Лекция 11
53 минуты
Нечеткие алгоритмы
В лекции дается строгое, формальное определение нечеткого алгоритма, рассматриваются способы его выполнения, описывается метод представления нечеткого алгоритма в виде ориентированного графа.
-
Лекция 12
1 час 1 минута
Нечеткие алгоритмы обучения
В лекции рассматриваются следующие нечеткие алгоритмы обучения: обучающийся нечеткий автомат, обучение на основе условной нечеткой меры, адаптивный нечеткий логический регулятор, обучение при лингвистическом описании предпочтения.
-
Лекция 13
47 минут
Алгоритмы нечеткой оптимизации
В лекции рассматриваются основные понятия, используемые в задачах нечеткой оптимизации. Разбираются модели нечеткого математического программирования и нечеткой ожидаемой полезности.
-
1 час 40 минут
-
Владимир Власов
Владимир Власов

Зачем необходимы треугольные нормы и конормы? Как их использовать? Имеется ввиду, на практике.
 

Алмат Ныгманов
Алмат Ныгманов
Казахстан, Караганда