Fuzzy modelování a řízení - XP35FMD

Kredity 4
Semestry letní
Zakončení zkouška
Jazyk výuky neurčen
Rozsah výuky 2P+2C
Anotace
Cílem předmětu je seznámit se s nejnovějšími trendy a výsledky v oblasti modelování a řízení nelineárních systémů s využitím principů fuzzy logiky a neuronových sítí. Jedná se především o analýzu a syntézu Takagi-Sugeno fuzzy systémů, využití fuzzy systémů a neuronových sítí při řízení nelineárních systémů při aproximaci neznámých funkcí vyskytujících se v popisu systému a návrh adaptivních fuzzy systémů, přímých i nepřímých. \\Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/XP35FMD
Cíle studia
Žádná data.
Osnovy přednášek
Úvod do fuzzy logiky, historie využití fuzzy logiky v modelování a řízení systémů
Základní pojmy a principy fuzzy logiky - fuzzy množina, fuzzy operace a relace, lingvistická proměnná, přibližné zdůvodňování, báze pravidel, inferenční mechanismy
Typy a vlastnosti neuronových sítí, algoritmy učení
Fuzzy modelování - návrh fuzzy systémů pomocí gradientních metod, nejmenších čtverců, fuzzy shlukové analýzy (rekurzivní a nerekurzivní algoritmy fuzzy c-means, Gustafson-Kessel a Gath-Geva)
Analýza a syntéza Takagi-Sugeno fuzzy systémů s využitím různých typů Ljapunovových funkcí
Řízení nelineárních systémů s využitím fuzzy logiky a neuronových sítí - sliding mode control, backstepping
Návrh přímých i nepřímých adaptivních fuzzy regulátorů
Osnovy cvičení
Žádná data.
Literatura
Li-Xin Wang: A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice Hall, 1997
Vybrané články z časopisů IEEE Transactions on Fuzzy Control, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Fuzzy Sets and Systems
Požadavky
Žádná data.