5. Образовательные технологии

В процессе изучения дисциплины используются образовательные технологии в форме лекций, практических занятий, семинаров, внеаудиторная самостоятельная работа, подготовка отчетов по выполняемым лабораторным работам. Используются электронные презентации, работа в Интернете.

6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.

В течение семестра студенты выполняют 3 лабораторные работы при консультации преподавателя. Самостоятельная работа заключается в ознакомлении с теоретическим материалом по учебникам и монографиям, указанным в списке литературы, ответов на вопросы самоконтроля.

ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ

Основной целью лабораторного практикума является приобретение обучающимися практических навыков разработки и реализации методов синтеза нечетких продукционных моделей как на основе экспертных знаний о системе, так и на основе эмпирических данных для решения известных задач классификации и прогнозирования, а также оценки адекватности синтезируемых нечетких моделей. Лабораторный практикум предполагает последовательное выполнение трех лабораторных работ.

Лабораторная работа №1

Цель работы: приобретение навыков синтеза нечетких продукционных моделей на основе экспертных знаний о системе (на примере задачи отбора баскетболистов в команду или задачи прогнозирования результатов футбольных матчей)

Содержание работы:

• Определение лингвистических переменных, терм-множеств их значений.

• Построение базы нечетких продукционных правил.

• Эмпирическая оценка адекватности синтезированной модели.

Задания:

1. Задать для каждой из входных и выходных лингвистических переменных функции принадлежности термов в режиме ручного редактирования.

2. Разработать базу правил для реализуемой нечёткой модели.

3. Выбрать алгоритм нечёткого логического вывода.

4. Оценить адекватность синтезированной модели с помощью одной из эмпирических оценок её обобщающей способности.

Лабораторная работа №2

Цель работы: приобретение навыков разработки и реализации самонастраивающихся нечетких продукционных моделей с использованием методологии нейронечетких сетей и метода роя частиц на основе эмпирических данных (на примере задачи классификации ирисов Фишера)

Содержание работы:

• Разработка и реализация алгоритма параметрической оптимизации нечеткой модели на основе обучения эквивалентной нейронечеткой сети и метода роя частиц.

• Сравнительный анализ обобщающих способностей оригинальной и оптимизированной с помощью двух альтернативных методов моделей.

Задания:

1. Разработка и реализация алгоритма параметрической оптимизации нечеткой модели Такаги-Сугено-Канга 0-порядка с помощью обучения эквивалентной нейронечеткой сети.

2. Разработка и реализация алгоритма параметрической оптимизации нечеткой модели Такаги-Сугено-Канга 0-порядка с помощью метода роя частиц.

3. Подбор оптимальных параметров реализованных методов параметрической оптимизации нечетких моделей.

4. Сравнительный анализ обобщающих способностей оригинальной и оптимизированной с помощью двух альтернативных методов моделей.