• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Research Seminar "Fuzzy Modeling"

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Course type:
Elective course
When:
3 year, 1-3 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Научно-исследовательский семинар (НИС) «Нечеткое моделирование» предполагает в аспекте общей методологии научного исследования знакомство участников семинара (студентов 3-го курса ОП 'Программная инженерия' ФКН) с основными этапами проведения научного исследования, такими как обсуждение соответствующих тем (рассматриваемых моделей, в контексте которых может возникнуть возможность использования нечетких множеств), предварительный анализ литературы (состояние проблемы, имеющиеся результаты), четкая постановка задачи исследования, анализ уже существующих вариантов решения (подхода к моделированию) и/или предложения собственных вариантов решения задачи (возможных подходов к решению поставленной задачи) и их сравнительный анализ, понимание получаемых результатов, их интерпретация и оценка качества, выделение "сильных" и "слабых" сторон реализованных подходов к решению задачи, и представление в виде развернутого доклада (презентации) выполняемой работы. На семинаре студенты познакомятся с основами одной из ключевых составляющих обширной и бурно развивающейся области нечеткого моделирования, а именно, теорией нечетких систем (в частности, моделированием систем на основе нечетких правил), типами нечетких моделей, основанных на правилах, синтаксисом и семантикой нечетких правил, проблемами нечеткого вывода (англ. fuzzy reasoning), который связан с принятием решений на основе нечетких условий, понятиям лингвистической переменной, важными аспектами проектирования систем нечеткого вывода, интервальными и общими нечеткими множествами второго типа (и другими типами нечетких множеств, получивших развитие в последние десятилетия) и их вкладом в т.н. вычисления со словами (англ. Computing with Words), направление мягких вычислений. На семинаре рассматриваются примеры, иллюстрирующие представляемый материал, а также обсуждаются отдельные публикации (L.A.Zadeh, W.Pedrycz, R.Yager, B.Kosko, D.Dubois, J.Mendel, J.Yen, G.Klir, R.John, N.Pal и др.), отражающие специфику и направления текущих исследований в данной области. В процессе обсуждения тем используются (1) слайды и (2) сопроводительные материалы (примеры, учебные программы, выдержки из статей/отчетов, открытых курсов, видео-презентаций и др.), специально подготовленные для дискуссий в рамках НИС; ссылки на указанные материалы, отдельные публикации, полезные интернет-источники, а также программы доступны студентам через систему управления обучением (LMS) НИУ ВШЭ (альтернативные варианты могут также использоваться в рамках семинара).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных как с общей методологией научного исследования, так и с частными аспектами основ моделирования систем разной природы на основе аппарата нечетких множеств и нечеткой логики
  • приобретение студентами навыков работы с научными публикациями (статьями, главами книг, препринтов), преимущественно на английском языке, самостоятельного научного исследования, связанного с разработкой, возможной программной реализацией (например, самостоятельная разработка или использование программных сред технической/математической направленности) и последующим анализом нечетких систем (в частности, систем, основанных на нечетких правилах)
  • формирование у студентов интереса к исследовательской работе и первоначальных навыков, связанных с пониманием, анализом и последующего представления (в виде доклада / презентации) материала по определенным (предлагаемым / выбираемым самими студентами) темам. В рамках семинара, студенты должны подготовить (А) развернутую презентацию продолжительностью от 25 до 30 минут, или (В) отчет в виде научной статьи/обзора (в соответствии с выбранным шаблоном оформления статей в формате IEEE, Elsevier или Springer – примеры доступны студентам через страницы НИС в LMS (альтернатива – MS Teams, или, например, по ссылке https://www.overleaf.com/gallery/tagged/academic-journal) небольшого размера – порядка 5-7 страниц (превышение этого лимита допускается); варианты (А)-(B) – главный вклад в итоговую оценку за НИС
  • формирование у студентов понимания возможностей, которые дает применение аппарата нечетких множеств и нечеткой логики при решении возникающих в областях IT, компьютерной и программной инженерии (не ограничиваясь только этим перечнем областей) задач; навыков работы с разными типами неопределенности, присущей всем практи-ческим проблемам, и соответствующими формами ее (неопределенности) описания
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • ознакомление с практической значимостью аппарата нечетких множеств и нечеткой логики при решении практических задач
  • получение практических навыков построения и анализа нечетких моделей Мамдани, Такаги-Сугено-Канга (ТСК) и стандартной аддитивной модели Коско; ис-пользования нечетких множеств (НМ) и систем нечеткого вывода (СНВ) в задачах прогнозирования (нечеткие временные ряды, англ. fuzzy time series) и принятии решений (поддержка принятия решений в условиях неопределенности)
  • получение практических навыков построения и анализа нечетких моделей Мамдани, Такаги-Сугено-Канга (ТСК) и стандартной аддитивной модели Коско; использования нечетких множеств (НМ) и систем нечеткого вывода (СНВ) в задачах прогнозирования (нечеткие временные ряды, англ. fuzzy time series) и принятии решений (поддержка принятия решений в условиях неопределенности)
  • понимание особенностей работы (и практического применения) с нечеткими мно-жествами первого (Type-1) и второго (Type-2) типов
  • понимание особенностей работы (и практического применения) с нечеткими множествами первого (Type-1) и второго (Type-2) типов
  • понимание теоретических основ теории нечетких множеств и нечеткой логики
  • приобретение знаний, необходимых для применения при проектировании нечетких систем, построении базы нечетких правил и ее упрощении
  • совершенствование навыков описания выполненных работ (домашнего задания) в виде статей или подготовленных презентаций
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • История развития нечеткой логики. Методология системного моделирования.
  • Типы неопределенности. Понятие нечеткости. Информационные гранулы.
  • Базовые концепции нечеткой логики (нечеткие множества, функции принадлеж-ности, рекомендации по построению функций принадлежности, нечеткие и линг-вистические переменные, операции над нечеткими множествами, s- и t-нормы, лингвистические модификаторы, нечеткие отношения, композиция нечетких от-ношений).
  • Нечеткие числа и интервалы, нечеткие графы, функции с нечеткими аргументами, принцип обобщения Заде.
  • Нечеткие правила «Если-То» (типы нечетких правил – импликация и отображение, семейство нечетких импликаций, системы нечеткого вывода, аппроксимация функ-ций, типы нечетких моделей, основанных на правилах (модель Мамдани, модель Такаги-Сугено-Канга (ТСК), стандартная аддитивная модель Коско), этапы нечет-кого вывода, методы деффазификации.
  • Проектирование нечетких систем (правила, рекомендации и общие соображения).
  • Прогнозирование и принятие решений в условиях неопределенности. Анализ мно-гокритериальных задач принятия решений.
  • Теория, основанная на ограничениях (Restriction-Centered Theory) – публикации проф. Лотфи Заде. Нечеткие интервальные множества 2-го типа. Нечеткая логика 2-го типа. Вычисления со словами (Computing with Words / CWW).
  • Различные аспекты нечетких систем 2-го типа - практические приложения. Z-числа. Представление, обсуждение публикаций 2012-2018 гг.; интерпретация Z-чисел и потенциальные приложения в контексте направления вычислений со словами.
  • Мягкие вычисления (soft computing) – основные направления и задачи.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий самостоятельная работа (СР) 1
  • неблокирующий самостоятельная работа (СР) 3
  • неблокирующий самостоятельная работа (СР) 2
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 3rd module
    0.25 * самостоятельная работа (СР) 1 + 0.3 * самостоятельная работа (СР) 2 + 0.45 * самостоятельная работа (СР) 3
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Ross, T. J. (2017). Fuzzy Logic with Engineering Applications (Vol. Fourth edition). Southern Gate, Chichester, West Sussex, United Kingdom: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1357232

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Pedrycz, W., & Gomide, F. (1998). An Introduction to Fuzzy Sets : Analysis and Design. Cambridge, Mass: A Bradford Book. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1740

Авторы

  • Дегтярев Константин Юрьевич