Home
Programa
Curs
Laborator
Micro-Proiecte
Exercitii si probleme
Related
Links
Bibliografie
|
|
Descrierea Disciplinei
Master, Facultatea ETC, Profilul Electronică Aplicată şi Sisteme Inteligente, Specializarea Inginerie Biomedicală
Curs: 3 ore, Laborator:
2 ore, Proiect: 2 ore
Notare: 50% nota
finală examen, 30% microproiect, 20% activitatea
de laborator
Corp didactic
|
Curs:
Horia
-Nicolai Teodorescu
Profesor dr. dr. h.c. m.c. AR
|
|
Laborator şi proiect:
Marius-Dan Zbancioc
Asistent drd. ing.
|
Alte
informaţii:
|
Cod disciplină: 607 IMSI
Număr de credite: 12
|
Categoria formativă a
disciplinei: DS - de specialitate
Categoria de opţionalitate: DI - impusă
|
|
Obiective:
|
§ Introducerea,
sistematizarea şi aprofundarea unor sisteme haotice clasice şi
sisteme (fuzzy) hardware haotice si nehaotice
§
Introducerea, sistematizarea şi aprofundarea
unor elemente de logică fuzzy, comparativ cu
logica binară şi cu alte logici
§
Introducerea, sistematizarea şi aprofundarea
unor elemente de sisteme fuzzy logice şi aritmetice,
cu aplicaţi la sistemele bazate pe cunoştinţe, probleme de
optimizare şi probleme de aproximare. Sisteme neuro-fuzzy
§
Sisteme adaptive şi evolutive fuzzy şi neuro-fuzzy
§
Aprofundarea modalităţilor de reprezentare
şi manipulare a cunoştinţelor imprecise: comparaţie
între cunoştinţele probabiliste (stohastice) şi cele fuzzy; sisteme de decizie şi sisteme expert cu
logica fuzzy
§
Introducere în limbaje de programare specifice
realizării sistemelor bazate pe cunoştinţe şi a
sistemelor fuzzy: CLIPS, FuzzyCLIPS
§
Teoria clasificării. Clasificare automată.
Data mining
§
Reţele neuronale cu aplicaţii în raţionament
automat şi clasificare (RBF)
|
Descriptori:
|
Sisteme bazate pe
cunoştinţe, sisteme expert, Inteligenţă
Artificială, bază de cunoştinţe, fapte, reguli,
implicaţia, inferenţă, motor de inferenţă, limbaje
declarative, logici binare, logici necrisipiene,
mulţimi fuzzy, funcţie de
apartenenţă, operatori fuzzy,
implicaţie fuzzy, inferenţă fuzzy, sisteme fuzzy de tip Mamdani, Sugeno, Yamakawa etc., coeficienţi de certitudine, sisteme neuro-fuzzy.
|
|
|