Prezentare curs LFA Logica fuzzy si aplicatii Anul

  • Slides: 5
Download presentation
Prezentare curs: LFA Logica fuzzy si aplicatii Anul 4 CTI, semestrul 2 Doru Todinca

Prezentare curs: LFA Logica fuzzy si aplicatii Anul 4 CTI, semestrul 2 Doru Todinca http: //bigfoot. cs. upt. ro/~todinca/Prezentare-curs-LFA-an 4_2013. ppt doru. todinca@cs. upt. ro Pagina cursului de LFA: www. cs. upt. ro/~todinca in Teaching, Usr: fl Passwd: fl_2007

Descrierea cursului • • Structura: 2 ore de curs, 1 ora de laborator/saptamina, totul

Descrierea cursului • • Structura: 2 ore de curs, 1 ora de laborator/saptamina, totul dublat si comasat in 7 saptamini Nota finala: 50% laborator, 50% examen Scopul cursului: se urmareste dobindirea unor cunostinte care pot fi utile in diferite domenii ale tehnicii: calculatoare, automatizari, telecomunicatii Cum se realizeaza acest lucru: 1. 2. 3. 4. Prezentarea suportului teoretic (curs) Prezentarea unor aplicatii ale logicii fuzzy in domeniile mentionate (curs, laborator) Studiul si prezentarea de catre studenti a unor articole care descriu aplicatii ale logicii fuzzy (laborator) Realizarea de catre studenti a unor aplicatii ale inferentei fuzzy (se pune la dispozitie codul FLC)

Logica Fuzzy • Este o teorie matematica ce permite lucrul cu informatii imprecise sau/si

Logica Fuzzy • Este o teorie matematica ce permite lucrul cu informatii imprecise sau/si subiective • Porneste de la o extensie a multmilor clasice, prin aceea ca in LF un element apartine intr-un anumit grad unei multimi • “Fuzzificarea” (extensia fuzzy a) unor domenii: – Multimi fuzzy, logica fuzzy – Relatii fuzzy, rationament nuantat (inferenta fuzzy) – Aritmetica fuzzy, automate fuzzy, bistabile fuzzy • Prezinta importanta practica deosebita inferenta fuzzy: – Se bazeaza pe variabile lingvistice (virsta, distanta, viteza, etc), care au termeni (tinar, batrin sau viteza mica, medie, mare, etc) – Si pe un mecanism de inferenta fuzzy: reguli fuzzy de tip IF premiza THEN concluzie, care sint activate de fapte in diverse grade si care se combina conform unor relatii matematice

…si Aplicatii • Aplicatii de succes: – Unde se lucreaza cu informatii imprecise sau

…si Aplicatii • Aplicatii de succes: – Unde se lucreaza cu informatii imprecise sau inexacte – Unde nu se pot stabili modele matematice exacte sau modelele sint prea complexe • In domeniul calculatoarelor: – circuite de inferenta fuzzy (FLC- Fuzzy Logic Controllers), sisteme expert, probleme de load balancing, etc. – automate fuzzy, bistabile fuzzy • In automatica: reglare fuzzy (cu ajutorul FLC-urilor) – Mai putin studiata la curs • In telecomunicatii: – Domeniu de mare viitor, nu doar pt cercetare ! – Cresterea traficului de date (versus voce) a dus la diversificarea cerintelor de Qo. S (Quality of Service) – Tehnicile de IA (inclusiv LF) tind sa inlocuiasca modelele matematice clasice din telecom

Laboratorul • Tema de laborator. Alternative: – Modelarea si simularea unor circuite fuzzy •

Laboratorul • Tema de laborator. Alternative: – Modelarea si simularea unor circuite fuzzy • FLC, automate fuzzy, bistabile fuzzy – Aplicatii ale LF in telecomunicatii (mai ales comunicatii mobile) – Prezentarea unui articol dintr-o lista de articole de pe pagina cursului. Scopuri: • Parcurgerea unor articole din literatura de specialitate • “Antrenament” pentru lucrarea de diploma: o prezentare in power point de aproximativ 15 -20 de minute a articolului respectiv • Primele doua tipuri de teme pot fi si teme de diploma.