Рабочая программа дисциплины Интеллектуальные технологии в управлении (Наименование дисциплины)
| Вид материала | Рабочая программа |
- Рабочая учебная программа дисциплины для студентов (Syllabus) Наименование дисциплины, 190.86kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины интеллектуальные системы Наименование дисциплины, 175.19kb.
- Аннотация рабочей программы наименование дисциплины Интеллектуальные информационные, 101.78kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины международные экономические отношения наименование, 619.09kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины технологии мультимедиа наименование магистерской, 88.62kb.
- Рабочая программа Наименование дисциплины технологии обработки информации по направлению, 198.33kb.
- Рабочая учебная программа (Syllabus) дисциплины Наименование дисциплины: социальная, 372.74kb.
- Рабочая программа преподавания дисциплины «Автотракторное оборудование» наименование, 173.41kb.
- Рабочая программа наименование дисциплины Компьютерные технологии, 249.68kb.
- Рабочая программа дисциплины «Методы визуального и параллельного программирования», 102.66kb.
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ В Г. ТАГАНРОГЕ
(ТТИ Южного федерального университета)
Факультет автоматики и вычислительной техники
УТВЕРЖДАЮ
Декан ФАВТ ______________ Ю.М.Вишняков
"_____"__________________2011 г.
Рабочая программа дисциплины
Интеллектуальные технологии в управлении
(Наименование дисциплины)
Направление подготовки
220400.62 «Управление в технических системах»
Профиль подготовки
Управление и информатика в технических системах
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Форма обучения
Очная
(очная, очно-заочная и др.)
г. Таганрог
2011
Цель преподавания дисциплины
Целью дисциплины «Интеллектуальные технологии в управлении» являются уяснение сущности систем искусственного интеллекта применительно к задачам управления техническими объектами в условиях неполноты данных, изучение методов нечеткой логики, возможностей эвристических алгоритмов, позволяющих, используя показания контрольно-измерительных приборов, опыт и интуицию инженерно-технического персонала, разрабатывают системы управления в виде нечетких контроллеров.
Изучение данной дисциплины будет способствовать достижению целей 2 и 3 основной образовательной программы по направлению подготовки 220400.62 «Управление в технических системах»:
Цель направления: удовлетворение потребностей общества в квалифицированных кадрах путем подготовки специалистов по проектированию, разработке и эксплуатации автоматизированных систем и средств контроля и управления,
а также будет способствовать достижению локальной цели профиля подготовки «Управление и информатика в технических системах»:
Цель профиля. Формирование у выпускников навыков практической реализации и внедрения инженерных
2.Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
В соответствии с учебным планом по направлению подготовки 220400.62 «Управление в технических системах» профиль подготовки «Управление и информатика в технических системах» дисциплина «Интеллектуальные технологии в управлении» (Б3.ДВ1.2) относится к блоку дисциплин по выбору блока Б3 «Профессиональный цикл» и реализуется во седьмом семестре.
Для успешного обучения студенту понадобятся знания в области таких дисциплин, как дисциплины «Математический анализ», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Математическая логика и теория алгоритмов», «Структуры и алгоритмы обработки данных», «Моделирование систем», «Методы оптимизации», «Теория автоматического управления», «Программирование контроллеров» и используется при изучении дисциплин профессионального цикла, при выполнении курсовых работ и проектов, а также выпускной квалификационной работы.
Результаты изучения курса «Интеллектуальные технологии в управлении» используются в дальнейшем при изучении дисциплин «Локальные системы управления», «Промышленные регуляторы», «Автоматизированные информационно управляющие системы».
3.Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате изучения дисциплины «Интеллектуальные технологии в управлении» студенты должны:
- Знать: основные понятия и методы дискретной математики: методы теории множеств, принципы построения систем управления, методы теории нечетких множеств, методы нечеткой логики, современные средства вычислительной техники, прикладного программного обеспечения;
- Уметь: учитывать современные тенденции развития электроники, измерительной и вычислительной техники, информационных технологий в своей профессиональной деятельности;
- Владеть: методами расчетов и проектирования отдельных блоков и устройств систем автоматизации и управления и выбирать стандартные средства автоматики, измерительной и вычислительной техники для проектирования систем автоматизации и управления в соответствии с техническим заданием.
Все это будет способствовать достижению следующих компетенций:
- использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);
4.Структура и содержание дисциплины Дискретная математика
Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единиц 144 часа.
| Вид учебной работы | Всего часов |
| Общая трудоемкость дисциплины | 144/4 ЗЕТ |
| Аудиторные занятия | 32 |
| - лекции | 16 |
| - практические занятия | - |
| - лабораторные работы | 16 |
| - другие виды аудиторных занятий | - |
| Самостоятельная работа | 62 |
| Курсовой проект (работа) | - |
| Контроль самостоятельной работы | 18 |
| Аттестация | 27 Экзамен (2 семестр) |
| № п/п | Раздел Дисциплины | Семестр | Неделя семестра | Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) | Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам) | ||||
| лек | лаб | Пр | СРС | КСР | |||||
| | Нечеткая логика | 4 | 1-4 | 4 | 4 | 0 | 14 | 4 | Собеседования, промежуточный, контроль заданий для самостоятельного выполнения, тест/письменная контрольная работа по теме |
| | Нейронные сети в принятии решений | 4 | 5-8 | 4 | 4 | 0 | 16 | 4 | Собеседования, промежуточный, контроль заданий для самостоятельного выполнения, тест/письменная контрольная работа по теме |
| | Нейросетевые методы синтеза систем автоматического управления | 4 | 9-12 | 4 | 4 | 0 | 16 | 4 | Собеседования, промежуточный, контроль заданий для самостоятельного выполнения, тест/письменная контрольная работа по теме |
| | Поисковые адаптивные системы | 4 | 12-16 | 4 | 4 | 0 | 16 | 6 | Собеседования, промежуточный, контроль заданий для самостоятельного выполнения, тест/письменная контрольная работа по теме |
| ИТОГО | 16 | 16 | 0 | 62 | 18 | | |||
5. Образовательные технологии
При изложении лекционного материала используются технологии изложения теоретические материала, подкрепленного разъяснениями и комментариями по фундаментальным понятиям теории искусственного интеллекта, системам принятия управляющих решений. При этом активно используются компьютерная и проекционная техника и презентации, ориентирующие на последовательное изложение материала при разборе конкретных ситуаций проблемного характера
Лабораторные занятия по курсу включают элементы проблемно-ориентированного подхода к обучению за счет исследования студентами конкретных задач моделирования систем принятия решений, особенностей работы информационного обеспечения, позволяющих корректно ставить и решать задачи прикладного характера.
Самостоятельная работа ориентирована на выработку понимания применения рассматриваемых в рамках теоретического курса материалов для задач практики принятия решений с применением интеллектуальных технологий при исследовании, проектировании, разработке, и эксплуатации современных систем управления в условиях неполноты данных.
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
6.1. Лабораторные занятия
В рамках курса предусмотрены лабораторные занятия в объеме 36 часов.
Тематики лабораторных занятий
1. Лабораторная работа № 1. «Исследование структур баз знаний» (4 часа);
2. Лабораторная работа № 2. «Исследование нейросетевых моделей» (4 часа);
3. Лабораторная работа № 3. «Исследование поисковых адаптивных систем» (4 часа);
4. Лабораторная работа № 4. «Исследование адаптивных систем без изменения производных от выхода» (4 часа)/
В рамках контролируемой самостоятельной работы проводится разбор типовых ошибок домашних заданий к лабораторным работам, с разъяснением путей решения, ориентирующих студентов на развитие практических навыков.
6.2. Дидактические тесты рубежного контроля
Для оценки уровня теоретических и практических знаний используется тест или контрольный письменный опрос
Перечень контрольных вопросов
1. Предмет курса, его цели и задачи.
2. Соответствия. Отображения.Hечеткие соответствия.
3. Отношения. Нечеткие отношения.
4. Функции принадлежности.
5. Нечеткие логические формулы
6. Нечеткие и лингвистические переменные.
7. Нечеткая операция «И».
8. Нечеткая операция «ИЛИ».
9. Нечеткая операция «НЕ».
10. Композиция нечетких отношений.
11. Агрегация локальных выводов и дефазификация.
12. Структура системы принятия решений.
13. Модель классификации.
14. Модель вычисления степени истинности нечетких правил вывода.
15. Ситуационная модель принятия решений.
16. Алгоритм функционирования нечеткого контроллера.
17. Синтез практически работоспособных линейных стационарных САР.
18. Задача оптимальной Н - стабилизации.
19. Синтез дискретных регуляторов методом Н-теории.
19. Нечеткое управление подъемно-транспортным управлением.
20. Гибридные системы регулирования.
21. Нечеткая логика в задаче фильтрации случайных возмущений.
22. Нечеткая система автоматической оптимизации.
23. Адаптивная система автоматической оптимизации с нечеткой последовательной процедурой проверки статистических гипотез.
24. Технические нейроны.
25. Многослойные нейронные сети.
26. Нейросетевые системы управления.
27. Поисковые адаптивные системы.
28. Беспоисковые адаптивные системы.
29. Системы с переменной структурой.
30. Адаптивных систем без изменения производных от выхода.
31. Кроссинговер.
32. Мутация.
33. Селекция.
34. Механизм эволюционной адаптации.
35. Генетические операторы.
36. Простой генетический алгоритм.
37. Аксиоматическая теория генетических алгоримтов.
38. Совместные схемы локального и генетического поиска.
39. Архитектуры и стратегии генетического поиска.
40. Генетическое программирование.
6.3.Самостоятельная работа студентов
В рамках организации самостоятельной работы студентам предлагается развить, изучаемые в рамках теоретического материала методы искусственного интеллекта для дальнейшей реализации информационного обеспечения, как интеллектуальных технологий в управлении.
Тематики заданий для самостоятельного выполнения:
1. Нечеткие множества в задачах управления.
2. Нечеткая логика в задачах управления.
3. Нечеткие логические формулы.
4. Hечеткие соответствия.
5. Нечеткие отношения.
6. Нечеткие и лингвистические переменные.
7. Структуры систем принятия решений.
8. Модель классификации.
9. Модель вычисления степени истинности нечетких правил вывода.
10. Ситуационная модель принятия решений.
11. Агрегация локальных выводов и дефазификация.
12. Математические пространства.
13. Синтез практически работоспособных линейных стационарных САР.
14. Качество систем в Н-теории.
15. Оператор Лоренца.
16. Задача оптимальной Н - стабилизации.
17. «Два-Рикатти» подход к решению задачи Н-оптимального управления.
18. Синтез дискретных регуляторов методом Н-теории.
19. Нечеткое управление подъемно-транспортным управлением.
20. Гибридные системы регулирования.
21. Нечеткая логика в задаче фильтрации случайных возмущений.
22. Нечеткая система автоматической оптимизации.
23. Адаптивная система автоматической оптимизации с нечеткой последовательной процедурой проверки статистических гипотез.
24. Технические нейроны.
25. Нейросетевые модели.
26. Нейросетевые системы управления.
27. Поисковые адаптивные системы.
28. Беспоисковые адаптивные системы.
29. Системы с переменной структурой.
30. Адаптивных систем без изменения производных от выхода.
31. Генетические операторы.
32. Аксиоматическая теория генетических алгоримтов.
33. Совместные схемы локального и генетического поиска.
34. Архитектуры и стратегии генетического поиска.
35. Генетическое программирование.
Дискуссионный разбор результатов решений реализуется посредствам контролируемой самостоятельной работы.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература:
1. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник./Под ред. Н.Д. Егупова. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 744 с.
2. Финаев В.И. Модели принятия решений: Учебное пособие. – Таганрог: ТРТУ, 2005. – 118 с.
3. Усков, А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. // Усков А., Кузьмин А.: Телеком, 2004.- 144c.
4. Павлов, А. Н., Соколов, Б. В. Принятие решений в условиях нечеткой информации. Учебное. пособие. ГУАП – СПб., 2006 – 72 с.
5. Курейчик В.В. Эволюционные методы решения оптимизационных задач. Монография. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999.
6. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы: Монография. – Таганрог; Изд-во ТРТУ, 1998.
б) дополнительная литература:
1. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005.
2. Корнеев И.К., Машурцев В.А. Информационные технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001. 158 с
3. Справочник по теории автоматического регулирования/Под ред. А.А. Красовского. – М.: Наука, 1987. 712 с.
4. Красовский А.А. и др. Современная прикладная теория управления: Оптимизационный подход в теории управления/Под ред. А.А.Колесникова. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. Ч.1. – 400 с.
5. Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. Оценивание и управление в сложных динамических системах. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. – 295 с.
6. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой М.: Наука, 1990. 272 с.
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы
1. ссылка скрыта Институт системного анализа РАН.
2. Fuzzy_Tech_v.5.54
3. ссылка скрыта– Федеральный портал «Российское образование»
4. ссылка скрыта– Российский портал открытого образования
5. ссылка скрыта – Российский портал образования
Все необходимые учебно-методические материалы, представлены на личных страницах автора в сети ссылка скрыта, а также на сайте www.sau.favt.tsure.ru.
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины:
Лекционная аудитория оснащена интерактивной доской и проекционным оборудованием для демонстрации слайдов. В лаборатории имеется 12 рабочих мест, оборудованных ПЭВМ, с установленным на них специализированным программным обеспечением.
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению 220400.62 «Управление в технических системах» и профилю подготовки «Управление и информатика в технических системах».
Автор: ____________________________ Финаев В.И., д.т.н., проф., зав. каф. САУ
Рецензент ____________________________ Шадрина В.В., к.т.н., доцент каф. САУ
Программа одобрена на заседании УМК ФАВТ от 20.01.2011 года, протокол № 1.