Рабочая программа По дисциплине «Основы теории управления» По специальности 230201. 65 -информационные системы и технологии
| Вид материала | Рабочая программа |
- Рабочая программа по дисциплине «Мировые информационные ресурсы и сети» для специальности, 124.2kb.
- Рабочая программа по дисциплине " Метрология, стандартизация и сертификация " для специальности, 212.29kb.
- Рабочая программа по дисциплине: Проектирование Информационных систем. Для специальности:, 255.76kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Архитектура ЭВМ и систем» для специальности 230201, 202.14kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Вычислительная математика» Для специальности 230201, 153.3kb.
- Рабочая программа по дисциплине " Управление данными " для специальности 230201 "Информационные, 191.4kb.
- Рабочая программа по дисциплине "алгоритмизация и программирование" для специальности, 136.78kb.
- Программа государственного экзамена по специальности: 230201. 65 «Информационные системы, 450.31kb.
- Рабочая программа по курсу «Логистика и конроллинг» для специальности 230201 «Информационные, 193.18kb.
- Рабочая программа По дисциплине «Основы программирования» По специальности 230201., 379.64kb.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕЧАТИ
имени Ивана Федорова»
УТВЕРЖДАЮ
Т.В. Маркелова
« 23 » июня 2011 г.
рабочая программа
По дисциплине «Основы теории управления»
По специальности 230201.65 –Информационные системы и технологии
Факультет Информационных технологий и медиасистем
Кафедра Информационных систем
| ^ Индекс по учебному плану | Цикл | Компонент | ||
| Федеральный | Национально-региональный (вузовский) | Элективный | ||
| ОПД.Ф.08 | Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины | | | |
| Общие математические и естественнонаучные дисциплины | | | | |
| Общепрофессиональные дисциплины | х | | | |
| Специальные дисциплины | | | | |
| Дисциплины специализации | | | | |
| ^ Форма обучения | курс | семестр | Трудоемкость дисциплины в часах | Форма итогового контроля | |||||||
| Всего часов | Аудиторных часов | Лекции | Семинарские (практически) занятия | Лабораторные занятия | Курсовая работа | Курсовой проект | Самостоятельная работа | ||||
| Очная | 2 | 4 | 68 | 34 | 17 | | 17 | | | 34 | экзамен |
Москва — 2011 г.
Составитель: д.т.н., профессор А.А. Марков
Рецензент: ____________
Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры «Информационные системы»
^ 16 мая 2011г., протокол № 9
Зав. кафедрой ____________________/А.А. Марков/
Одобрена УС факультета «Информационных технологий и медиасистем»
17 мая 2011г., протокол № 9
Председатель______________________/А.Е. Иванова/
^ ОСНОВЫ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ
составитель: д.т.н., профессор А.А. Марков
| ^ Форма обучения | курс | семестр | Трудоемкость дисциплины в часах | Форма итогового контроля | |||||||
| Всего часов | Аудиторных часов | Лекции | Семинарские (практически) занятия | Лабораторные занятия | Курсовая работа | Курсовой проект | Самостоятельная работа | ||||
| Очная | 3 | 6 | 68 | 34 | 17 | | 17 | | | 34 | экзамен |
^ 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ТРЕБОВАНИЯ К ЗНАНИЯМ И УМЕНИЯМ
- Цель и задачи изучения дисциплины
В результате изучения дисциплины студенты должны
знать:
основные положения теории управления, особенности задач управления, относящихся к различным областям техники и технологий, современные методы и модели анализа и синтеза систем управления, применение методов и моделей современной теории управления для создания и проектирования информационных систем
уметь:
решать задачи анализа и синтеза систем управления с использованием современного математического аппарата, систем программирования и математических пакетов
иметь:
представление об использовании основных положений теории управления,
методов расчета динамических систем в технике, общей теории систем и информатике, об областях применения систем для управления процессами в информационных системах.
- Требования к знаниям и умениям.
В результате изучения дисциплины студент должен знать методы построения систем управления с использованием современных пакетов прикладных программ, уметь ставить задачи и анализировать полученные решения
- Перечень дисциплин с указанием разделов (тем), усвоение которых необходимо студентам для изучения данной дисциплины.
Математика (математический анализ, дискретная математика, математическая логика, дифференциальные уравнения)
Физика (механика и кинематика)
Программирование (язык программирования С)
^ 2. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
2.1. Наименование тем, их содержание и объем в часах
-
№п/п
Наименование тем, разделов
Общая трудоемкость (часов)
Аудиторные занятия
(всего часов)
Лекции
Практические занятия
(семинары)
Лабораторные занятия
1
Тема 1. Управление в сложных системах
2
1
1
2
Тема 2. Функциональные характеристики
4
2
2
3
Тема 3. Классификация задач управления
4
2
2
4
Тема 4. Управление в условиях неопределенности
6
3
3
5
Тема 5. Нечеткая логика и управление
6
3
3
6
Тема 6. Генетические алгоритмы
6
3
3
7
Тема 7. Нейронные сети
7
3
4
8
Заключение
1
1
итого
34
17
17
2.2. Содержание тем и разделов дисциплины
- Управление в сложных системах. Основные понятия. Элементы и подсистемы. Управление и информация. Случайные факторы и неопределенность.
- Функциональные характеристики. Разработка систем управления. Эффективность. Надежность. Качество управления. Помехозащищенность. Устойчивость. Порядок разработки.
- ^ Общие схемы. Множества, отображения, операции. Динамические системы. Дифференциальные уравнения с запаздывающим аргументом. Множество моментов времени. Пространство состояний системы. Входные и выходные сигналы. Операции переходов и выходов.
- ^ Управление в условиях неопределенности. Нечеткие системы. Нейронные сети. Генетические алгоритмы. Вероятностный логический вывод. Нейронечеткие системы и другие гибридные схемы.
- ^ Нечеткая логика и управление. Нечеткие множества. Базовое множество. Дискретные и непрерывные функции принадлежности. Базовые отношения и операции на нечетких множествах. Нечеткое. множество как объединение синглтонов. Декартово произведение и отношения. Композиция отношений. Нечеткие отношения на обычных множествах. Нечеткий граф и матрица отношений. k-арное нечеткое отношение. Композиция нечетких отношений. Множества и логика. Сопоставление операций над четкими и нечеткими множествами. Нечеткая импликация. Композиционное правило вывода. Нечеткий логический вывод. Нечеткое управление. Лингвистические переменные. Нормализованное представление непрерывных и дискретных функций принадлежности. Постановка задачи нечеткого управления. Вычисления (нечеткого) значения управляющей переменной. Фазы системного ответа. Алгоритм вычисления управляющего сигнала по двум входам. Устойчивость, управляемость и наблюдаемость нечетких систем. Диаграмма сложность-точность. Проблемы и ограничения в использовании нечетких систем
- ^ Генетические алгоритмы. Эволюционный компьютинг. Основные шаги и реализации генетического алгоритма. Алгоритм вычислений. Задача поиска экстремума функции. Задача о приближении функций. Приложение к построению нечетких контроллеров. Задача подбора параметров функций принадлежности.
- ^ Нейронные сети. Биологический нейрон. Абстрактные модели. Функции активации. Архитектура искусственных нейронных сетей. Сети на основе модели backpropagation. Обучение нейронной сети. Алгоритм настройки сетей на основе backpropagation модели. Нейронечеткие контроллеры
- Заключение
2.3. Лабораторные занятия, их наименование и объем в часах
| № п/п | Наименование лабораторных работ | № раздела дисциплины | Кол-во часов |
| 1 | Clips. Системы, управляемые правилами. | 1-3 | 5 |
| 2 | Fuzzy Clips. Системы с вероятностным выводом | 4 | 3 |
| 3 | Fuzzy Clips. Системы с нечеткими правилами. | 5 | 3 |
| 4 | Построение и исследование генетического алгоритма | 6 | 3 |
| 5 | Fuzzy Clips. Исследование гибридных схем | 7 | 4 |
2.4. Курсовой проект (работа) и его характеристика
Не предусматривается.
2.5. Организация самостоятельной работы
| ^ Наименование тем, разделов | Виды и формы самостоятельной работы * (распределение часов по формам обучения) | ||||||||||||||
| Подготовка к практическому занятию (семинару, лаб. работе) | Подготовка рефератов (докладов, сообщений и информационных материалов и т.п.) | Выполнение домашних контрольных и иных заданий | Подготовка к промежуточной аттестационной работе (в т.ч. коллоквиум, тестирование и пр.) | Подготовка экзамену | |||||||||||
| Очная | Очно-заочная | заочная | очная | Очно-заочная | заочная | Очная | Очно-заочная | заочная | очная | Очно-заочная | заочная | очная | Очно-заочная | заочная | |
| Введение Тема 1. | 1 | | | | | | | | | | | | 1 | | |
| Тема 2. | 2 | | | | | | | | | | | | 2 | | |
| Тема 3. | 2 | | | | | | | | | | | | 2 | | |
| Тема 4. | 3 | | | | | | | | | | | | 3 | | |
| Тема 5. | 3 | | | | | | | | | | | | 3 | | |
| Тема 6. | 3 | | | | | | | | | | | | 3 | | |
| Тема 7. | 3 | | | | | | | | | | | | 3 | | |
| Заключение | 1 | | | | | | | | | | | | 1 | | |
| ИТОГО | 17 | | | | | | | | | | | | 17 | | |
* могут быть предложены иные формы СРС
^ 3. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
3.1. Литература
основная
- Барсегян и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и DATA MINING. СПб.:БХВ-Петербург, 2004-336 с. +CD
- Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем; М., Издательский дом "Вильямс",2005;863 с.,;
- Норвиг П.; Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход; М.,Издательский дом "Вильямс",2006;1407 с.,;
дополнительная
- Дюк, Самойленко. DATA MINING. СПб.: Питер, 2001-368 стр.см. разделы: Нейросетевое представление знаний и закономерностей.
- Toshinory Munacava. Artificial Inelligence. Modern Approach
- Частиков, Гаврилова, Белов. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ-Петербург, 2003-608 стр.
- Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е изд. Пер. с англ.- М.: Издательский дом Вильямс, 2003-864 стр.
- Toshinory Munacava. Artificial Inelligence. Modern Approach
- Бусленко, Коваленко, Калашников. Лекции по теории сложных систем.
3.2. Перечень наглядных и других пособий, методических указаний по проведению конкретных видов учебных занятий, а также используемых в учебном процессе технических средств
Компьютерный класс, оснащенный компьютерами не ниже Pentium 1000 МГц с ОС Windows ХР или Windows NT, а также микроконтроллерными модулями и ПО для работы с этими модулями.