Theory of Technical and Biological Systems
A tantárgyleírás hatályossága
| Subject name (Hungarian, English) |
Műszaki és biológiai rendszerek elmélete
Theory of Technical and Biological Systems
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIFO2MBR | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 6 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Dr. Benyó Zoltán
position: egyetemi tanár
contact:
benyo@iit.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
—
|
||||||||||||
| Faculty | |||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
A fiziológiai méréselmélet alapfogalmai. Kísérlettervezés, megfigyelés, kiértékelés, ellenőrzés, modellalkotás, stb. Jelek alapvető leírási módjai (folytonos, diszkrét, sztochasztikus). Fiziológiai folyamatoknál a mérési eljárások tervezése (becslési és döntési eljárások, stb.)
Szűréselmélet és alkalmazása. Szűrési algoritmusok és azok számítógépes realizációja.
Mérési adatok feldolgozásának alapvető módszerei. A leíró statisztika alapfogalma. Sokaság és minta, a statisztikai következtetés alapjai. Varianciaanalízis. Változók összefüggéseinek vizsgálata. Főkomponens és faktoranalízis, korrespondenciaanalízis. Klaszter- és diszkriminanciaanalízis. Többdimenziós skálázás. Számítógépes statisztikai programcsomagok.
Kompartment (rekesz) analízis) matematikai alapjai. Élettani folyamatok leírása kompartment analízis segítségével. Zárt-és nyitott rendszerek, valamint különböző kapcsolatok (soros, párhuzamos, vegyes) leírása. Inhomogenitás.
Kompartment analízis alkalmazástechnikája. Példák. Számítógépes programcsomagok és alkalmazásuk.
Inverz probléma vizsgálata. Paraméterbecslés és folyamatidentifikáció. Különböző megoldási elvek ismertetése. Élettani folyamatok identifikációja. Néhány tipikus alkalmazás. Számítógépes programcsomagok és alkalmazásuk.
Fuzzy rendszerek. Következtése térben és időben. Tanuló rendszerek.
Biofuzzy és alkalmazása
Mesterséges mozgás és látás
Mesterséges intelligencia alapjai. Szakértői rendszerek alapjai
Mesterséges neurális hálózatok
Neurális hálók és fuzzy rendszerek
Párhuzamos algoritmusok implementálása, hardveres és szoftveres realizálás
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
General rules
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.