A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Fuzzy rendszerek II.
Fuzzy Systems II.
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVITT9269 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | vizsga | ||||||||||||
| Credits | 5 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Dr. Kóczy László Tamás
position: egyetemi tanár
contact:
koczy@tmit.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
Programme
Fuzzy bonyolultságcsökkentő módszerek
- Interpolatív fuzzy rendszerek
- Hierarchikus fuzzy rendszerek
- Interpolatív hierarchikus fuzzy rendszerek
Intelligens optimalizálás
- Fuzzy klaszterezés
- Evolúciós algoritmusok
- Fuzzy szabályoptimalizálás bakteriális algoritmusokkal
- Levenberg-Marquardt algoritmus
Neurális hálózatok alapjai
- tanulás minták alapján
- a Perceptron
- MLP, RBF és B-spline típusú neurális hálózatok
- A Back-propagation algoritmus
Számítási intelligencia és approximáció
- Kolmogorov féle univerzális közelítési módszerek vizsgálata
- Az univerzalitás vizsgálata gyakorlati esetekre
- Approximációs jóság és bonyolultság
Fuzzy gráfok
- Hálózatok optimalizálása
Mérnöki modellezési technikákban alkalmazott közelítési és irányítástechnikai módszerek megismerése a lágy számítástudomány témakörében.
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
(előadás, gyakorlat, laboratórium):
Heti 2x2 óra előadás.
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Matematika, Formális logika, Algebra
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Matematika, Formális logika, Algebra
General rules
Követelmények:
A szorgalmi időszakban:a foglalkozásokon való részvétel ajánlottnincs ZHlehetőség van nagyházifeladat készítésére, a sikeres nagyházifeladat elkészítése jeles vizsgával egyenértékűA vizsgaidőszakban:szóbeli vizsgaElővizsga:utolsó héten
Pótlási lehetőségek:
TVSZ szerint.
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
Kötelező a Fuzzy rendszerek I. tárgy előzetes hallgatása
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.