Research Seminar "Fuzzy Modeling"

2018/2019

Учебный год

ENG

Обучение ведется на английском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент программной инженерии

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

3-й курс, 1-3 модуль

Преподаватель

Дегтярев Константин Юрьевич

Course Syllabus

Abstract

Научно-исследовательский семинар (НИС) «Нечеткое моделирование» предполагает в аспекте общей методологии научного исследования знакомство участников семинара (сту-дентов 3-го и 4-го курсов ОП «Программная инженерия» ФКН) с основными этапами проведения научного исследования, такими как предварительный анализ литературы (состояние проблемы, имеющиеся результаты), четкая постановка задачи исследования, анализ уже существующих вариантов решения и/или предложения собственных вариантов решения задачи (возможных подходов к решению поставленной задачи) и их сравнитель-ный анализ, понимание получаемых результатов, их интерпретация и представление в виде отчета (статьи) или развернутого доклада (презентации). На семинаре студенты поз-накомятся с основами одной из ключевых составляющих обширной и бурно развиваю-щейся области нечеткого моделирования, а именно, теорией нечетких систем (моделиро-ванием систем на основе нечетких правил), типами нечетких моделей, основанных на пра-вилах, синтаксисом и семантикой нечетких правил, проблемами нечеткого вывода (англ. fuzzy reasoning), который связан с принятием решений на основе нечетких условий, поня-тиям лингвистической переменной, важными аспектами проектирования систем нечеткого вывода, интервальными и общими нечеткими множествами второго типа, Z-числами (осно-вы) и их вкладом в т.н. вычисления со словами (англ. Computing with Words) и направление мягких вычислений. На семинаре рассматривается достаточно большое число примеров, иллюстрирующих представляемый материал, а также обсуждаются отдельные публикации (L.A.Zadeh, W.Pedrycz, R.Yager, B.Kosko, D.Dubois, J.Mendel, J.Yen, G.Klir, R.Babuška, R.John, N.Pal и др.), отража-ющие специфику и направления текущих исследований в данной области. В процессе обсуждения тем используются (1) слайды и (2) сопроводительные материа-лы (примеры, учебные программы, выдержки из статей/отчетов, открытых курсов, видео-презентаций и др.), специально подготовленные для дискуссий в рамках НИС; ссылки на указанные ма-териалы, отдельные публикации, полезные интернет-источники, а также программы дос-тупны студентам через систему управления обучением (LMS) НИУ ВШЭ, lms.hse.ru или MS OneNote (возможны и альтернативные варианты).

Learning Objectives

• формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных как с общей методологией научного исследования, так и с частными аспектами основ моделирова-ния систем разной природы на основе аппарата нечетких множеств и нечеткой логики
• приобретение студентами навыков работы с научными публикациями (статьями, гла-вами книг, препринтов), преимущественно на английском языке, самостоятельного на-учного исследования, связанного с разработкой, возможной программной реализацией (например, самостоятельная разработка или использование программных сред техни-ческой/математической направленности) и последующим анализом нечетких систем (в частности, систем, основанных на нечетких правилах)
• формирование у студентов интереса к исследовательской работе и первоначальных на-выков, связанных с пониманием, анализом и последующего представления (в виде до-клада / презентации) материала по определенным (предлагаемым) темам. В рамках се-минара, студенты должны подготовить (А) развернутую презентацию продолжитель-ностью от 25 до 30 минут, или (В) отчет в виде научной статьи/обзора (в соответствии с выбранным шаблоном оформления статей в формате IEEE, Elsevier или Springer – примеры доступны студентам через страницы НИС в LMS (альтернатива – MS OneNote, или, например, по ссылке https://www.overleaf.com/gallery/tagged/academic-journal) не-большого размера – порядка 5-7 страниц; варианты (А)-(B) – главный вклад в итоговую оценку за НИС
• формирование у студентов понимания возможностей, которые дает применение аппа-рата нечетких множеств и нечеткой логики при решении возникающих в областях IT, компьютерной и программной инженерии (не ограничиваясь только этим перечнем областей) задач; навыков работы с разными типами неопределенности, присущей всем практи-ческим проблемам, и соответствующими формами ее (неопределенности) описания

Expected Learning Outcomes

• понимание теоретических основ теории нечетких множеств и нечеткой логики
• ознакомление с практической значимостью аппарата нечетких множеств и нечеткой логики при решении практических задач
• получение практических навыков построения и анализа нечетких моделей Мамдани, Такаги-Сугено-Канга (ТСК) и стандартной аддитивной модели Коско; использования нечетких множеств (НМ) и систем нечеткого вывода (СНВ) в задачах прогнозирования (нечеткие временные ряды, англ. fuzzy time series) и принятии решений (поддержка принятия решений в условиях неопределенности)
• приобретение знаний, необходимых для применения при проектировании нечетких систем, построении базы нечетких правил и ее упрощении
• понимание особенностей работы (и практического применения) с нечеткими множествами первого (Type-1) и второго (Type-2) типов
• совершенствование навыков описания выполненных работ (домашнего задания) в виде статей или подготовленных презентаций
• получение практических навыков построения и анализа нечетких моделей Мамдани, Такаги-Сугено-Канга (ТСК) и стандартной аддитивной модели Коско; ис-пользования нечетких множеств (НМ) и систем нечеткого вывода (СНВ) в задачах прогнозирования (нечеткие временные ряды, англ. fuzzy time series) и принятии решений (поддержка принятия решений в условиях неопределенности)
• понимание особенностей работы (и практического применения) с нечеткими мно-жествами первого (Type-1) и второго (Type-2) типов

Course Contents

• История развития нечеткой логики. Методология системного моделирования.
• Типы неопределенности. Понятие нечеткости. Информационные гранулы.
• Базовые концепции нечеткой логики (нечеткие множества, функции принадлеж-ности, рекомендации по построению функций принадлежности, нечеткие и линг-вистические переменные, операции над нечеткими множествами, s- и t-нормы, лингвистические модификаторы, нечеткие отношения, композиция нечетких от-ношений).
• Нечеткие числа и интервалы, нечеткие графы, функции с нечеткими аргументами, принцип обобщения Заде.
• Нечеткие правила «Если-То» (типы нечетких правил – импликация и отображение, семейство нечетких импликаций, системы нечеткого вывода, аппроксимация функ-ций, типы нечетких моделей, основанных на правилах (модель Мамдани, модель Такаги-Сугено-Канга (ТСК), стандартная аддитивная модель Коско), этапы нечет-кого вывода, методы деффазификации.
• Проектирование нечетких систем (правила, рекомендации и общие соображения).
• Прогнозирование и принятие решений в условиях неопределенности. Анализ мно-гокритериальных задач принятия решений.
• Теория, основанная на ограничениях (Restriction-Centered Theory) – публикации проф. Лотфи Заде. Нечеткие интервальные множества 2-го типа. Нечеткая логика 2-го типа. Вычисления со словами (Computing with Words / CWW).
• Различные аспекты нечетких систем 2-го типа - практические приложения. Z-числа. Представление, обсуждение публикаций 2012-2018 гг.; интерпретация Z-чисел и потенциальные приложения в контексте направления вычислений со словами.
• Мягкие вычисления (soft computing) – основные направления и задачи.

Assessment Elements

• Домашнее задание
• Экзамен

Interim Assessment

• Interim assessment (3 module)
  0.65 * Домашнее задание + 0.35 * Экзамен

Bibliography

Recommended Core Bibliography

• Ross, T. J. (2017). Fuzzy Logic with Engineering Applications (Vol. Fourth edition). Southern Gate, Chichester, West Sussex, United Kingdom: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1357232

Recommended Additional Bibliography

• Pedrycz, W., & Gomide, F. (1998). An Introduction to Fuzzy Sets : Analysis and Design. Cambridge, Mass: A Bradford Book. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1740