Научно-исследовательский семинар "Нечеткое моделирование"

Бакалавриат 2021/2022

Статус: Курс по выбору (Программная инженерия)

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Департамент программной инженерии

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 3-й курс, 1-3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Дегтярев Константин Юрьевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Научно-исследовательский семинар (НИС) «Нечеткое моделирование» предполагает в аспекте общей методологии научного исследования знакомство участников семинара (студентов 3-го курса ОП 'Программная инженерия' ФКН) с основными этапами проведения научного исследования, такими как обсуждение соответствующих тем (рассматриваемых моделей, в контексте которых может возникнуть возможность использования нечетких множеств), предварительный анализ литературы (состояние проблемы, имеющиеся результаты), четкая постановка задачи исследования, анализ уже существующих вариантов решения (подхода к моделированию) и/или предложения собственных вариантов решения задачи (возможных подходов к решению поставленной задачи) и их сравнительный анализ, понимание получаемых результатов, их интерпретация и оценка качества, выделение "сильных" и "слабых" сторон реализованных подходов к решению задачи, и представление в виде развернутого доклада (презентации) выполняемой работы. На семинаре студенты познакомятся с основами одной из ключевых составляющих обширной и бурно развивающейся области нечеткого моделирования, а именно, теорией нечетких систем (в частности, моделированием систем на основе нечетких правил), типами нечетких моделей, основанных на правилах, синтаксисом и семантикой нечетких правил, проблемами нечеткого вывода (англ. fuzzy reasoning), который связан с принятием решений на основе нечетких условий, понятиям лингвистической переменной, важными аспектами проектирования систем нечеткого вывода, интервальными и общими нечеткими множествами второго типа (и другими типами нечетких множеств, получивших развитие в последние десятилетия) и их вкладом в т.н. вычисления со словами (англ. Computing with Words), направление мягких вычислений. На семинаре рассматриваются примеры, иллюстрирующие 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.John, N.Pal и др.), отражающие специфику и направления текущих исследований в данной области. В процессе обсуждения тем используются (1) слайды и (2) сопроводительные материалы (примеры, учебные программы, выдержки из статей/отчетов, открытых курсов, видео-презентаций и др.), специально подготовленные для дискуссий в рамках НИС; ссылки на указанные материалы, отдельные публикации, полезные интернет-источники, а также программы доступны студентам через систему управления обучением (LMS) НИУ ВШЭ (альтернативные варианты могут также использоваться в рамках семинара).

Цель освоения дисциплины

формирование у студентов профессиональных компетенций, связанных как с общей методологией научного исследования, так и с частными аспектами основ моделирования систем разной природы на основе аппарата нечетких множеств и нечеткой логики
приобретение студентами навыков работы с научными публикациями (статьями, главами книг, препринтов), преимущественно на английском языке, самостоятельного научного исследования, связанного с разработкой, возможной программной реализацией (например, самостоятельная разработка или использование программных сред технической/математической направленности) и последующим анализом нечетких систем (в частности, систем, основанных на нечетких правилах)
формирование у студентов интереса к исследовательской работе и первоначальных навыков, связанных с пониманием, анализом и последующего представления (в виде доклада / презентации) материала по определенным (предлагаемым / выбираемым самими студентами) темам. В рамках семинара, студенты должны подготовить (А) развернутую презентацию продолжительностью 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 Teams, или, например, по ссылке https://www.overleaf.com/gallery/tagged/academic-journal) небольшого размера – порядка 5-7 страниц (превышение этого лимита допускается); варианты (А)-(B) – главный вклад в итоговую оценку за НИС
формирование у студентов понимания возможностей, которые дает применение аппарата 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

Планируемые результаты обучения

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; 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)
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)
понимание особенностей работы (и практического применения) с нечеткими мно-жествами первого (Type-1) и второго (Type-2) типов
понимание особенностей работы (и практического применения) с нечеткими множествами первого (Type-1) и второго (Type-2) типов
понимание теоретических основ теории нечетких множеств и нечеткой логики
приобретение знаний, необходимых для применения при проектировании нечетких систем, построении базы нечетких правил и ее упрощении
совершенствование навыков описания выполненных работ (домашнего задания) в виде статей или подготовленных презентаций

Содержание учебной дисциплины

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.

Элементы контроля

Домашнее задание
Экзамен
Оценки выставляются по 10-балльной шкале, при этом установлено соответствие привычной 5-балльной шкалы и европейской шкалы ECTS. Оценка 8 по 10-балльной шкале соответствует оценке "отлично" по 5-балльной шкале (оценка A (very good) по ECTS шкале) - см. дополнительно https://www.hse.ru/studyspravka/Scale/. Эта оценка (единственная оценка, соответствующая уровню "отлично") подразумевает глубокое понимание предмета (рассматриваемых тем) в рамках ПУД и активную самостоятельную работу, связанную с изучением рекомендуемого материала, его структурированием, умение формулировать актуальные исследовательские вопросы (задачи), анализировать их и предлагать эффективное решение, критически оценивать существующие альтернативные подходы к их решению. Оценки 9 ("отлично - превосходит ожидания" / оценка A+ (very good with distinction) по ECTS шкале) или 10 ("отлично - существенно превосходит ожидания" / оценка A++ (very good with excellence) по ECTS шкале) ставятся студентам, которые инициативно выходят за рамки программы дисциплины, напр., изучают дополнительные материалы (глубокая и качественно организованная самостоятельная работа, связанная с изучением и структурированием дополнительного материала - в частности, из электронных ресурсов библиотеки НИУ ВШЭ) и создают на их основе тот или иной продукт (проводят качественное исследование с получением интерпретируемых результатов, которое может являться основой для подготовки публикации или представляет собой практически завершенный текст для представления на конференции/публикации), который полезен преподавателю, другим студентам и может быть рассмотрен как значимый; проявляют выходящее за рамки отличного критическое или творческое мышление (превосходный уровень оригинальности мышления); выполняют задачи повышенной сложности; предлагают неожиданное инновационное решение, демонстрирующее более высокий уровень освоения заявленных образовательных результатов по элементу контроля или более чем отличное освоение всей дисциплины (рассматриваемого материала).

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 3 модуль
0.65 * Домашнее задание + 0.35 * Экзамен

Программа дисциплины