Z: Novák V., Základy fuzzy modelování,BEN technická literatura,Praha ,2002,8073000091

Z: Giarratano J.C., Riley G.D.,Expert Systems: Principles and Programming,Course Technology,New York,2004,0534384471

Z: Russell S.,Norvig P.,Artificial Intelligence: A Modern Approach,Prentice Hall, Englewood Cliffs,2002,0137903952

D: Pokorný M.,Umělá inteligence v modelování a řízení,BEN technická literatura,Praha,1996,8090198449

D: Novák V.,Fuzzy množiny a jejich aplikace,SNTL,Praha,1990,8003003253

D: Passino K.M., Yurkovich S.,Fuzzy Control, Addison-Wesley,New York, 1998,020118074X

D: Dušek F., Honc D.,MATLAB a Simulink: úvod do používání,Univerzita Pardubice,Pardubice,2005,8071944750

R: Giarratano J.C., Riley G.D.,Expert Systems: Principles and Programming,Course Technology,New York,2004,0534384471

R: Russell S.,Norvig P.,Artificial Intelligence: A Modern Approach,Prentice Hall, Englewood Cliffs,2002,0137903952

R: Ross J.T., Fuzzy Logic with Engineering Applications, Wiley-Blackwell, 2010, ISBN 978-0470743768

R: Passino K.M., Yurkovich S., Fuzzy Control, Addison-Wesley,New York, 1998,020118074X

R: Buckley J.J., Eslami E., An Introduction to Fuzzy Logic and Fuzzy Sets (Advances in Intelligent and Soft Computing), Physica, 2008, ISBN 978-3790814477

A: Zadeh L.A., Fuzzy Sets*, Information and Control 8, 338-353 (1965), http://www-bisc.cs.berkeley.edu/Zadeh-1965.pdf

Během semestru jsou zadávány 2 samostatné projekty, z kterých je pro získání zápočtu nutné získat alespoň 50 % z max. možného bodového ohodnocení. Vlastní zkouška má písemnou formu.

1 Fuzzy logika. Mamdani-odvozovací metoda. Sugeno-odvozovací metoda.

2 Fuzzy regulátor. Využití fuzzy toolboxu a Simulinku pro sestavení FR.

3 Samostatný projekt�fuzzy regulátor.

4 Adaptivní neuro-fuzzy odvozovací systém.

5 Využití fuzzy přístupu ve shlukové analýze.

6 Reprezentace znalostí: produkční systémy

7 Tvorba expertních systémů v prostředí CLIPS 1

8 Tvorba expertních systémů v prostředí CLIPS 2

9 Reprezentace znalostí: sémantické sítě, rámce

10 Neurčitost ve znalostech a odvozování

11 Odvozovací systémy-pravděpodobnostní přístup

12 Samostatný projekt�znalostní systém v prostředí CLIPS.

13 Samostatný projekt�znalostní systém v prostředí CLIPS.

14 Výhledové trendy vývoje v oblasti umělé inteligence

1 Fuzzy logic. Mamdani - inference method. Sugeno - inference method.

2 Fuzzy controller. Using the Matlab Fuzzy toolbox and Simulink for FC implementation.

3 Individual project - fuzzy controller.

4 Adaptive neuro-fuzzy inference system.

5 Using the fuzzy approach in cluster analysis.

6 Knowledge representation: production systems.

7 Development of expert systems using CLIPS 1.

8 Development of expert systems using CLIPS 2.

9 Knowledge representation - semantic networks, frames.

10 Reasoning under uncertainty.

11 Probabilistic approach for knowledge representation and reasoning.

12 Individual project - knowledge-based system in CLIPS.

13 Individual project - knowledge-based system in CLIPS.

14 Modern trends in artificial intelligence.

Edward Sazonov: Fuzzy Logic and Applications, kurz EE509, Clarkson University, Potsdam, NY. http://www.intelligent-systems.info/classes/ee509/

Gary Riley: A Tool for Building Expert Systems. http://clipsrules.sourceforge.net/

Elektronické materiály ke kurzu.

Other study aids:

Edward Sazonov: Fuzzy Logic and Applications, course EE509, Clarkson University, Potsdam, NY. http://www.intelligent-systems.info/classes/ee509/

Gary Riley: A Tool for Building Expert Systems. http://clipsrules.sourceforge.net/

Interactive MATLAB & Simulink Based Tutorials, http://www.mathworks.com/academia/student_center/tutorials/index.html?s_tid=acmain_lrn_tut

Studenti budou umět:

Rozhodnout, zda je daná úloha vhodná pro fuzzy regulaci.

Navrhnout fuzzy regulátor pro řešený problém. Navrhnout možnosti jeho optimalizace.

Orientovat se v různých možnostech reprezentace znalostí v uměle inteligentních systémech.

Navrhovat a implementovat pravidlově orientované systémy v programovém prostředí CLIPS.

Students will be able to:

Decide whether a given technical problem can be solved using fuzzy logic control.

Design an appropriate fuzzy logic controller for this problem. Propose optimization of its structure.

Select an appropriate knowledge representation paradigm for a given technical problem.

Design and implement rule-based systems in CLIPS.

Algoritmizace a programování, Umělá inteligence

Algorithms and Programming, Artificial Intelligence