Tên môn học: CÔng nghệ TÍnh tóan mềM



tải về 44.03 Kb.
Chuyển đổi dữ liệu20.05.2018
Kích44.03 Kb.
Đ
Biểu mẫu 2
Ề CƯƠNG MÔN HỌC


  1. Tên môn học: CÔNG NGHỆ TÍNH TÓAN MỀM

SOFT COMPUTING

  1. Số tín chỉ: 2 (30 tiết LT + 15 tiết TL)

  2. Sọan đề cương:

PGS.TSKH. Hồ Đắc Lộc, TS. Dương Hòai Nghĩa, TS. Nguyễn Đức Thành

  1. BM quản lý môn học:

  2. Môn học trước:

  3. Môn học song hành:

  4. Mục tiêu môn học: Giới thiệu cho học viên các khái niệm về phương pháp luận và các kỹ thuật cơ bản của hệ mờ, công nghệ mạng neurons và giải thuật di truyền..

  5. Mô tả tóm tắt môn học: Logic mờ và hệ thống xử lý mờ. Mạng Neuron nhân tạo. Giải thuật di truyền.

  6. Nội dung:

    1. PHẦN GIẢNG DẠY TRÊN LỚP: 30 tiết

Chương

Nội dung


Số tiết

TLTK

1

Tổng quan về công nghệ tính tóan mềm

  • Cơ sở phương pháp luận của công nghệ tính tóan mềm;

  • Các nguyên lý cơ bản của công nghệ tính tóan mềm;

  • Đặc trưng của công nghệ tính tóan mềm;

  • So sánh công nghệ tính tóan mềm với các phương pháp tóan cổ điển (giải tích tóan học, phương pháp số, phương pháp xác xuất thống kê…)

  • Khả năng ứng dụng của công nghệ tính tóan mềm trong các bài tóan kỹ thuật.

3




2

Logic mờ và hệ mờ

  • Các khái niệm, định nghĩa cơ bản;

  • Các định lý cơ bản;

  • Hệ mờ và các phương pháp thiết kế;

  • Một số ví dụ;

  • Những vấn đề tồn tại.

6




3

Mạng Neuron nhân tạo

  • Các khái niệm và định nghĩa.

  • Thiết kế mạng nơ rôn nhân tạo.

  • Các phương pháp huấn luyện (nguyên lý).

  • Các vấn đề tồn tại.

3




4

Các giải thuật huấn luyện mạng neuron

  • Hebbian learning rule;

  • Correlation learning rule;

  • Instar learning rule;

  • Linear regression;

  • Data learning rule;

  • Delta learning rule;

  • Widrow-Hoff learning rule;

  • Winner Takes all rule;

  • Error Backpropagation learning.

3




5

Mng lan truyn thng

  • Functional link network;

  • WTA architecture;

  • Cascade Correlation Architechture;

  • Radial Basis Function nertwork.

  • Feedforward version of the Counterpropagation network.

3




6

Mng hồi quy

  • Hopfield network;

  • Autoassociative memory;

  • Bidirectional Associative Memories (BAM).

3




7

Gii thut di truyn

  • Các khái niệm và định nghĩa cơ bản;

  • Mã hóa;

  • Các tóan tử di truyền;

  • Lưu đồ giải thuật.

  • Những vấn đề tồn tại.

6




8

Một số vấn đề định hướng trong công nghệ tính tóan mềm

  • Xác định vị trí của công nghệ tính tóan mềm trong không gian phương pháp luận tóan học;

  • Cơ sở tóan học của công nghệ tính tóan mềm;

  • Phân lọai các ứng dụng của công nghệ tính tóan mềm.

  • Công nghệ tính tóan mềm và thực tế ảo

3






    1. PHẦN GIẢNG DẠY THỰC HÀNH, THÍ NGHIỆM TẠI PTN, PMT:

TT

Bài TH, TN

Số tiết

PTN, PMT

TLTK


















    1. PHẦN BÀI TẬP, TIỂU LUẬN NGOẠI KHÓA,HV ĐI NGHIÊN CỨU THỰC TIỄN NGOÀI TRƯỜNG:

TT

Nội dung

Số tiết

Địa điểm

TLTK


















  1. Tài liệu tham khảo:

[1] Ching-Teng L.,

GeorgeLee C.S.



A neuro-fuzzy synergism to intelligent systems. -Prentice-Hall International, Inc., 1996.

[2] L.X. Wang

A course in fuzzy systems and control. Prentice Hall. 1997.

[3] O. Omidvar,D. Elliott (eds)

Neural systems for control. Academic Press. 1997.

[4] B. Kosko (ed)

Neural networks for signal processing. Prentice Hall. 1992.

[5] Davis L.

Handbook of genetic algorithms. Van Nostrand Reinhold, New York, 1991.




  1. Phương pháp đánh giá môn học:

TT

Phương pháp đánh giá

Số lần đánh giá

Trọng số (%)

1

Kiểm tra giữa học kỳ







2

Thực hành, thí nghiệm







3

Bài tập, tiểu luận, thuyết trình

2

40

4

Thi cuối học kỳ (bắt buộc)

1

60


Chủ nhiệm BM quản lý môn học Giảng viên lập đề cương

(Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký)


Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2016
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương