zhChinese    enEnglish
  ПМ-ПУ  » Образование  » Программы курсов » Неклассические логики

Неклассические логики

Общий курс

Составитель: к.ф.-м.н., доц. Потапов Д.К.

I. Неклассические логики
1.1. Пропозициональные логики
1.1.1. Интуиционистские логики
1.1.2. Многозначные логики
1.1.3. Нечеткие логики и нечеткие подмножества
1.1.4. Модальные логики
1.1.5. Временные (темпоральные) логики
1.2. Предикатные логики
1.2.1. Многосортные логики первого порядка
1.2.2. Слабая логика второго порядка
1.2.3. Бесконечные логики
1.2.4. Логика с новыми кванторами
1.3. Предикатные временные логики и их приложение к программированию
1.4. Алгоритмические логики
II. Нечёткая информация и выводы
2.1. Нечёткие множества
2.1.1. Основные характеристики нечётких множеств
2.1.2. О методах построения функций принадлежности нечётких множеств
2.2. Операции над нечёткими множествами
2.2.1. Логические операции
2.2.2. Алгебраические операции
2.3. Нечёткая и лингвистическая переменные
2.3.1. Нечёткие числа
2.3.2. Операции над нечёткими числами
2.3.3. Нечёткие числа (L-R) типа
2.4. Нечёткие отношения
2.5. Нечёткие выводы
2.5.1. Алгоритм Mamdani
2.5.2. Алгоритм Tsukamoto
2.5.3. Алгоритм Sugeno
2.5.4. Алгоритм Larsen
2.5.5. Упрощённый алгоритм нечёткого вывода
2.5.6. Методы приведения к чёткости
2.5.7. Нисходящие нечёткие выводы
2.6. Пример: нечёткий регулятор
2.7. Эффективность систем принятия решений, использующих методы нечёткой логики
III. Пакет Fuzzy Logic Toolbox
3.1. Назначение и возможности пакета Fuzzy Logic Toolbox
3.2. Графический интерфейс Fuzzy Logic Toolbox
3.2.1. Состав графического интерфейса
3.2.2. Построение нечёткой аппроксимирующей системы
3.2.3. Построение экспертной системы: сколько дать на "чай"?
3.2.4. Экспорт и импорт результатов
3.2.5. Создание пользовательских функций принадлежности
3.3. Графический интерфейс гибридных систем
3.4. Графический интерфейс программы кластеризации
3.5. Работа с Fuzzy Logic Toolbox в режиме командной строки
3.5.1. Возможности работы в режиме командной строки
3.5.2. Функции вызова программ графического интерфейса
3.5.3. Задание функций принадлежности
3.5.4. Функции сохранения, открытия и использования созданной системы
3.5.5. Функции использования графического окна
3.5.6. Функции создания, просмотра структуры и редактирования систем нечёткого вывода
3.5.7. Функции создания и/или обучения гибридных сетей с архитектурой ANFIS
3.5.8. Функция кластеризации
3.5.9. Функция генерации FIS-структуры
3.5.10. Функция генерации структуры нечёткого вывода
3.5.11. Функция возврата центров кластеров
3.5.12. Другие различные функции
3.5.13. Функции вызова диалоговых окон интерфейса
3.6. Работа Fuzzy Logic с блоками Simulink
3.6.1. Пример: контроль уровня воды в баке
3.6.2. Построение нечёткой модели с использованием блоков Simulink
3.6.3. Демонстрационные примеры работы с пакетом Fuzzy Logic Toolbox
IV. Программа fuzzyTECH
4.1. Общая характеристика программы fuzzyTECH
4.2. Процесс нечёткого моделирования в среде fuzzyTECH
4.3. Примеры разработки и анализа нечётких моделей в среде fuzzyTECH

Литература

  1. Аверин А.Н. и др. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Наука, 1986. - 312 с.
  2. Булос Дж., Джефри Р. Вычислимость и логика. - М.: Мир, 1994.
  3. Гиндикин С.Г. Алгебра логики в задачах. - М.: Наука, 1972.
  4. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. - М.: Физматлит, 2000.
  5. Гуц А.К. Математическая логика и теория алгоритмов. - Омск: Наследие. Диалог-Сибирь, 2003.
  6. Дли М.И. Локально-аппроксимационные модели сложных объектов. - М.: Наука, Физматлит, 1999. - 112 с.
  7. Дли М.И., Круглов В.В., Осокин М.В. Локально-аппроксимационные модели социально-экономических систем и процессов. - М.: Наука, Физматлит, 2000. - 224 с.
  8. Ершов Ю.Л. Определимость и вычислимость. - Новосибирск: Научная книга, 1996.
  9. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. - Минск: НТООО "ТетраСистемс", 1997. - 367 с.
  10. Ивин А.А. Логика времени // Неклассическая логика. - М.: Наука, 1979.
  11. Корнеев В.В., Греев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. - М.: Нолидж, 2000. - 352 с.
  12. Кофман А., Алуха Х. Хил. Введение теории нечётких множеств в управление предприятием. - Минск: Высшая школа, 1992. - 223 с.
  13. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. пособие. - М.: Физматлит, 2001. - 224 с.
  14. Лавров И.А., Максимова Л.Л. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов. - М.: Наука, 1984.
  15. Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003.
  16. Логический подход к искусственному интеллекту (от модальной логики к логике баз данных). - М.: Мир, 1998. - 495 с.
  17. Непейвода Н.Н. Прикладная логика. - Новосибирск: Изд-во НГУ, 2000.
  18. Пинус А.Г. Основы универсальной алгебры. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000.
  19. Пинус А.Г. Условные термы и их применение в алгебре и теории вычислений. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002.
  20. Прикладные нечёткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.
  21. Справочная книга по математической логике. Ч. 1-4 / Под ред. Дж. Барвайса. - М.: Наука, 1982.
  22. Судоплатов С.В., Овчинникова Е.В. Математическая логика и теория алгоритмов: Учебник. - М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. - 224 с.
  23. Судоплатов С.В., Овчинникова Е.В. Элементы дискретной математики. - М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003.
  24. Трильяс А., Альсина К., Вальверде А. Нужны ли в теории нечётких множеств операции MAX, MIN и 1-j? / В кн. "Нечёткие множества и теория возможностей" под ред. Р.Р. Ягера. - М., 1986. - С. 199-228.
  25. Фейс Р. Модальная логика. - М.: Наука, 1974.