Рабочая учебная программа

Раздел 1 УМК

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

УТВЕРЖДАЮ: Декан факультета информационных систем и технологий (руководитель структурного подразделения в состав которого входит кафедра-составитель) _______________________ В. «__»______________2007г.

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

дисциплины Мягкие вычисления

(наименование дисциплины)

по направлению Информатика и вычислительная техника

(шифр и наименование направления, специальности)

факультета (ов) информационных систем и технологий, кафедра ВТ

(наименование факультета или структурного подразделения, где осуществляется обучение)

Форма обучения очная Блок дисциплин СДМ. В

(ГСЭ, ЕН, ОПД, СД, ФТД)

Всего учебных занятий, (в академических часах) в том числе: аудиторных, из них: лекций лабораторных практических (семинарских) самостоятельных	154 18 18 - 136
Отчетность Курсовой проект (работа) Зачет Экзамен	____семестр _11_семестр ____семестр

Ульяновск - 2007

Рабочая программа составлена на основании ГОС ВПО и учебного плана УлГТУ специальности 230100 Информатика и вычислительная техника

на кафедре Вычислительная техника

(наименование кафедры)

факультета информационных систем и технологий.

(наименование факультета, к которому относится кафедра-составитель)

Составитель рабочей программы

доцент, к. т.н.

(должность, ученое звание, степень) (подпись) ()

Рабочая программа утверждена на заседании кафедры Вычислительная техника

Протокол заседания № ___от «__»___ 2007 г.

Зам. заведующего кафедрой

«___»________2007г.

(подпись) ()

Согласовано с научно-методической комиссией факультета ФИСТ

(к которому относится кафедра-составитель)

Председатель научно-методической комиссии

«___»________2007г. _________________ ___________________

(подпись) ()

СОГЛАСОВАНО:

Заведующий кафедрой Вычислительная техника

(выпускающей специальность (направление)

«___»________2007г. _________________

(подпись) ()

Заведующий кафедрой _______________________________________________

(выпускающей специальность (направление)

«___»________200__г. _________________ ___________________

(подпись) ()

Выписка из ГОС ВПО по направлению подготовки магистров по направлению – Информатика и вычислительная техника:

СДМ. В.1	Мягкие вычисления:	154

1. Цели и задачи учебной дисциплины, ее место в учебном процессе

1.1. Цели и задачи изучения дисциплины

Целью курса является ознакомление студентов с современным  состоянием  проблемы  мягких вычислений.  Основная идея курса состоит в формировании у студентов знаний, соответствующих как системному, так и  информационному подходу  к проблеме мягких вычислений.

Основная задача курса – освоить системный подход, который предусматривает  навык  видеть за частной задачей более общую задачу, соответствующую системе  в целом. На примере данного курса - это понимание мягких вычислений как подсистемы в некоторой управляющей системе, устанавливающей взаимодействие с объектом управления и средой в условиях относительного минимума априорной информации.

1.2. Краткая характеристика дисциплины, ее место в учебном процессе

Курс " Мягкие вычисления " рассматривает как общие принципы мягких вычислений, так и особенности, присущие его основным видам, а также ряд математических методов, которые используются в анализе и реализации процессов проектирования и управления, особенно при их автоматизации.

Теория мягких вычислений основывается на положениях кибернетики, философии, политэкономии, ряде разделов математики и многих других науках (логика, менеджмент и т. п.).

Целесообразность знакомства с основами мягких вычислений для специалистов по информационным системам связана с использованием положений данной теории при практической разработке автоматизированных систем для обеспечения их эффективности.

1.3. Связь с предшествующими дисциплинами

К дисциплинам, которые обеспечивают успешное изучение данного курса можно отнести: информатику, теорию автоматов, моделирование, автоматизацию проектирования, инженерия знаний.

1.4. Связь с последующими дисциплинами

Данная дисциплина необходима для успешного изучения вопросов связанных с магистерской диссерацией.

2. Требования к уровню освоения дисциплины

В результате изучения дисциплины студенты должны:

знать: современные методы и средства мягких вычислений в различных приложениях искусственного интеллекта, принципы их рационального выбора в зависимости от вида процесса поддержки интеллектуальных действий в человеко-компьютерных средах.

уметь: формулировать задачи создания комплексов средств для различных применения опыта мягких вычислений в процессах решения научных и технических задач.

.

3. Распределение учебных занятий по семестрам и тематический план дисциплины

Таблица 1

Распределение видов и часов занятий по семестрам

Вид занятий	Количество часов в семестр	Всего
1	2	3	4	5	6	7	8	9
Лекции Лабораторные работы Практические (семинарские) занятия Самостоятельная работа, в т. ч. - курсовой проект (работа) - контрольная работа - экзамен (сем.) - зачет (сем.) Итого					18 - - 136 - - 154

Таблица 2

Тематический план изучения дисциплины

№	Наименование разделов	Количество часов	Всего часов
Аудиторных	Самостоятельных
Лекции	Практ. (сем.) занятия	Лабораторные работы
1	Тема I. Введение в мягкие вычисления	2		-	12	14
2	Тема II.Data mining. Что такое Data Mining?	2		-	12	14
3	Тема III. Генетический алгоритм.	2		-	24	26
4	Тема IV. Простейший генетический алгоритм, схема, теорема Холланда.	2		-	24	26
5	Тема  V. Инверсия и переупорядочение.	2		-	14	16
6	Тема VI.Динамическая самоорганизация параметров ГА.	2			14	16
7	Тема VII. Генетическое программирование.	2			14	16
8	Тема VIII. Нейронные сети.	2			12	14
9	Тема IX. Нечеткие множества.	2			12	14
Итого часов	18		-	136	154

4. Содержание дисциплины

4.1. Теоретический курс

Таблица 3

Теоретический курс

Раздел, тема учебной дисциплины, содержание темы	Номер лекции	Количество часов
лекции	СРС
1	2	3	4
ДЕСЯТЫЙ СЕМЕСТР Тема 1. Введение. Что такое мягкие вычисления. Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума. Тема 2. Data mining. Что такое Data Mining? Классы систем и методов Data Mining. Тема 3. Генетический алгоритм. Что такое генетический алгоритм? Кто придумал генетический алгоритм? Преимущества генетических алгоритмов? Недостатки генетических алгоритмов? Тема 4. Простейший генетический алгоритм, схема, теорема Холланда. Классический (одноточечный) кроссинговер. Двухточечный кроссинговер. Унифицированный (однородный) кроссинговер. Дифференциальное скрещивание. Тема 5. Инверсия и переупорядочение. Что такое эпистаз? Что такое ложный оптимум? Что такое инбридинг, аутбридинг, селективный выбор, панмиксия? Тема 6. Динамическая самоорганизация параметров ГА. Метод миграции и искусственной селекции. Метод прерывистого равновесия. Почему популяция пpи малых размерах вообще не сходится? ГА не рекомендуется, если нужно найти точный глобальный экстремум. Почему? На каких функциях проверить генетический алгоритм? Тема 7. Генетическое программирование. Что такое генетическое программирование? Деревья поколений. Терминальный алфавит, функциональный базис и их свойства. Тема 8. Нейронные сети. Математическая модель нейрона. Применение генетического подхода в обучении нейронной сети. Тема 9. Нечеткие множества. Что такое нечеткое множество, нечеткая и лингвистическая переменная? Базовые операции над нечеткими множествами. Библиотека операций над нечеткими множествами	1 2 3 4 5 6 7 8 9	2 2 2 4 2 2 2 2 2	12 12 24 24 14 14 14 12 12
		18	134

4.2. Практические (семинарские) занятия учебным планом не предусмотрены.

4.3. Лабораторные занятия учебным планом не предусмотрены.

4.4. Курсовой проект (работа) учебным планом не предусмотрен.

4.5. Самостоятельная работа студентов

4.5.1. Внеаудиторная СРС по данному курсу включает:

- конспектирование первоисточников и другой учебной литературы;

- проработку учебного материала (по конспектам, учебной и научной литературе);

- подготовку к рефератам и экзамену;

- самотестирование по контрольным вопросам (тестам).

Таблица 6

Программа самостоятельной работы студентов

Номера разделов и тем дис- циплины	Виды СРС	Сроки выполнения	Формы конт-роля СРС	Объём, часов
1	2	3	3	4
Раздел 1.	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	12
Раздел 2.	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	12
Раздел 3.	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	24
Раздел 4.	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	32
Раздел 5.	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	14
Раздел 6.	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	14
Раздел 7	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	14
Раздел 8	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	14
Раздел 9	Внеаудиторная СРС (п.4.5.1.)	К очередному реферату по расписанию	Реферат	14
				134

5. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

5.1. Перечень рекомендуемой литературы

Основная литература

[1] , Хорошевский знаний интеллектуальных систем. - СПБ: Питер, 2000.

[2] Непейвода логика. - Новосибирск: НГУ, - 2000.

[3] Девятков искусственного интеллекта. - М.: Изд. МГТУ им. Баумана, - 2001.

[4] , Белов и концепты. - Москва, 1997.

[5] Осипов знаний интеллектуальными системами. - М.: Наука, - 1997.

[6] Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, - 1993.

[7] Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, - 1991.

[8] Структура реальности. - М.: RC, - 2001.

[9] Хорган Дж. Конец науки. Взгляд на ограниченность знания на закате Века Науки. - СПБ.: Амфора, 2001.

[10] Обработка концептуальной информации. - М.: Мир, - 1983.

Дополнительная литература

[11] Стандарт IDEF5: Методология разработки онтологических моделей. – Москва, 2001. // http://www.vernikov.ru/material36.html

[12] Бизнес-инжиниринг и управление организационным развитием. - Санкт-Петербург, 2002. // http://big.spb.ru/publications/busengorg.shtml

[13] , Стародуб информационные технологии организационного управления для предприятий, ориентированных на развитие. - Санкт-Петербург: Ассоциация Бизнес Сервис – КВФ «БИГ-СПб», 2002.

[14] Технология Workflow. – Москва, 2003. // www.vest-meta.ru/tech/workflow/default.asp

[15] Загоруйко методы анализа данных и знаний. - Новосибирск, 1999.

[16] Модель как истина в предпоследней инстанции // Директору информационной службы. – М., 2000.

[17] , Артемьева между онтологиями предметных областей // НТИ. Сер. 2. –M., 2002. – N 1. – С. 4-23.

[18] Клименко документы. - М. Анкей, 1999.

[19] А управлять – так знаниями! – Byte. - N. 2. - М., 2002.

[20] , Якушин языка как общественного явления. – М.: Наука, 1983.

[21] Леонов документ – ключевой объект современных информационных систем // Виртуальная реальность на кластерах персональных компьютеров. Международная конференция. 9-13 июня 2003 года, Москва, НИВЦ МГУ. – Протвино, 2003.

[22] Осипов знаний интеллектуальными системами. - М.: Наука, - 1997.

[23] От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. - Москва, 2002.

5.2. Методические рекомендации (материалы) преподавателю

Учебный процесс по курсу «мягкие вычисления» проводится чтением лекций в учебной аудитории, оборудованной компьютерным проектором с демонстрацией необходимых графических материалов.

Углубление изучаемого материала осуществляется в самостоятельной работе по перечню вопросов темы, рассмотренной на предыдущей лекции.

5.3. Методические рекомендации студентам

При изучении курса студентам рекомендуется проводить:

- конспектирование первоисточников и другой учебной литературы;

- проработку учебного материала (по конспектам, учебной и научной литературе);

- подготовку к рефератам с использованием Интернета;

- самотестирование по контрольным вопросам (тестам).

6. Формы и методика текущего, промежуточного и итогового контроля

Контроль усвоения студентами содержания дисциплины проводится на зачёт по перечню контрольных вопросов по всему курсу;

Примечание. Контрольные вопросы и тесты по дисциплине приводятся в разделе «Банки контрольных заданий и вопросов (тестов) по отдельным модулям и в целом по дисциплине» УМК дисциплины (см. раздел 4 данного УМК).