Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: projektowanie i zarządzanie projektami informatycznymi

Sylabus przedmiotu Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie metodą zbiorów przybliżonych
Specjalność inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Ewa Adamus <Ewa.Adamus@zut.edu.pl>, Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 15 0,80,50zaliczenie
wykładyW2 15 1,20,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algebra i analiza matematyczna.
W-2Podstawy informatyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
C-2Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
C-3Nabycie umiejętności analizy i redukcji atrybutów warunkowych zadania i budowania tabliz decyzyjnych.
C-4Nabycie umiejętności obsługi oprogramowania wykorzystywanego do tworzenia tablic decyzyjnych z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie z podstawowymi pojęciami teorii zbiorów przybliżonych. Metody dyskretyzacji zmiennych. Wykrywanie elementarnych zbiorów warunkowych. Wykrywanie konceptów decyzyjnych. Wizualizacja danych problemu, zbiorów elementarnych, konceptów. Dolne i górne przybliżenia konceptów i ich regiony graniczne, wizualizacja tych pojęć.2
T-L-2Implementacja metod realizujących dyskretyzację zmiennych oraz określających elementarne zbiory warunkowe, koncepty decyzyjne i ich dolne i górne przybliżenia.2
T-L-3Wyznaczanie reduktów bezwzględnych i względnych. Ocena istotności atrybutu.2
T-L-4Implementacja metod wyznaczania reduktów i określania istotności atrybutu.2
T-L-5Wyznaczanie tablic decyzyjnych dla danych kompletnych i zredukowanych. Upraszczanie reguł. Badanie sensowności uzyskanych reguł. Określanie wsparcia, dokładności i ryzyka reguł.2
T-L-6Implementacja metod wyznaczających tablice decyzyjne.2
T-L-7Projekt końcowy.2
T-L-8Zaliczenie laboratorium.1
15
wykłady
T-W-1Przykład technicznego problemu rzeczywistego jaki można rozwiązać z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Rodzaje danych jakie występują w problemach rzecywistych: dane ilościowe pewne, dane ilościowe niepewne, dane jakościowe pewne, dane jakościowe niepewne. Bazy danych o problemach zawierające mieszane rodzaje danych. Logiczna niespójność danych występująca w realnych bazach danych i niemożność wykorzystywania takich baz przez konwencjonalne metody ekstrakcji wiedzy. Korzyści wynikające z dyskretyzacji zmiennych numerycznych. Metody dyskretyzacji zmiennych numerycznych.3
T-W-2Przykład medycznego rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcia atrybutów warunkowych i decyzyjnych. Problem właściwego wyboru istotnych atrybutów warunkowych. Pojęcie przykładów i elementarnego warunkowego zbioru przykładów. Pojęcie elementarnego decyzyjnego zbioru przykładów. Wizualizacja zbiorów elementarnych w przestrzeni atrybutów. Pojęcie rodziny elementarnych zbiorów warunkowych.2
T-W-3Przykład rzeczywistego problemu ekonomicznego rozwiązanego metodą zbiorów przyblizonych. Pojęcie relacji nierozróżnialności przykładów. Niemożność dokładnego zdefiniowania konceptu decyzyjnego z powodu niespójności przykładów w bazie danych. Konieczność przybliżonego określania konceptów decyzyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie granicznego regionu konceptu decyzyjnego.2
T-W-4Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Wykrywanie i redukcja nieistotnych lub mało istotnych warunkowych atrybutów problemu. Istotność atrybutów jako problem oceny stopniowanej a nie zero-jedynkowej. Bezwzględna zależność/niezależność atrybutów warunkowych. Bezwzględny rdzeń zbioru atrybutów warunkowych. Bezwzględny redukt zbioru atrybutów warunkowych. Względna zależność/niezależność atrybutów decyzyjnych od atrybutów warunkowych. Rdzeń względny zbioru atrybutów warunkowych. Redukt względny początkowego zbioru atrybutów warunkowych. Miary jakośi i dokładności przybliżania zbiorów (konceptów).2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Decyzyjne tabele problemu w formie zbioru reguł przybliżających koncepty decyzyjne. Deterministyczne i niederministyczne (probabilistyczne) reguły definiujące koncepty.Podział decyzyjnej tabeli problemu na część dobrze i żle określoną. Obliczanie istotności poszczególnych warunkowych atrybutów problemu. Ocena jakości uzyskanych reguł decyzyjnych.2
T-W-6Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Problem występowania absurdalnych reguł decyzyjnych w wypadku reguł wspieranych pojedyńczymi przykładami lub małą liczba przykładów i konieczność analizy sensowności reguł wygenerowanych metodą zbiorów przybliżonych. Pojęcie współczynnika ekstrakcji wiedzy z bazy przykładów i jego sens. Pojęcie ryzyka reguł pojawiające się na skutek redukcji nieistotnych lub mało istotnych atrybutów warunkowych. Sposoby logicznej agregacji reguł umożliwiające tworzenie reguł cząsteczkowych z reguł atomowych.2
T-W-7Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem metody zbiorów przybliżonych. "Miękka", probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych umożliwiająca generowanie reguł pewnych i/lub probabilistycznych przy braku dolnych przybliżeń konceptów decyzyjnych. Redukcja atrybutów nieistotnych w oparciu o "miękkie" wskażniki istotnośći atrybutów.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.5
A-L-4Realizacja projektu końcowego.5
27
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.10
A-W-4Studia literatury6
33

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna realizacja zadań związanych z redukcją atrybutów warunkowych i tworzeniem tablic decyzyjnych.
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielna implementacja metod umozliwiających redukcję atrybutów i tworzenie tablic decyzyjnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań domowych i projektów.
S-3Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena końcowa obliczana będzie jako średnia ważona ocen formujących.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/08_W01
Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem. Posiada także wiedze o sposbie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umożliwiajacy użycie teorii zbiorów przybliżonych oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z użyciem tej teorii.
I_2A_W01, I_2A_W05, I_2A_W07, I_2A_W08C-1, C-2T-W-2, T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/08_U01
Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP i umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem TZP.
I_2A_U10, I_2A_U09, I_2A_U04, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U08, I_2A_U13C-1, C-2T-W-3, T-W-2, T-W-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/08_W01
Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem. Posiada także wiedze o sposbie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umożliwiajacy użycie teorii zbiorów przybliżonych oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z użyciem tej teorii.
2,0
3,0Student posiada dostateczną wiedzę o problemach,ktore można rozwiązać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy zastosowanie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/08_U01
Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP i umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem TZP.
2,0
3,0Student posiada dostateczna umiejętność rozpoznania czy dany problem może być rozwiązany z uzyciem TZP, umiejętność sformułować go w języku TZP i umiejętność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemu.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Andrzej Piegat, Zbiory przybliżone- materiały wykładowe, ---, szczecin, 2011, ---, materiały umieszczone na stronie internetowej Katedry MSI i MS
  2. Mrózek A., PŁonka L., Analiza danych metoda zbiorów przybliżonych. Zastosowanie w ekonomii, medycynie i sterowaniu., Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1999, --, Książka zawiera ciekawe przykłady ilustrujące metode
  3. Rutkowski Leszek, Metody i techniki sztucznej inteligencji., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005, Jeden z rozdziałów zawiera krótką charakterystykę zbiorów przybliżonych

Literatura dodatkowa

  1. Polkowski L., Rough sets. Mathematical foundations., A Springer-Verlag Company, Berlin, Heidelberg, New York, 2002, --, --
  2. Pedrycz W., Skowron A., Kreinovich V., Handbook of granular computing, Wiley, Chichester, 2008, --, Rozdział w książce poświęcony jest teorii zbiorów przybliżonych

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie z podstawowymi pojęciami teorii zbiorów przybliżonych. Metody dyskretyzacji zmiennych. Wykrywanie elementarnych zbiorów warunkowych. Wykrywanie konceptów decyzyjnych. Wizualizacja danych problemu, zbiorów elementarnych, konceptów. Dolne i górne przybliżenia konceptów i ich regiony graniczne, wizualizacja tych pojęć.2
T-L-2Implementacja metod realizujących dyskretyzację zmiennych oraz określających elementarne zbiory warunkowe, koncepty decyzyjne i ich dolne i górne przybliżenia.2
T-L-3Wyznaczanie reduktów bezwzględnych i względnych. Ocena istotności atrybutu.2
T-L-4Implementacja metod wyznaczania reduktów i określania istotności atrybutu.2
T-L-5Wyznaczanie tablic decyzyjnych dla danych kompletnych i zredukowanych. Upraszczanie reguł. Badanie sensowności uzyskanych reguł. Określanie wsparcia, dokładności i ryzyka reguł.2
T-L-6Implementacja metod wyznaczających tablice decyzyjne.2
T-L-7Projekt końcowy.2
T-L-8Zaliczenie laboratorium.1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Przykład technicznego problemu rzeczywistego jaki można rozwiązać z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Rodzaje danych jakie występują w problemach rzecywistych: dane ilościowe pewne, dane ilościowe niepewne, dane jakościowe pewne, dane jakościowe niepewne. Bazy danych o problemach zawierające mieszane rodzaje danych. Logiczna niespójność danych występująca w realnych bazach danych i niemożność wykorzystywania takich baz przez konwencjonalne metody ekstrakcji wiedzy. Korzyści wynikające z dyskretyzacji zmiennych numerycznych. Metody dyskretyzacji zmiennych numerycznych.3
T-W-2Przykład medycznego rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcia atrybutów warunkowych i decyzyjnych. Problem właściwego wyboru istotnych atrybutów warunkowych. Pojęcie przykładów i elementarnego warunkowego zbioru przykładów. Pojęcie elementarnego decyzyjnego zbioru przykładów. Wizualizacja zbiorów elementarnych w przestrzeni atrybutów. Pojęcie rodziny elementarnych zbiorów warunkowych.2
T-W-3Przykład rzeczywistego problemu ekonomicznego rozwiązanego metodą zbiorów przyblizonych. Pojęcie relacji nierozróżnialności przykładów. Niemożność dokładnego zdefiniowania konceptu decyzyjnego z powodu niespójności przykładów w bazie danych. Konieczność przybliżonego określania konceptów decyzyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie granicznego regionu konceptu decyzyjnego.2
T-W-4Przykład rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Wykrywanie i redukcja nieistotnych lub mało istotnych warunkowych atrybutów problemu. Istotność atrybutów jako problem oceny stopniowanej a nie zero-jedynkowej. Bezwzględna zależność/niezależność atrybutów warunkowych. Bezwzględny rdzeń zbioru atrybutów warunkowych. Bezwzględny redukt zbioru atrybutów warunkowych. Względna zależność/niezależność atrybutów decyzyjnych od atrybutów warunkowych. Rdzeń względny zbioru atrybutów warunkowych. Redukt względny początkowego zbioru atrybutów warunkowych. Miary jakośi i dokładności przybliżania zbiorów (konceptów).2
T-W-5Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Decyzyjne tabele problemu w formie zbioru reguł przybliżających koncepty decyzyjne. Deterministyczne i niederministyczne (probabilistyczne) reguły definiujące koncepty.Podział decyzyjnej tabeli problemu na część dobrze i żle określoną. Obliczanie istotności poszczególnych warunkowych atrybutów problemu. Ocena jakości uzyskanych reguł decyzyjnych.2
T-W-6Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Problem występowania absurdalnych reguł decyzyjnych w wypadku reguł wspieranych pojedyńczymi przykładami lub małą liczba przykładów i konieczność analizy sensowności reguł wygenerowanych metodą zbiorów przybliżonych. Pojęcie współczynnika ekstrakcji wiedzy z bazy przykładów i jego sens. Pojęcie ryzyka reguł pojawiające się na skutek redukcji nieistotnych lub mało istotnych atrybutów warunkowych. Sposoby logicznej agregacji reguł umożliwiające tworzenie reguł cząsteczkowych z reguł atomowych.2
T-W-7Przykład realnego problemu rozwiązanego z użyciem metody zbiorów przybliżonych. "Miękka", probabilistyczna wersja zbiorów przybliżonych umożliwiająca generowanie reguł pewnych i/lub probabilistycznych przy braku dolnych przybliżeń konceptów decyzyjnych. Redukcja atrybutów nieistotnych w oparciu o "miękkie" wskażniki istotnośći atrybutów.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-3Samodzielne dokończenie zadań rozpoczętych na zajęciach.5
A-L-4Realizacja projektu końcowego.5
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.10
A-W-4Studia literatury6
33
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/08_W01Student posiada wiedzę o rodzajach problemów, które mogą być rozwiązywane z użyciem teorii zbiorów przybliżonych i o wymaganiach odnośnie potrzebnego zbioru danych charakteryzujących problem. Posiada także wiedze o sposbie sformułowania rzeczywistego problemu w sposób umożliwiajacy użycie teorii zbiorów przybliżonych oraz wiedzę o podstawowym oprogramowaniu wspomagającym rozwiązywanie problemów z użyciem tej teorii.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W07Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
C-2Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
Treści programoweT-W-2Przykład medycznego rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcia atrybutów warunkowych i decyzyjnych. Problem właściwego wyboru istotnych atrybutów warunkowych. Pojęcie przykładów i elementarnego warunkowego zbioru przykładów. Pojęcie elementarnego decyzyjnego zbioru przykładów. Wizualizacja zbiorów elementarnych w przestrzeni atrybutów. Pojęcie rodziny elementarnych zbiorów warunkowych.
T-W-1Przykład technicznego problemu rzeczywistego jaki można rozwiązać z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Rodzaje danych jakie występują w problemach rzecywistych: dane ilościowe pewne, dane ilościowe niepewne, dane jakościowe pewne, dane jakościowe niepewne. Bazy danych o problemach zawierające mieszane rodzaje danych. Logiczna niespójność danych występująca w realnych bazach danych i niemożność wykorzystywania takich baz przez konwencjonalne metody ekstrakcji wiedzy. Korzyści wynikające z dyskretyzacji zmiennych numerycznych. Metody dyskretyzacji zmiennych numerycznych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczną wiedzę o problemach,ktore można rozwiązać z użyciem TZP, o sposobie formułowania problemu w sposób umożliwiajacy zastosowanie TZP i o podstawowym oprogramowaniu wspomagajacym rozwiazywanie problemów z użyciem TZP.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/08_U01Student posiada umiejetność rozpoznania czy dany problem rzeczywisty może być rozwiazany z użyciem teorii zbiorów przybliżonych, umiejetność sformułowania tego problemu w sposób umożliwiający rozwiązanie go z użyciem TZP i umiejetność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiązywanie problemów z użyciem TZP.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
I_2A_U09Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
I_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U13Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiadomości na temat rodzaju problemów jakie mogą być rozwiązywane z uzyciem teorii zbiorów przybliżonych.
C-2Zapoznanie z teorią zbiorów przybliżonych.
Treści programoweT-W-3Przykład rzeczywistego problemu ekonomicznego rozwiązanego metodą zbiorów przyblizonych. Pojęcie relacji nierozróżnialności przykładów. Niemożność dokładnego zdefiniowania konceptu decyzyjnego z powodu niespójności przykładów w bazie danych. Konieczność przybliżonego określania konceptów decyzyjnych. Pojęcie dolnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie górnego przybliżenia konceptu decyzyjnego. Pojęcie granicznego regionu konceptu decyzyjnego.
T-W-2Przykład medycznego rzeczywistego problemu rozwiązanego z użyciem zbiorów przybliżonych. Pojęcia atrybutów warunkowych i decyzyjnych. Problem właściwego wyboru istotnych atrybutów warunkowych. Pojęcie przykładów i elementarnego warunkowego zbioru przykładów. Pojęcie elementarnego decyzyjnego zbioru przykładów. Wizualizacja zbiorów elementarnych w przestrzeni atrybutów. Pojęcie rodziny elementarnych zbiorów warunkowych.
T-W-1Przykład technicznego problemu rzeczywistego jaki można rozwiązać z użyciem teorii zbiorów przybliżonych. Rodzaje danych jakie występują w problemach rzecywistych: dane ilościowe pewne, dane ilościowe niepewne, dane jakościowe pewne, dane jakościowe niepewne. Bazy danych o problemach zawierające mieszane rodzaje danych. Logiczna niespójność danych występująca w realnych bazach danych i niemożność wykorzystywania takich baz przez konwencjonalne metody ekstrakcji wiedzy. Korzyści wynikające z dyskretyzacji zmiennych numerycznych. Metody dyskretyzacji zmiennych numerycznych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada dostateczna umiejętność rozpoznania czy dany problem może być rozwiązany z uzyciem TZP, umiejętność sformułować go w języku TZP i umiejętność użycia podstawowego oprogramowania wspomagajacego rozwiazywanie problemu.
3,5
4,0
4,5
5,0