Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S1)

Sylabus przedmiotu Systemy rozmyte i niepewne - Przedmiot obieralny IV:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy rozmyte i niepewne - Przedmiot obieralny IV
Specjalność e- technologie w produkcji i zarządzaniu
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Piegat <Andrzej.Piegat@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 6 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy algebry i analizy matematycznej.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie umiejętności wykrywania przybliżonej i niepewnej wiedzy w rozwiązywanych problemach rzeczywistych.
C-2Nabycie umiejęctności modelowania niepewnych danych oraz opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie wiedzy eksperckiej.
C-3Nabycie umiejętności przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem modeli rozmytych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.15
15
wykłady
T-W-1Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.2
T-W-2Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.2
T-W-3Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.2
T-W-4Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.2
T-W-5Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.2
T-W-6Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.2
T-W-7Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.2
T-W-8Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w laboratoriach15
A-L-2Praca własna studenta - przygotowanie się do zajęć10
A-L-3Udział w konsultacjach do lab.1
26
wykłady
A-W-1Udział w wykładach15
A-W-2Praca własna studenta - studiowanie literatury - przygotowanie się do zaliczenia wykładów12
A-W-3Udział w konsultacjach (1) oraz w zaliczeniu wykładu (2)3
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli niepewnych pojęć
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli przetwarzających niepewne pojęcia na bazie wiedzy eksperckiej.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena prac realizowanych podczas zajęć.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena końcowa będzie średnią ważoną z ocen uzyskanych za realizowane wcześniej zadania.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_O/04/04_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nauczy się wykrywać przybliżoną i niepewną wiedzę w rozwiązywanych problemach rzeczywistych i uświadomi sobie korzyści z jej wykorzystywania, gdy w problemie w ogółe brak jakiejkolwiek wiedzy liczbowej bądż tez wiedza ta jest niewystarczająca i dla rozwiązania problemu musi być zagregowana z wiedzą przybliżoną i niepewną, którą można uzyskać od eksperta problemu. Ponieważ w problemach zarządzania, w problemach ekonomicznych, produkcyjnych, technicznych, medycznych, etc bardzo często spotykamy się z niedostatkiem danych, wykorzystanie przybliżonej wiedzy eksperta ma nieocenioną wartość.
ZIP_1A_W15T1A_W04C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_1A_O/04/04_U01
Student posiądzie umiejętność modelowania niepewnych danych, opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie oraz nauczy się przeprowadzania obliczeń na takich modelach w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, które spotka w swojej praktyce zawodowej.
ZIP_1A_U25, ZIP_1A_U17, ZIP_1A_U18, ZIP_1A_U19T1A_U01, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15InzA_U01, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1M-1, M-2, M-3S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/04/04_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nauczy się wykrywać przybliżoną i niepewną wiedzę w rozwiązywanych problemach rzeczywistych i uświadomi sobie korzyści z jej wykorzystywania, gdy w problemie w ogółe brak jakiejkolwiek wiedzy liczbowej bądż tez wiedza ta jest niewystarczająca i dla rozwiązania problemu musi być zagregowana z wiedzą przybliżoną i niepewną, którą można uzyskać od eksperta problemu. Ponieważ w problemach zarządzania, w problemach ekonomicznych, produkcyjnych, technicznych, medycznych, etc bardzo często spotykamy się z niedostatkiem danych, wykorzystanie przybliżonej wiedzy eksperta ma nieocenioną wartość.
2,0
3,0Student posiada wiedzę o metodach modelowania niepewnych pojęć. Zna metody tworzenia modeli rozmytych na bazie wiedzy eksperckiej. Zna działanie takich modeli.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_1A_O/04/04_U01
Student posiądzie umiejętność modelowania niepewnych danych, opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie oraz nauczy się przeprowadzania obliczeń na takich modelach w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, które spotka w swojej praktyce zawodowej.
2,0
3,0Student umie modelować niepewne dane, umie opracować model przetwarzający takie dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie. Umie przeprowadzać obliczenia na takich modelach.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Bojadziev G., Bojadziev M., Fuzzy logic for bussiness, finance and management., World Scientific, New Jersey, London, 2007
  2. Dymova Ludmila, Soft Computing in Economics and Finance, Springer, Heidelberg, New York, 2011
  3. Piegat Andrzej, Fuzzy Modeling and Control, Springer, Heidelberg, New York, 2001

Literatura dodatkowa

  1. Bramer M., Devedzic V., Artificial Intelligence Applications and Innovations., Kluwer Academic Publishers, Massachusets, 2004

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.2
T-W-2Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.2
T-W-3Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.2
T-W-4Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.2
T-W-5Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.2
T-W-6Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.2
T-W-7Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.2
T-W-8Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w laboratoriach15
A-L-2Praca własna studenta - przygotowanie się do zajęć10
A-L-3Udział w konsultacjach do lab.1
26
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach15
A-W-2Praca własna studenta - studiowanie literatury - przygotowanie się do zaliczenia wykładów12
A-W-3Udział w konsultacjach (1) oraz w zaliczeniu wykładu (2)3
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/04/04_W01W wyniku przeprowadzonych zajęć student nauczy się wykrywać przybliżoną i niepewną wiedzę w rozwiązywanych problemach rzeczywistych i uświadomi sobie korzyści z jej wykorzystywania, gdy w problemie w ogółe brak jakiejkolwiek wiedzy liczbowej bądż tez wiedza ta jest niewystarczająca i dla rozwiązania problemu musi być zagregowana z wiedzą przybliżoną i niepewną, którą można uzyskać od eksperta problemu. Ponieważ w problemach zarządzania, w problemach ekonomicznych, produkcyjnych, technicznych, medycznych, etc bardzo często spotykamy się z niedostatkiem danych, wykorzystanie przybliżonej wiedzy eksperta ma nieocenioną wartość.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_W15ma szczegółową wiedzę związaną z niektórymi obszarami reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Nabycie umiejętności wykrywania przybliżonej i niepewnej wiedzy w rozwiązywanych problemach rzeczywistych.
C-2Nabycie umiejęctności modelowania niepewnych danych oraz opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie wiedzy eksperckiej.
C-3Nabycie umiejętności przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem modeli rozmytych.
Treści programoweT-W-1Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.
T-W-2Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.
T-W-3Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.
T-W-4Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.
T-W-5Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.
T-W-6Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.
T-W-7Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.
T-W-8Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.
T-L-1Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli niepewnych pojęć
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli przetwarzających niepewne pojęcia na bazie wiedzy eksperckiej.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena prac realizowanych podczas zajęć.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena końcowa będzie średnią ważoną z ocen uzyskanych za realizowane wcześniej zadania.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada wiedzę o metodach modelowania niepewnych pojęć. Zna metody tworzenia modeli rozmytych na bazie wiedzy eksperckiej. Zna działanie takich modeli.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_1A_O/04/04_U01Student posiądzie umiejętność modelowania niepewnych danych, opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie oraz nauczy się przeprowadzania obliczeń na takich modelach w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów, które spotka w swojej praktyce zawodowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_1A_U25ma umiejętności w zakresie rozumienia i stosowania w praktyce zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U17ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
ZIP_1A_U18potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty (w tym pomiary i symulacja komputerowa), interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski z eksperymentów
ZIP_1A_U19potrafi zidentyfikować i rozwiązać podstawowy problem techniczny, technologiczny lub organizacyjny związany z procesem produkcji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-1Nabycie umiejętności wykrywania przybliżonej i niepewnej wiedzy w rozwiązywanych problemach rzeczywistych.
C-2Nabycie umiejęctności modelowania niepewnych danych oraz opracowywania modeli przetwarzających te dane na podstawie wiedzy eksperckiej.
C-3Nabycie umiejętności przeprowadzania obliczeń z wykorzystaniem modeli rozmytych.
Treści programoweT-W-1Wiedza lingwistyczna jako główna, dominująca część wiedzy o rzeczywistości. Bazy lingwistycznej wiedzy eksperckiej o przykładowych zależnościach z różnych dziedzin życia. Konieczność przetwarzania lingwistycznej wiedzy eksperckiej przez komputery. Konieczność agregacji wiedzy eksperckiej z posiadaną wiedzą matematyczną o rozwiązywanym problemie.
T-W-2Koncepty lingwistyczne - podstawowe obiekty (kody) informacyjne stosowane przez ludzi w celu zrozumienia rzeczywistości i gromadzenia wiedzy. Definiowanie ilościowych konceptów lingwistycznych (kwantyfikatorów). Indywidualne i grupowe kwantyfikatory lingwistyczne. Deklaratywna i eksperymentalna identyfikacja kwantyfikatorów. Teoria systemów rozmytych jako nauka zajmująca sie przetwarzaniem ilościowej wiedzy lingwistycznej. Przykłady zastosowań teorii systemów rozmytych w urządzeniach i systemach technicznych, w ekonomii, w medycynie etc.
T-W-3Arytmetyka danych niepewnych. Podstawowe operacje dodawania, odejmowania, dzielenia, mnożenia danych niepewnych i ich zastosowanie do rozwiązywania równań z niewiadomymi. Logiczna agregacja niepewnych danych jednoargumentowych w dane wieloargumentowe. Rozmyte operatory agregacyjne AND, OR i operator negacji NO. Implikacja i wnioskowanie rozmyte. Przykład konstruowania jedno-argumentowego lingwistycznego modelu rzeczywistej zależności ekonomicznej.
T-W-4Konstruowanie dwu-argumentowej lingwistycznej bazy wiedzy o przykładowym problemie ekonomicznym i prowadzenie obliczeń z użyciem tej bazy. Najczęstsze błedy popełniane przy konstruowaniu i prowadzeniu obliczeń z użyciem lingwistycznych baz wiedzy.
T-W-5Problem agregowania kryteriów składowych oceny alternatyw decyzyjnych w jedno multi-kryterium. Znane nierozmyte metody agregacji kryteriów składowych i ich wady. Metoda wydobywania (elicytacji) multi-kryterium jednego eksperta na przykładzie problemu oceny atrakcyjności gry (inwestycji) typu niepewny zysk/ niepewna strata.
T-W-6Problem konstruowania multi-kryterium oceny agregującego wiele kryteriów składowych na przykładzie oceny atrakcyjności ofert przetargowych. Metoda testowania dokładności uzyskanego multi-kryterium. Metoda dekompozycji zbyt złożonej, globalnej lingwistycznej bazy wiedzy eksperta w prostsze bazy składowe.
T-W-7Agregacja zróżnicowanych opinii wielu ekspertów w jedną opinię reprezentatywna. Klasyczne metody agregacji i ich wady. Metoda agregacji oparta na koncepcji wewnętrznego sygnału eksperta. Przykłady agregacji ocen wielu ekspertów na przykładzie wyceny wartości firmy.
T-W-8Przykłady zastosowań wiedzy lingwistycznej w systemie sterowania procesu dostaw i magazynowania towarów w supermarkecie, w wypracowywaniu prognoz opartych na wiedzy lingwistycznej, w systemach doradztwa giełdowego i innych.
T-L-1Deklaratywna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Zastosowanie arytmetyki danych niepewnych do rozwiązywania przykładowych problemów ekonomicznych i zarządzania. Eksperymentalna identyfikacja indywidualnych i grupowych kwantyfikatorów lingwistycznych. Konstruowanie lingwistycznego modelu jednoargumentowej zależności ekonomicznej. Konstruowanie 2-argumentowego modelu zależności ekonomicznej z użyciem metody rankingowej i metody linii ekwipotencjalnych. Konstruowanie wieloargumentowego (3-, 4-argumentowego) lingwistycznego modelu zależności ekonomicznej metodą dekompozycji. Metody sprawdzania poprawności modelu. Jednoregułowe lingwistyczne modele kryterialno-optymalizacyjne jako forma zapisu wymagań i życzeń człowieka względem obiektów. Specyfikacja ludzkich operatorów agregacji danych jednoargumentowych. Identyfikacja ludzkich operatorów AND i OR.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli niepewnych pojęć
M-3Ćwiczenia laboratoryjne: samodzielne tworzenie modeli przetwarzających niepewne pojęcia na bazie wiedzy eksperckiej.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: zaliczenie pisemne.
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena prac realizowanych podczas zajęć.
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia laboratoryjne: ocena końcowa będzie średnią ważoną z ocen uzyskanych za realizowane wcześniej zadania.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie modelować niepewne dane, umie opracować model przetwarzający takie dane na podstawie eksperckiej wiedzy o zależnościach istniejących w danym problemie. Umie przeprowadzać obliczenia na takich modelach.
3,5
4,0
4,5
5,0