Inteligentni sustavi upravljanja
Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2024./2025.
Laboratorijske vježbe
Opis predmeta
Klasifikacija umjetnih neuronskih mreža. Algoritmi učenja neuronskih mreža. Primjena neuronskih mreža u identifikaciji i modeliranju složenih sustava. Odabir prikladne strukture neuronske mreže i njezino vrednovanje. Strukture upravljanja zasnovane na neuronskom modelu procesa. Primjena neuronskih mreža za poboljšanje performansi sustava upravljanja nelinearnim sustavima. Koncept trenutačne linearizacije neuronske mreže i njegova primjena za sintezu linearnih regulatora. Primjena neuronskih mreža za kompenzaciju neodređenosti u sustavima. Osnove evolucijskih i genetičkih algoritama optimiranja.
Klasifikacije neizrazitih regulatora. Metode projektiranja neizrazitih regulatora. Stabilnost sustava upravljanog neizrazitim regulatorom. Metode samopodešavanja neizrazitih regulatora.
Studijski programi
Sveučilišni diplomski
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)[FER3-HR] Automatika i robotika - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
Izborni predmeti profila
(1. semestar)
[FER3-HR] Elektroenergetika - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Elektronika - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
Izborni predmeti profila
(1. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Računalno inženjerstvo - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Računarska znanost - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Znanost o mrežama - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
[FER3-HR] Znanost o podacima - profil
Izborni predmeti
(1. semestar)
(3. semestar)
Ishodi učenja
- grupirati vrste umjetnih neuronskih mreža
- primijeniti algoritme učenje neuronskih mreža
- identificirati nelinearni dinamički sustav primjenom statičkih neuronskih mreža
- dizajnirati neuronski regulator za upravljanje nelinernim dinamičkim procesom
- upotrijebiti genetički algoritam postupka traženja i optimiranja
- grupirati vrste neizrazitih regulatora
- primijeniti postupke projektiranja neizrazitih regulatora
Oblici nastave
Predavanja
Tri sata predavanja tjedno.
Samostalni zadaciJedna domaća zadaća u prvom ciklusu (neizrazita logika).
LaboratorijUkupno 4 laboratorijske vježbe, 2 u prvom ciklusu (neizrazita logika) i 2 u drugom ciklusu (neuronske mreže).
Način ocjenjivanja
Kontinuirana nastava | Ispitni rok | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
Vrsta provjere | Prag | Udio u ocjeni | Prag | Udio u ocjeni | ||
Laboratorijske vježbe | 0 % | 36 % | 0 % | 36 % | ||
Domaće zadaće | 0 % | 8 % | 0 % | 0 % | ||
Međuispit: Pismeni | 0 % | 26 % | 0 % | |||
Završni ispit: Pismeni | 0 % | 30 % | ||||
Ispit: Pismeni | 0 % | 64 % |
Napomena / komentar
Za prolaz putem kontinuiranog praćenja znanja i ispitnih rokova, potrebno je obaviti sve laboratorijske vježbe.
Tjedni plan nastave
- Neizraziti skupovi i neizrazita logika, (en) Fuzzy rule base and fuzzy controller structure
- Neizrazito zaključivanje (neizrazite propozicije, neizrazite relacije i neizrazite implikacije), (en) Fuzzy rule base and fuzzy controller structure
- Sustavi neizrazitog zaključivanja. neizrazito kodiranje i dekodiranje, (en) Initial setting of fuzzy controller parameters
- Sustavi neizrazitog zaključivanja. neizrazito kodiranje i dekodiranje, (en) Initial setting of fuzzy controller parameters
- (en) Lyapunov based fuzzy controller stability
- (en) Phase-plane based fuzzy controller stability
- (en) Self-learning fuzzy controller
- Međuispit
- Jednokriterijski i višekriterijski optimizacijski problemi, Problemi bez ograničenja. Rukovanje ograničenjima, Načini prikaza rješenja. Evolucijski operatori (selekcija. mutacija. rekombinacija. itd.), Evolucijski algoritmi za jednokriterijsko optimiranje, Algoritmi zasnovani na rojevima čestica za jednokriterijsko optimiranje, Ostali evolucijski algoritmi za jednokriterijsko optimiranje, Evolucijsko računanje i problemi višekriterijske optimizacije (pareto optimalnost i drugi pristupi), Paralelizacija algoritama evolucijskog računanja
- Perceptron (paradigme učenja, hebbovsko učenje, natjecateljsko učenje, Boltzmannovo učenje), Višeslojan perceptron (propagiranje pogreške unazad, problem dodjele nagrade, propagiranje pogreške unazad kroz vrijeme), Samoorganizirajuće mreže (hebbovsko nendzirano učenje, Ojaovo pravilo učenja, PCA pomoću samoorganizirajućih mreža, Sangerovo pravilo učenja, natjecateljsko nenadzirano učenje, mreže pobjednik-uzima-sve, Kohonenove samoorganizirajuće mape), Mreže radijalnih baznih funkcija (rješavanje problema interpolacije pomoću mreža radijalnih bazni funkcija, mreže poopćenih radijalnih baznih funkcija, odnos naspram teorije regularizacije), Povratne neuronske mreže (Hopfieldova mreža, Boltzmannov stroj, Elmanova mreža, Jordanova mreža) i algoritmi učenja (propagacija pogreške unazad kroz vrijeme, povratna propagacija unazad), Mrežni sklopovi (odborni strojevi, kombiniranje eksperata, konvulcijske neuronske mreže), Pulsni neuronski model i pulsna neuronska mreža
- Algoritmi učenja neuronskih mreža pri identifikaciji sustava, Selekcija ulaznih varijabli, Izbor struktura neuronskih mreža prikladnih za identifikaciju i modeliranje složenih sustava
- Regularizacija i validacija neuronskih mreža pri identifikaciji sustava, Inverzno upravljanje
- Trenutačna linearizacija
- Kompenzacija nesigurnosti sustava primjenom neuronskih mreža
- Završni ispit
Literatura
(.), A. Cichocki, R. Unbehauen (1993). Neural Networks for Optimization and Signal Processing, John Wiley & Sons,
(.), M. Nørgaard, O. Ravn, N. K. Poulsen, L. K. Hansen (2000). Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems, Springer- Verlag, London,
(.), Ivan Petrović, Mato Baotić, Nedjeljko Perić (2015). Inteligentni sustavi upravljanja: neuronske mreže i genetički algoritmi, Sveučilište u Zagrebu Fakultet elektrotehnike i računarstva,
(.), Z. Kovacic, S. Bogdan, Fuzzy Controller Design: Theory and Applications, CRC Press,
(.), .,
Za studente
Izvedba
ID 222566
Zimski semestar
5 ECTS
R1 Engleski jezik
R1 E-učenje
45 Predavanja
0 Seminar
0 Auditorne vježbe
10 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
0 Vježbe tjelesnog odgoja
Ocjenjivanje
87.5 izvrstan
75 vrlo dobar
62.5 dobar
50 dovoljan