Пример готовой курсовой работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
ТЕОРИЯ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ КАК ИНСТРУМЕНТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ
Содержание
Введение
1 Теория нечетких множеств – математические основы
1.1 История теории нечетких множеств
1.2 Математический аппарат
1.3 Формы задания функций принадлежности
1.4 Нечеткий логический вывод
1.5 Гибридные методы объединения
2 Моделирование
2.1 Определение моделирования и его виды
2.2 Процесс моделирования
Заключение
Приложение
Список использованных источников
Выдержка из текста
Введение
Современные проблемы принятия решений в сложных условиях принимают в настоящее время особое место в информационных технологиях и системах. Актуальные математические методы широко применяются для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем решений. Как известно, теория оптимизации создала совокупность методов, помогающих при работе эвм эффективно принимать изменения при известных фиксированных параметрах, даже когда параметры — случайные величины с известными законами распределения и функционирования. Но реально находятся такие задачи, что не поддаются формальному описанию в силу того, когда судьба параметров представляет собой неточно или качественно заданные величины и параметры. Именно для них переход от принадлежности к классу, к непринадлежности непрерывен фактически реально.
Дедовские старые известные методы недостаточно пригодны для объяснения таких задач и для их решения действительно потому, в связи с тем, что так они не в силах описать возникающую неопределенность в этом.
Тогда целью данной работы является изучение теории нечетких множеств, существующих реальной основой для нечеткой логики в системе моделирования разных заданий с моделированием работы примерного объекта на основе нечеткой логики как результата реализации теории нечетких множеств. При чем, для достижения данной цели нами будут решены такие поставлены такие задачи: 1) изучить литературу по данной теме; 2) рассмотреть исторические аспекты теория нечетких множеств как основы нечеткой логики;
3. охарактеризовать математический аппарат нечеткого множества;
4. определить формы кривых задания функций принадлежности; 5) рассмотреть алгоритму нечеткого вывода;
6. определение понятие и виды моделирования;
7. изучить процесс моделирования; 8) смоделировать пример работы объекта на основе нечеткой логики как результата реализации теории нечетких множеств. Как известно, в основе нечеткой логики лежит теория нечетких множеств, где функция принадлежности элемента множеству не бинарна (да/нет), а может принимать любое значение в диапазоне 0-1.
Предметом данной курсовой работы является теория нечетких множеств как инструмент моделирования знаний.
Объектом данной курсовой работы является моделирование работы примерного объекта на основе нечеткой логики как результата реализации теории нечетких множеств.
Надо отметить, что действительно, используя такой подход, становится возможным четко определять многие понятия, которые являются нечеткими по самой своей природе: хороший, высокий, слабый, умный, глупый и так далее. При этом, нечеткая логика дает возможность строить базы знаний и экспертные системы нового поколения, способные хранить и обрабатывать неточную информацию как существенную. Разные системы, реально существующие на процессах нечеткой логики, давно разработаны и практически внедрены в таких областях работы, как, например, управление технологическими процессами, управление транспортом, и управление бытовой техникой, и медицинская и техническая диагностика, и финансовый менеджмент, и финансовый анализ, и биржевое прогнозирование, и распознавание образов, и исследование рисковых, а также критических операций, и прогнозирование землетрясений, и составление автобусных расписаний, и климатический контроль в зданиях разной функциональной направленности.
В курсовой работе составными частями являются введение, два раздела, заключение, приложение, список использованных источников.
Список использованной литературы
Cписок использованных источников
1. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/ Л.А.Заде. – М.:Мир, 2014.– 166с.
2. Круглов В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода/ В.В.Круглов, М.И.Дли. – М.: Физматлит, 2012. – 198с.
3. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети/ В.В.Круглов, М.И.Дли, Р.Ю.Голунов. – М.: Физматлит, 2011.– 221с.
4. Леоленков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH/ А.В.Леоленков. – СПб, 2013.– 719с.
5. Самарский А.А. Математическое моделирование: идеи, методы, примеры/ А.А.Самарский, А.П.Михайлов. – М.:Наука, 2014. – 320с.
