Fuzzy and Neuro-Control - Modultafeln of TU Ilmenau
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courses,
examinations.
subject properties subject number 100726 - common information | |
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subject number | 100726 |
department | Department of Computer Science and Automation |
ID of group | 2211 (Automation Engineering Group) |
subject leader | N. N. |
language | Deutsch |
term | Wintersemester |
previous knowledge and experience | Abschluss der Grundausbildung in Mathematik, Regelungstechnik, Systemanalyse |
learning outcome | Aneignung von Kenntnissen und praktischen Fertigkeiten beim Entwurf von Fuzzy- und Neuro-Systemen zur Anwendung auf den Gebieten der Modellbildung, des Entwurfs regelungstechnischer Systeme und der Lösung von Klassifikationsaufgaben in wissensbasierten Entscheidungshilfesystemen. Kennenlernen von Basismechanismen und Anwendungsgebieten von Evolutionären Algorithmen. |
content | Grundlagen der Fuzzy-Theorie, Module des Fuzzy-Systems, Kennlinien und Kennflächen von Fuzzy-Sytemen, Fuzzy-Modellbildungsstrategien, Fuzzy-Klassifikation und -Klassensteuerung, optimaler Entwurf von Fuzzy-Steuerungen und Regelungen, adaptive/lernende Fuzzy-Konzepte, Beispiele aus Technik, verwendete Tools: Fuzzy-Control Design Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox für MATLAB. Theoretische Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze. Lernstrategien (Hebbsches Lernen, Delta-Regel Lernen, Competetives Lernen). Vorstellung grundlegender Netzwerktypen wie Perzeptron, Adaline, Madaline, Back-Propagation Netze, Kohonen-Netze. Modellbildung mit Hilfe Neuronaler Netze für statische (Polynommodell) und dynamische (Differenzengleichungsmodell, Volterra-Reihen-Modell) nichtlineare Systeme einschließlich entsprechender Anwendungshinweise (Fehlermöglichkeiten, Datenvorverarbeitung, Gestaltung des Lernprozesses). Strukturen zur Steuerung/Regelung mit Hilfe Neuronaler Netze (Kopieren eines konventionellen Reglers, Inverses Systemmodell, Internal Model Control, Model Predictive Control, direktes Training eines neuronalen Reglers, Reinforcement Learning). Methoden zur Neuro-Klassifikation (Backpropagation, Learning Vector Quantization). Anwendungsbeispiele und Vorstellung von Entwicklungstools für Künstliche Neuronale Netze , verwendete Tools: Neural Network Toolbox für MATLAB, HALCON, NeuralWorks Professional. |
media of instruction | Bei der Vorlesung werden über Beamer die wichtigsten Skizzen, Gleichungen und Strukturen dargestellt. Einfache Beispiele, das Herleiten von Gleichungen und die Erstellung von Strukturen werden anhand von Tafelbildern entwickelt. Zusätzlich wird der Lehrstoff mit Beispielen unter Verwendung der in MATLAB vorhandenen Toolboxen anhand untermauert. Die Vorlesungsfolien und das Skript können als PDF-Dokument heruntergeladen werden. Es findet zusätzlich zur Vorlesung alle zwei Wochen ein rechnergestütztes Seminar statt, in welchem die Studenten unter Verwendung von MATLAB/Simulink Aufgaben im Bereich der Modellbildung, Regelung und Klassifikation mit Fuzzy und Neuro Methoden lösen. |
literature / references |
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evaluation of teaching |
Details reference subject | |
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subject name | Fuzzy and Neuro-Control |
examination number | 220398 |
credit points | 5 |
SWS | 4 |
on-campus program (h) | 45 |
self-study (h) | 105 |
Obligation | obligatory |
exam | examination performance with multiple performances |
details of the certificate | |
Signup details for alternative examinations | |
maximum number of participants |
Details in major Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 (AT), Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2014, Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 (AT), Master Ingenieurinformatik 2014, Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 (AT), Master Wirtschaftsingenieurwesen 2018 (AT) | |
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subject name | Fuzzy and Neuro-Control |
examination number | 220398 |
credit points | 5 |
on-campus program (h) | 45 |
self-study (h) | 105 |
Obligation | obligatory elective |
exam | examination performance with multiple performances |
details of the certificate | |
Signup details for alternative examinations | |
maximum number of participants |
Details in major Master Electrical Power and Control Engineering 2013, Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 (AST) | |
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subject name | Fuzzy and Neuro-Control |
examination number | 220398 |
credit points | 5 |
on-campus program (h) | 45 |
self-study (h) | 105 |
Obligation | obligatory |
exam | examination performance with multiple performances |
details of the certificate | |
Signup details for alternative examinations | |
maximum number of participants |
Details in major Master Mechatronik 2008, Master Mechatronik 2014 | |
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subject name | Fuzzy and Neuro-Control |
examination number | 220398 |
credit points | 5 |
on-campus program (h) | 34 |
self-study (h) | 116 |
Obligation | obligatory elective |
exam | examination performance with multiple performances |
details of the certificate | |
Signup details for alternative examinations | |
maximum number of participants |