638-0905/04 – Identifikace a modelování (IM)
Garantující katedra | Katedra automatizace a počítačové techniky v průmyslu | Kredity | 10 |
Garant předmětu | prof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc. | Garant verze předmětu | prof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc. |
Úroveň studia | postgraduální | Povinnost | povinně volitelný typu B |
Ročník | | Semestr | zimní + letní |
| | Jazyk výuky | čeština |
Rok zavedení | 2019/2020 | Rok zrušení | |
Určeno pro fakulty | HGF, FMT | Určeno pro typy studia | doktorské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Student bude umět formulovat základní metody vytváření matematického popisu dynamických systémů pro účely simulace a syntézy jejich řízení, analyzovat reálné dynamické systémy a pro jejich matematický popis použít vhodné identifikační metody, formulovat základní metody realizace simulačních modelů na číslicovém počítači, sestavit matematické modely vybraných reálných procesů pomocí klasických simulačních programů a s využitím umělých neuronových sítí. Student získá přehled o základních principech matematicko-fyzikálního modelování, teorie podobnosti a modelování a o klasických metodách i metodách umělé inteligence potřebných k realizaci modelu.
Vyučovací metody
Individuální konzultace
Projekt
Anotace
Předmět se zabývá metodami vytváření matematického popisu systémů pro účely syntézy jejich řízení. Jsou probrány metody matematicko-fyzikální analýzy a metody experimentální identifikace. Pozornost je věnována deterministickým způsobům identifikace a identifikaci s náhodným průběhem vstupních veličin identifikovaných systémů. Závěru látky je věnován základům stochastického modelování a základním statistickým metodám identifikace systémů.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
E-learning
Další požadavky na studenta
Vypracování seminárního projektu na zadané téma.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Identifikace v procesu poznání a v procesu řízení.
2. Metody identifikace, apriorní a aposteriorní informace o identifikovaném systému. Identifikace struktury a parametrů systémů.
3. Identifikace metodou matematicko-fyzikální analýzy.
4. Experimentální metody identifikace. Deterministické a stochastické metody identifikace.
5. Modelování systémů podle druhu podobnosti (matematické, fyzikální, matematicko-fyzikální, kybernetické).
6. Klasifikace modelů podle různých hledisek.
7. Princip a obecný popis rovnicově a blokově orientovaných simulačních programů.
8. Ověřování modelu a simulační experiment.
9. Nekonvenční modelování - umělá inteligence (fuzzy modely, expertní modely, modely neuronových sítí, genetické algoritmy).
10. Modely neuronových sítí. Využití neuronových sítí pro modelování vybraných technologických procesů.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky
Předmět neobsahuje žádné hodnocení.