Kombinovanje numeričkih i kvalitativnih (lingvističkih) informacija u inženjerskim sistemima - inteligentni pristup zasnovan na upotrebi računarske inteligencije * Pojam inteligentnih sistema i njihoveosobine * Motivacija za primenu tehnikamekog računa * Meki račun iračunarskainteligencija * Osnovni elementi mekogračuna * Integracija raznorodnih tehnikamekog računa uhibridnim sistemima * Fazi-neuro-genetski sistemi
Veštačke neuronske mreže * Pojam idefinicija neuronskih mreža * Kratka istorija istraživanja neuronskihmreža * Metod povratne propagacije greškekod neuro mreža * Off-line učenje (batch) * On-line učenje (pattern-by-pattern) * Perceptroni * Adaline * Višeslojnipreceptroni sa povratnom propagacijomgreške * RBF mreže
Fazi sistemi * Matematičke osnove fazi sistema * Teorijafazi skupova * Fazi skupovi * Osobine faziskupova * Operacije nad fazi skupovima * Fazi relacije ioperacije nad njima * Fazibrojevi iprincip ekstenzije * Fazi logika * Aproksimativno rezonovanje
Ostale značajnije tehnike računarske inteligencije * Pojam globalne optimizacije * Optimizacija bez izvoda * Genetski algoritmi
Nelinerno modeliranje i identifikacija sistema primenom mekog računa i njihova primena u mehatronici * Tri različita pristupa modeliranju * Modeli "bele kutije" * Modeli "crne kutije" * Modeli "sive kutije" * Fazi-neuro i Fazi-neuro-genetski modeli * Odnos između neuro mreža i fazi modela * Integracija modeliranja zasnovanog na znanju imodeliranja na osnovu merenih podataka * Neke tipične prednosti i mane modeliranja zasnovanog na tehnikama mekog računa
Inteligentni sistemi upravljanja u mehatronici * Inteligencija umehatronici –upravljačkizadatak * Fazi upravljački sistemi * Struktura iprojektovanjekonvencionalnog fazi kontrolera * Neurokontroleri * Adaptivni fazi kontroleri * Hibridni neuro-fazi kontroleri * Klasifikacija hibridnih neuro-fazi kontrolera* Neuro-fazi-genetski sistemi upravljanja.
Vežbe • Realizacija neuro, fazi ihibridnih modela i upravljanja softverskim alatima Neural Networks Toolbox i Fuzzy Logic Toolbox softverskog paketa Matlab; • Praktična realizacija modela naosnovu dostupnih eksperimentalnihpodataka dobijenih utoku vežbanjana drugim predmetima smera; • Simulacija i fizička implementacija inteligentnih upravljanja u mehatroničkim sistemima.
Polaganje ispita:
Ispit se polaže pismeno i usmeno.Pismeni deo ispita se u pravilu realizuje kroz izradu seminarskog rada.
Literatura:
Ranković V. (2008), Inteligentno upravljanje, Mašinski fakultet Kragujevac.
Jang J.-S. R., Sun C.-T., Mizutani E.(1997), Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, UpperSaddle River.
Subašić P. (1997), Fazi logika i neuronske mreže, Tehnička knjiga,Beograd.
Sincak P., Vascak J., eds. (2000), Quovadis computational intelligence? - new trends and approaches in computational intelligence, Physica-Verlag, Heidelberg.
Jain L., De Wilde P., eds. (2001), Practical applications of computational intelligence techniques, Kluwer Academic Publishers, Boston.
Gupta M. M., Sinha N. K. (1996), Intelligent Control Systems, IEEE Press, New York.
Hirota K. et al., eds. (1999), Soft computing in mechatronics, Physica-Verlag, Heidelberg.
Preuzmite informativni materijal sa osnovnim informacijama o predmetu:
Mašinski fakultet Univerziteta u Nišu organizuje Treću međunarodnu konferencija "Mašinsko inženjerstvo u XXI veku". Konferencija će se održati u Nišu 17-18. septembra 2015
Mašinski fakultet u Nišu će 1. oktobra ove godine dodeliti zlatne indekse generaciji studenata koja je upisala Mašinski fakultet u Nišu pre 50 godina, školske 1965/66 godine.
Ove i sledece nedelje svečanim pro- gramima Univerzitet u Nišu obeležava pola veka postojanja i rada. Programi su namenjeni svim članovima Univer- ziteta, studentima i gradjanima Niša
