Универзитет у Новом Саду Технички Факултет "Михајло Пупин" Зрењанин

Meko računarstvo


Ispitna pitanja

Od marta 2020. godine

1. Definicija fazi skupa (str. 8 - 10)
2. Vrste fazi skupova (str. 8 - 10)
3. Funkcije pripadnosti (str. 10 - 12)
4. Osnovne osobine fazi skupova (str. 13 - 16)
5. Uslovi koje moraju zadovoljiti T-norme i S-norme (str. 21 - 23)
6. Lingvističke (fazi) promenljive i njene vrednosti (str. 27 - 28)
7. Fazi propozicije i fazi logički veznici (str. 31 - 33)
8. Generalizovani modus ponens (str. 43)
9. Mamdani tip fazi kontrolera (str. 58 - 59)
10. Dimenzije sinaptičkih matrica, vektora ulaza i biasa NM (str. 87 - 88)
11. Proračun izlaza jednoslojne NM - eq 6.1.2 (str. 97 - 99)
12. Proračun izlaza višeslojne NM (str. 115 - 116)

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Pre marta 2020. godine


1.      Nastanak i razvoj mekog računarstva (Soft Computing).
2.      Fuzzy razmišljanje – odnos prema klasičnoj logici i verovatnoći.
3.      Pojam fuzzy skupa.
4.      Funkcija pripadnosti – osobine i oblici.
5.      Normalnost i konveksnost fuzzy skupa.
6.      Okvir spoznaje pojma i fuzzy iskaz.
7.      Lingvističke promenljive i njihove vrednosti.
8.      Princip razlaganja.
9.      Princip proširenja.
10.    Operacije sa fuzzy skupovima.
11.    Grafički prikaz operacije sa fuzzy skupovima.
12.    Poredenje fuzzy skupova.
13.    Logičke mere – norme.
14.    Logičke operacije izražene pomocu T-normi (konormi).
15.    Bulovski prilaz fuzzy logici.
16.    Bulovska H-norma.
17.    Lingvistički modifikatori.
18.    Fazifikacija.
19.    Fuzzy relacija.
20.    Fuzzy zaključivanje.
21.    Metoda odsecanja u fuzzy zaključivanju.
22.    Mamdanijev i Klinijev metod transformacije fuzzy pravila u relaciju.
23.    Defazifikacija.
24.    Fuzzy upravljanje.
25.    Fuzzy kontroleri.
26.    Fuzzy kontroler za obrnuto klatno.
27.    Mogućnosti Fuzzy Logic Toolbox-a u Matlab-u (FIS i ANFIS).
28.    Fuzzy algoritam.
29.    Primene fuzzy logike u inženjerstvu i bazama podataka.
30.    Primene fuzzy logike u odlučivanju i dijagnostici.
31.    Nastanak i razvoj V.N.M.
32.    Modeli prirodnog i veštackog neurona.
33.    Oblici aktivacione funkcije.
34.    Obučavanje V.N.M. (Tipovi, zakon učenja i Backpropagation).
35.    Vrste V.N.M.
36.    Primene V.N.M. (Razlika od digitalnih računara i oblasti primene).
37.    Fuzzy neuron i fuzzy neuronske mreže.
38.    Neuro-fuzzy i fuzzy-neuro sistemi.
39.    Genetički algoritmi.
40.    Grubi skupovi.

Literatura

1. Vladimir Brtka, "Meko računarstvo", Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin 2013.
2. Pero Subašić, "Fazi logika i neuronske mreže", Tehnička knjiga, Beograd 1997.
3. Hotomski Petar, "Sistemi veštačke inteligencije", Tehnički fakultet "Mihajlo Pupin", Zrenjanin 2006.
4. Engelbrecht Andreas, "Computational Intelligence, An Introduction", John Wiley & Sons, Ltd, England 2002.