Fornire le conoscenze metodologiche di base sulla logica fuzzy e la teoria della possibilità e le diverse tecniche per la realizzazione di controllori fuzzy e di sistemi di elaborazione di dati sperimentali. Al termine del corso, il discente sarà in grado di valutare il progetto di un controllore fuzzy nonché di progettare e implementare autonomamente un sistema basato sulla logica fuzzy per l’analisi di dati sensoriali.
Curriculum
scheda docente materiale didattico
Trattamento delle informazioni incerte: Misure di Credibilità e Plausibilità, il Basic Mass Assignment e la regola di Dempster Shafer.
Sistemi ad apprendimento: la rete ANFIS.
Esercitazioni con l'impiego di Matlab. Sviluppo di progetti, Tesine.
Programma
Insiemi fuzzy: definizione ed estensione degli operatori logici usuali. Famiglie di operatori e loro semantica. Utilizzi diretti della logica fuzzy nell’elaborazione di dati sensoriali e nel controllo. Relazioni ed implicazioni fuzzy. Tipi di controllori fuzzy. Controllori di Mandami e controllori Takagi-Sugeno. Proprietà delle regole di un controllore fuzzy. Scelta fra un controllore “tradizionale” ed uno fuzzy.Trattamento delle informazioni incerte: Misure di Credibilità e Plausibilità, il Basic Mass Assignment e la regola di Dempster Shafer.
Sistemi ad apprendimento: la rete ANFIS.
Esercitazioni con l'impiego di Matlab. Sviluppo di progetti, Tesine.
Testi Adottati
Fornito dal docenteModalità Valutazione
Nel periodo di emergenza COVID-19 l’esame di profitto sarà svolto secondo quanto previsto all’art.1 del Decreto Rettorale n°. 703 del 5 maggio 2020 La prova orale è determinante per l’attribuzione della valutazione finale scheda docente materiale didattico
Trattamento delle informazioni incerte: Misure di Credibilità e Plausibilità, il Basic Mass Assignment e la regola di Dempster Shafer.
Sistemi ad apprendimento: la rete ANFIS.
Esercitazioni con l'impiego di Matlab. Sviluppo di progetti, Tesine.
Programma
Insiemi fuzzy: definizione ed estensione degli operatori logici usuali. Famiglie di operatori e loro semantica. Utilizzi diretti della logica fuzzy nell’elaborazione di dati sensoriali e nel controllo. Relazioni ed implicazioni fuzzy. Tipi di controllori fuzzy. Controllori di Mandami e controllori Takagi-Sugeno. Proprietà delle regole di un controllore fuzzy. Scelta fra un controllore “tradizionale” ed uno fuzzy.Trattamento delle informazioni incerte: Misure di Credibilità e Plausibilità, il Basic Mass Assignment e la regola di Dempster Shafer.
Sistemi ad apprendimento: la rete ANFIS.
Esercitazioni con l'impiego di Matlab. Sviluppo di progetti, Tesine.
Testi Adottati
Fornito dal docenteModalità Valutazione
Nel periodo di emergenza COVID-19 l’esame di profitto sarà svolto secondo quanto previsto all’art.1 del Decreto Rettorale n°. 703 del 5 maggio 2020 La prova orale è determinante per l’attribuzione della valutazione finale