Fuzzy množiny v rozhodovacích procesoch
- Kredity: 6
- Ukončenie: Skúška
- Rozsah: 2P + 2C
- Semester: zimný
- Ročník: 2
- Fakulta hospodárskej informatiky
Vyučujúci
Zaradený v študijných programoch
Výsledky vzdelávania
Výstupy vzdelávania po absolvovaní predmetu
Znalosti (vedomosti)
A. Pochopiť podstatu sémantickej neurčitosti reálneho sveta a princípy jej modelovania pomocou fuzzy množín.
F. Rozumieť princípom modelovania a práce s vágnymi dátami v databázových systémoch.
H. Získať prehľad o úlohe fuzzy logiky a fuzzy množín vo vysvetliteľnej umelej inteligencii a ich prínose k interpretovateľnosti modelov.
Zručnosti
B. Vytvárať flexibilné (fuzzy) dopyty nad databázami a interpretovať ich výsledky.
C. Logicky agregovať atomické požiadavky s využitím fuzzy agregačných operátorov.
D. Vytvárať a interpretovať kvantifikované súhrny nad dátami pomocou fuzzy lingvistických výrazov.
E. Aplikovať flexibilné fuzzy odvodzovanie a klasifikačné modely pri spracovaní dát.
Kompetentnosti
G. Samostatne a zodpovedne aplikovať získané poznatky a zručnosti pri riešení praktických úloh v oblasti práce s neurčitými a vágnymi dátami.
E. Zodpovedne využívať fuzzy odvodzovanie a klasifikačné prístupy pri riešení komplexných analytických úloh v aplikačnej praxi.
Stručná osnova predmetu
1. Úvod do fuzzy množín a fuzzy logiky a porovnanie s klasickým prístupom v logike a teórii množín
2. Fuzzy aritmetika.
3. Logické agregačné funkcie a ich aplikovateľnosť v hodnotení záznamov a súhrnných informácií
4. Flexibilné (fuzzy) dopyty nad relačnými databázami.
5. Problémy prázdnej množiny výsledkov a príliš veľkého počtu selektovaných záznamov.
6. Lingvistické súhrny nad kategorickými a numerickými dátami.
7. Fuzzy odvodzovanie (Mamdani a Sugeno model, defuzzifikácia).
8. Flexibilné pravidlové systémy a fuzzy IF-THEN pravidlá (vytváranie a hodnotenie ich kvality).
9. Fuzzy relačné databázy (základný model a fuzzy meta model)
10. Dopytovanie vo fuzzy relačných databázach a dátových skladoch.
11. Funkcie možnosti (possibility) a nutnosti (necessity) pre hodnotenie fuzzy dát.
12. Prehľad pokročilých konceptov: typ II fuzzy množiny, hesitant fuzzy množiny a intuitionistic fuzzy množiny
13. Úloha a možnosti fuzzy logiky vo vysvetliteľnej umelej inteligencii.
Odporúčaná literatúra
HUDEC M. (2015). Fuzzy logika pre hospodársku informatiku. Ekonóm, Bratislava.
KOLESÁROVÁ A., KOVÁČOVÁ M. (2004). Fuzzy množiny a ich aplikácie. Slovenská technická univerzita v Bratislave, Bratislava.
KLIR, G., YUAN, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic, theory and applications. Prentice Hall, New Jersey.
SILER W., BUCKLEY, J. (2005). Fuzzy expert systems and fuzzy reasoning. John Wiley & Sons, Inc, New Jersey.
ZIMMERMANN H. J. (2001). Fuzzy set theory – and its applications. Kluwer Academic Publishers, London.
HUDEC M. (2016). Fuzziness in Information Systems - How to Deal with Crisp and Fuzzy Data in Selection, Classification, and Summarization. Springer, Cham.
GALINDO, J. (Ed.) (2008). Handbook of Research on Fuzzy Information Processing in Databases. IGI Global,Hershley.
Sylabus predmetu
1. Úvodná časť sa venuje fuzzy množinám a fuzzy logike a ich porovnaniu s klasickým prístupom v logike a teórii množín. Zdôrazňuje sa spôsob práce s neurčitosťou a vágnosťou informácií. 2. Preberá sa fuzzy aritmetika ako nástroj výpočtov s fuzzy hodnotami. Vysvetľujú sa základné operácie a ich vlastnosti z hľadiska praktického využitia. 3. Rozoberajú sa logické agregačné funkcie a ich aplikovateľnosť pri hodnotení jednotlivých záznamov a súhrnných informácií. Dôraz sa kladie na interpretáciu agregovaných fuzzy výsledkov. 4. Predmet sa venuje flexibilnému (fuzzy) dopytovaniu nad relačnými databázami. Vysvetľujú sa princípy formulácie a spracovania fuzzy dopytov. 5. Pozornosť sa venuje problémom prázdnej množiny výsledkov a príliš veľkého počtu selektovaných záznamov. Rozoberajú sa fuzzy prístupy k riešeniu týchto problémov. 6. Obsahom sú lingvistické súhrny nad kategorickými a numerickými dátami. Vysvetľuje sa využitie fuzzy lingvistických výrazov pri opisovaní dátových súborov. 7. Rozoberá sa fuzzy odvodzovanie vrátane Mamdaniho a Sugeno modelu. Vysvetľuje sa úloha defuzzifikácie pri získavaní ostrých výstupov. 8. Predmet sa venuje flexibilným pravidlovým systémom a fuzzy IF–THEN pravidlám. Rozoberá sa tvorba pravidiel a hodnotenie ich kvality a vhodnosti. 9. Vysvetľujú sa fuzzy relačné databázy vrátane základného fuzzy modelu a fuzzy meta modelu. Zdôrazňujú sa rozdiely oproti klasickým relačným databázam. 10. Obsahom je dopytovanie vo fuzzy relačných databázach a dátových skladoch. Pozornosť sa venuje integrácii fuzzy konceptov do analytického spracovania dát. 11. Preberajú sa funkcie možnosti a nutnosti ako nástroje hodnotenia fuzzy dát. Vysvetľuje sa ich význam pri rozhodovacích procesoch. 12. Predmet poskytuje prehľad pokročilých konceptov fuzzy množín. Pozornosť sa venuje fuzzy množinám typu II, hesitant fuzzy množinám a intuitionistic fuzzy množinám. 13. Záverečná časť sa zameriava na úlohu a možnosti fuzzy logiky vo vysvetliteľnej umelej inteligencii. Zdôrazňuje sa prínos fuzzy prístupov k transparentnosti a interpretovateľnosti modelov.
Podmienky na absolvovanie predmetu
Skúška 60% hodnotenia. Skúška pozostáva z dvoch častí: overenie teoretických vedomosti a konkrétnych úloh na riešenie. Teoretickou časťou sa overuje dosiahnutá úroveň výsledkov vzdelávania A., D., F., H., riešením problémových úloh sa overuje dosiahnutá úroveň výsledkov vzdelávania B., C., E.,G.
Cvičenia 40% Náplňou cvičení je vypracovanie a obhájenie úloh modelovania neurčitosti. Súčasťou hodnotenia študenta je tiež jeho aktivita počas semestra. Hodnotením úloh a testu sa hodnotia nasledovné výsledky vzdelávania: B., C., D., E., G.
Pracovné zaťaženie študenta
Pracovné zaťaženie študenta (v hodinách):
6 kreditov x 52 hodín = 150 hodín
Rozdelenie študijného zaťaženia:
Účasť na prednáškach a seminároch: 52 hodín
Príprava na semináre: 18 hodín
Príprava na úlohy a test: 40 hodín
Príprava na skúšku: 40 hodín
Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu
slovenský
Dátum schválenia: 04.03.2025
Dátum poslednej zmeny: 04.01.2026
Dátum schválenia: 04.03.2025
Dátum poslednej zmeny: 04.01.2026