Controlo Difuso e Aprendizagem
5
2019-2020
02011086
Automação e Controlo
Português
Inglês
Presencial
Semestral
6.0
Obrigatória
2º Ciclo - Mestrado
Conhecimentos de Base Recomendados
Não aplicável.
Métodos de Ensino
Aulas teóricas do tipo magistral com exposição, recorrendo a meios audiovisuais, dos conceitos, princípios, teorias e metodologias e com a apresentação de exemplos de concretização e aplicação.
Aulas práticas laboratoriais com a orientação do docente: nestas, haverá algum tempo dedicado a apresentação de tópicos relevantes para a execução dos trabalhos práticos; e o restante tempo será dedicado à realização de trabalhos práticos que exijam a aplicação e conjugação de conceitos distintos.
Resultados de Aprendizagem
Adquirir competências necessárias a conhecer e aplicar os conceitos fundamentais relativos aos sistemas difusos e redes neuronais, bem como analisar, compreender e projetar sistemas de controlo difuso e sistemas baseados em redes neuronais. Adquirir competências necessárias a conhecer e aplicar conceitos fundamentais relativos a aprendizagem automática.
Aquisição de competências em análise e síntese, raciocínio crítico, resolução de problemas, aprendizagem autónoma, aplicação prática de conhecimentos teóricos, e adaptabilidade a novas situações.
Estágio(s)
NãoPrograma
Lógica Difusa. Sistemas difusos. Bases de conhecimento, regras. Inferência difusa. Aprendizagem automática. Controladores difusos, e métodos de aprendizagem para a sua síntese e calibração automática. Controlo por supervisão difusa. Redes neuronais e arquiteturas de redes neuronais. Aprendizagem com redes neuronais. Controlo com redes neuronais. Integração de sistemas difusos e redes neuronais, controlador neuro-difuso.
Docente(s) responsável(eis)
Rui Alexandre de Matos Araújo
Métodos de Avaliação
Avaliação
Exame: 50.0%
Trabalho laboratorial ou de campo: 50.0%
Bibliografia
• Wang, L.-X. (1997) – A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice-Hall.
• Haykin, S. (1999) – Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2nd Edition, Prentice-Hall.
• Haykin, S. (2009) – Neural Networks and Learning Machines, 3rd Edition, Prentice-Hall.
• Araújo, R. (2015) – Controlo Difuso e Aprendizagem [Apontamentos], Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores, Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.
• Araújo, R. (2015) – Controlo Difuso e Aprendizagem: Exercícios e Soluções, Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores, Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.
• Lin, C.-T., Lee, C.S.G. (1997) – Neural Fuzzy Systems - A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice-Hall.
• Babuska, R. (1998) – Fuzzy Modeling for Control, Kluwer Academic Publishers.
• Krose, B., Smagt, P.V.D. (1996) – An Introduction to Neural Networks, The University of Amsterdam.