ПОЧЕТНА
ФАКУЛТЕТ
О факултету
Организација
Акредитација
Запослени
Сертификати
Издавачка делатност
Скриптарница
Акта
Алумни
Јавне набавке
Документа
Контакт
СТУДИЈЕ
Опште информације
Основне студије
Мастер студије
Докторске студије
Ценовник
Дипломе
Обрасци
НАСТАВА
Наставно особље
Распоред наставе
Распоред испита
Календар
НАУКА
Пројекти
Центри и лабораторије
Истраживачи
Стипендије
Иновације и техничка решења
Научни скупови
Предмет
Обавештења
Резултати
Материјали

Примена метода меког рачунарства у рударском инжењерству

Студијски програм:
Рударско инжењерство (II семестар -DOS)
Назив предмета: Примена метода меког рачунарства у рударском инжењерству
Предавачи:
проф. др Игор Миљановић
Статус предмета: Изборни
ЕСПБ бодови: 10
Услов: -
Циљ предмета:
Упознавање са методама меког рачунарства и њиховом применом у рударству.
Исход предмета:
Студент је обучен за идентификацију проблема који се могу решавати методама меког рачунарства и развој модела појава и процеса у рударству применом метода меког рачунарства: генетски алгоритми, фази логика, неуронске мреже и хибридне методе.
Садржај предмета:

Теоријска настава
Увод у филозофију меког рачунарства. Концепт и историјски развој, Преглед метода меког рачунарства. Класификација, области примене. Увод у фази логику. Основни појмови. Фази скупови. Фази аритметика. Фази модели закључивања Мамдани, Такаги - Сугено. Фази модели појава и процеса у пракси. Увод у генетске алгоритме. Развој. Елементи генетских алгоритама. Примене генетских алгоритама. Увод у неуронске мреже. Модел неуронске мреже. Развој. Обучавање неуронских мрежа. Имплементација неуронских мрежа. Хибридне методе меког рачунарства. Остале методе меког рачунарства.

Практична настава
Проблем фази линеарне оптимизације у површинској експлоатацији Фази моделовање процеса припреме минералних сировина, Фази модел предвиђања потреса од минирања, Избор методе откопавања, Примена адаптивних генетских алгоритама у пројектовању у рударству, Примена неуро-фази система у моделовању у припреми минералних сировина, Израда семинарског рада

Литература:
  1. Karr C.L., Practical Applications of Computational Intelligence for Adaptive Control, CRC Press, 1999.
  2. Mitchell M., An introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, 1999.
  3. Rutkowski L., Neuro-fuzzy systems, Structures, Learning and Performance Evaluation, Kluwer, 2004.
  4. Zilouchian A., Jamshidi M., (eds), Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies, CRC Press, 2001.
  5. Reznick L., Fuzzy controllers, Newnes, 1997.
Метода извођења наставе:
Усмена излагања, практична настава (израда задатака), рад на рачунару.
Фонд:
Предавања Вежбе Други облици наставе Студијски истраживачки рад
4 0 0 0
Оцена знања:
Завршни испит Поена
Усмени испит

Предиспитне обавезе Поена
Колоквијуми20
Семинари50
Додатни услови оцењивања: -

Репозиторијум
Странице предмета
Запослени


Библиотека
Издавачка делатност
Скриптарница

Пројекти