シラバス基本情報
授業内容・授業計画
| 授業の目標と概要 |
ソフトコンピューティングは、不確実性が伴われる現実問題への対処として手頃で実
用的な計算手法の提供を目指す技術分野である。この科目では、ソフトコンピューテ
ィングの中で、特にあいまいな知識を扱うファジィ理論、脳の持つすぐれた情報処理
能力の人工的な実現を目指すニューラルネットワーク、及び生物の進化過程を模擬す
る遺伝的なアルゴリズムを中心に講義し、その基本技術を修得することを期待する。
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履修上の注意
(準備する用具・
前提とする知識等)
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本授業に必要な基礎知識は集合・論理演算、微分積分、確率と基礎なプログ
ラミング技術である。数学の不明点の場合、これまで勉強した数学の教科書
や参考書を復習することが重要である。理解を深めるため、合計約15 回の演
習レポートを宿題として与えられる。
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| 到達目標 |
ファジィ論理やファジィ推論の基礎知識を理解し、それをあいまい性を含ん
だ制御や推論問題に応用できる能力、ニューラルネットワークと遺伝的なア
ルゴリズムの基礎知識を理解し、それをパターン認識と最適化問題に応用で
きる。
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| 成績評価方法 |
最終成績＝定期試験100 点±レポート10 点
1)定期試験60 点未満ではレポートを最終成績に加減算せず不合格点とする。
2)定期試験60 点以上ではレポートによる加減算は60 点以上100 点以下とす
る。
3)レポート100 点の場合、最終成績+10 点で加点し、0 点の場合、-10 点で減
点する。
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| テキスト・参考書 |
教科書：ソフトコンピューティング入門 田中雅博著科学技術出版
参考書：ファジィシステム、広田薫 (著),計測自動制御学会
参考書：ファジィ技術の実用化応用、広田薫（編著）、シュプリンガ・フェア
ラーク東京
参考書：パソコンで学ぶ遺伝的アルゴリズムの基礎と応用、石田良平、他（著）、
森北出版
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| メッセージ |
1）ノートを必ず取ること。
2）課題は必ず理解し、日限までに提出すること。
3）教科書・ノート・課題を必ず勉強すること
4）勉強をしても不明点は教員室まで聞きに来ること。
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| 授業の内容 |
授業項目 | 授業項目ごとの達成目標 |
1)ガイダンス、シラバス、ソフトコンピ
ューティングの概要(1 回)
2)ファジィ集合(1 回)
3)ファジィ数の演算(1 回)
4)ファジィ推論(1 回)
5)ファジィ関係と合成(1 回)
6)ファジィ制御(1 回)
7)ファジィ制御プログラム実習(1 回)
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1)ソフトコンピューティングの概要を理解できる。
2)ファジィ集合のあいまいさ表現を理解できる。
3)ファジィ数の計算ができる。
4)あいまいさを含んだ推論の概念を理解できる。
5)ファジィ関係と合成を理解できる。
6)ファジィ制御モデルの計算ができる。
7)ファジィ制御プログラムの基礎的部分の構築ができ
る。
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| 前期中間試験 |
実施する
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1)階層型ニューラルネットワーク(1 回)
2)誤差逆伝搬法(1 回)
3)誤差逆伝搬法によるパターン認識実習
(1 回)
4)遺伝的なアルゴリズムの概念(1 回)
5)組み合わせ最適化(1 回)
6)スキーマ定理(1 回)
7)単純遺伝的なアルゴリズムによる関数
最適化実習(1 回)
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1)ニューラルネットワークの概要を理解できる。
2)誤差逆伝搬法による学習アルゴリズムを理解できる。
3)誤差逆伝搬法によるパターン認識プログラムを作成、
実行、評価できる。
4)遺伝的なアルゴリズムの概念を理解できる。
5)組み合わせ最適化の概念を理解できる。
6)スキーマ定理の導出とその意味をできる。
7)単純遺伝的なアルゴリズムによる関数最適化プログラ
ムを作成、実行、評価できる。
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| 前期期末試験 |
実施する
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Syllabus 2008 -- Ver. 0.50