Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Információ-ábrázolás

    A tantárgy angol neve: Information Representation

    Adatlap utolsó módosítása: 2010. május 4.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    Mérnök informatikus szak, MSc képzés
    Villamosmérnöki szak, MSc képzés
    Kognitív infokommunikáció mellékszakirány

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VITMM272   2/1/0/v 4  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Baranyi Péter Zoltán, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
    4. A tantárgy előadója

     Név: Beosztás: Tanszék, Int.:
     Dr. Baranyi Péter tudományos tanácsadó BME-TMIT
     Dr. Kóczy T. László egyetemi tanár BME-TMIT

    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    A BSc képzésben megszerzett matematikai alapismeretekre.

     

    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:

    Befejezett BSc.

     

    7. A tantárgy célkitűzése

    A tantárgy célja, hogy áttekintse az információ-ábrázolásban használt klasszikus és modern modellezési technikákat és koncepciókat egészen Hilbert sejtésétől kezdve. Megalapozó matematikai tudást kíván adni a későbbi „Kognitív informatikai modellezés”, és a „Kognitív infokommunikáció alkalmazásai” című tantárgyakhoz. A tárgy olyan szemléletet mutat be és eszközöket ismertet, melyeknek fő jellemzője, hogy az információt uniform és automatikus módon ábrázolja és kezelje. A tárgy vizsgálja, hogy ezekben a módszerekben miként lehet az analitikus és a numerikus tulajdonságokat kvázi szétválasztani és külön kezelni. Ennek célja az, hogy úgy tudjuk a feladatokat megfogalmazni és az információt ábrázolni, hogy annak feldolgozása számítógéppel uniform módon legyen megfogalmazható minimális emberi intuíciót igényelve. 

    8. A tantárgy részletes tematikája

    - Az információ-ábrázolás klasszikus és modern módszereinek összehasonlítása.

    - A matematikai modellezési és közelítési technikák fejlődésének és az alkalmazott számítástudományi eszközöknek az áttekintés Hilbert 13. hipotézisétől napjainkig.

    - Áttekintése és vizsgálata az univerzális approximátorok tulajdonságaitnak az analitikus jellegű approximációs technikáktól indulva, az erre épülő lágy számítástudományi eszközökig.

    - Ismertése a Kolmogorov-féle univerzális approximátoroknak, a Gábor Dénes-féle nemlineáris szűrőkre épülő és tanítható modellezési technikáknak, valamint más lágy-számítástudományi eszközöknek az információ-ábrázolás szempontjából. Külön foyelmet fordítunk a tenzorszorzat-modellekre.

    - Vizsgálat arra, hogy jelentős szemléletváltozásnak lehetünk tanúi a mérnöki modellezésben és feladat-ábrázolásban. Ezzel kapcsolatban részletesen tanulmányozzuk, hogy a precíz analitikus leírást támogató szemléletek mellett hogyan jelentek meg a szemcsés szerkezetű közelítési módszerek.

    - Megvizsgáljuk hogy ezek a módszerek hogyan felelnek meg az uniformitásnak, a számítógépes és automatikus feldolgozhatóságnak. A megoldhatóság fogalmát is ennek megfelelően tágítjuk.

    - A tantárgy vizsgálja, hogy milyen esetekben fontosabb a pontos közelítés, és mikor fontosabb a pontos szerkezeti és strukturális felépítése az ábrázolandó információnak.

    - A tananyag példákat mutat az információk ábrázolásában megjelenő szemcsés szerkezetre épülő módszerekre és ahhoz tartozó uniform ábrázolási célokra, ami az információ-ábrázolás új generációját jelenti.

    - További példákon keresztül ismerteti a tantárgy a fentiekben említett változásokat, nevezetesen, hogy a mai számítástechnikai eszközök hatására előtérbe került az uniformitás, a feladat-független ábrázolás és automatizált megoldás a mérnöki feladatok igen tág osztályában. Itt konkrétan a politopikus és tenzorszorzat-modelleket vizsgáljuk.

    - A tantárgy megmutatja, hogy az információ-ábrázolás jóságát, feldolgozhatóságát és komplexitás közötti összefüggéseit hogyan lehet figyelembe venni szemcsés szerkezetekben.

    - Áttekintjük a szinguláris értékfelbontás alapú módszereket.

    - A tantárgy példákat mutat arra, hogy miként lehet modellezés során az analitikus és numerikus jelleget elválasztani, akár „black-box” modellezések esetén is, itt elsősorban a tenzorszorzat-modellek kanonikus alakját vizsgáljuk.

    - A tantárgy, példaként, egy négypropelleres vezető nélküli helikopter irányítási kérdéseit és azzal kapcsolatos információkat ábrázolja különböző szemcsés szerkezetű reprezentációkban, majd megmutatja, hogy ettől függően eltérő megoldások léteznek a helikopter stabil irányítására.

    - Megvizsgáljuk, hogy hogyan találjuk meg a megoldásokat uniform és számítógéppel automatizált egyszerűen módón kihasználva a szemcsés szerkezet előnyeit.

     

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) Előadás
    10. Követelmények
    • A szorgalmi időszakban: 1 zárthelyi dolgozat sikeres megírása az aláírás megszerzésének feltétele
    • A vizsgaidőszakban: írásbeli vagy szóbeli vizsga (létszámtól függően).
    • Elővizsga: nincs.
    11. Pótlási lehetőségek

    Zárthelyi pótlása a szorgalmi időszakban.

    12. Konzultációs lehetőségek

    Megbeszélés szerint.

    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Folyamatban van egy magyar nyelvű tankönyv elkészítése. Jelenleg hosszabb-rövidebb részek állnak rendelkezésre, ezt a hallgatók letölthetik az internetről. A tankönyv az alábbi tanulmányokra épül:

    1. P. Baranyi: „Tensor-Product Model-Based Control of Two-Dimensional Aeroelastic System”, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 29., No. 2., March-April,  2006, pp. 391-400.
    2. P. Baranyi, A. R. Várkonyi-Kóczy, Y. Yam and R. J. Patton: “Adaption of TS Fuzzy Models without Complexity Expansion: HOSVD based approach”, IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement, Vol. 54, No. 1, February, 2005, pp. 52-60.
    3. P. Baranyi, P. Korondi, R. J. Patton and H. Hashimoto: "Trade-off Between Approximation Accuracy and Complexity for TS fuzzy Models" Asian Journal of Control, Vol. 6. No. 1, issue 21, March, 2004, pp. 21-33.
    4. P. Baranyi, D. Tikk, Y. Yam and R. J. Patton: “From Differential Equations to PDC Controller Design via Numerical Transformation”, Computers in Industry, Elsevier Science, Vol. 51., 2003, pp. 281-297.

     

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra  42
    Félévközi készülés órákra  10
    Felkészülés zárthelyire  17
    Házi feladat elkészítése    -
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása    3
    Vizsgafelkészülés  48
    Összesen120
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta
     Név: Beosztás: Tanszék, Int.:
     Dr. Baranyi Péter tudományos tanácsadó BME-TMIT
     Dr. Kóczy T. László egyetemi tanár BME-TMIT
     Dr. Petres Zoltán ösztöndíjas BME-TMIT