Intelligens kommunikációs technológiák

A tantárgy angol neve: Intelligent Telecommunications Technologies

Adatlap utolsó módosítása: 2006. július 1.

Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Villamosmérnöki Szak

Műszaki Informatika Szak

Választható tárgy
Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
VITT4394   4/0/0/v 5 1/1
4. A tantárgy előadója

Név:

Beosztás:

Tanszék, Int.:

Dr. Kóczy T. László

egyetemi tanár

TMIT

Dr. Levendovszky János

egyetemi docens

HIT
5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

matematika, digitális technika, optimalizálás, véletlen folyamatok, hálózati protokollok

6. Előtanulmányi rend
Ajánlott:
  • analízis
  • algebra
  • formális logika
  • valószínűségszámítás
  • tömegkiszolgálás
7. A tantárgy célkitűzése

A távközlési hálózatok “algoritmikus” intelligenciáját megalapozó számítási paradigmák (soft-computing, fuzzy rendszerek és neurális hálózatok), valamint ezek alkalmazásainak ismertetése a modern kommunikációs technológiákban.

8. A tantárgy részletes tematikája

Neurális hálózatok:

– Rövid bevezetés a neurális hálózatok elméletébe (előrecsatolt, visszacsatolt hálók, tanulás,)

– A Hopfield hálók konvergencia tulajdonságai és információelméleti kapacitásuk

– Multiuser detekció Hopfield hálókkal

– QoS kommunikáció a csomagkapcsolt hálózatokban Hopfield hálók segítéségével

– Hívásengedélyezés statisztikus módszerekkel

– Hívásengedélyezés neurális hálókkal

– Útvonalkeresés véletlen gráfokon Hopfield hálókkal

– Kommunikációs hálózatok megbízhatóságanalízise klasszikus mintavételezéssel (Monte Carlo, stratified sampling és importance sampling)

– Kommunikációs hálózatok megbízhatóságanalízise RBF típusú neurális hálókkal

Fuzzy rendszerek:

– Fuzzy halmazok alapjai

– Műveletek fuzzy halmazokon

– Fuzzy relációk

– Fuzzy rendszerek

– Alkalmazási példák

9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium)

Heti 2x2 óra előadás.

10. Követelmények

a. A szorgalmi időszakban: 1 db ZH

b. A vizsgaidőszakban: vizsga

  1. Elővizsga: nincs
11. Pótlási lehetőségek
12. Konzultációs lehetőségek

Az oktatóval történő megbeszélés alapján.

13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

Kóczy T. László – Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek, Typotex Kiadó, 2000

S. Haykin: “Neural networks – a comprehensive foundation”, Prentice Hall, 1999

14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka

(a tantárgyhoz tartozó tanulmányi idő körülbelüli felosztása a tanórák, továbbá a házi feladatok és a zárthelyik között (a felkészülésre, ill. a kidolgozásra átlagosan fordítandó/elvárható idők félévi munkaórában, kredit x 30 óra, pl. 5 kredit esetén 150 óra)):

Kontakt óra

56

Félévközi készülés órákra, ZH-ra

24

Kijelölt írásos tananyag elsajátítása

40

Vizsgafelkészülés

30

Összesen

150
15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

Név:

Beosztás:

Tanszék, Int.:

Dr. Kóczy T. László

egyetemi tanár

TMIT

Dr. Levendovszky János

egyetemi docens

HIT