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

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    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