Doktori kurzusok




Скачать 34.77 Kb.
НазваниеDoktori kurzusok
Дата19.01.2013
Размер34.77 Kb.
ТипДокументы
Doktori kurzusok

2012-2013. tanév I. (őszi) félév


  1. Balázs Péter: Képrekonstrukció

  2. Csendes Tibor: Globális optimalizálás

  3. Dombi József: Többtényezős döntések

  4. Fülöp Zoltán: Faautomaták

  5. Gyimóthy Tibor: Gépi tanulási módszerek a szoftverfejlesztésben

  6. Mingesz Róbert: Virtuális méréstechnika

  7. Palágyi Kálmán: Digitális topológia és matematikai morfológia

  8. Pluhár András: Véletlen módszer a kombinatorikában

  9. Képfeldolgozó nyári iskola (2012. július)


1. Balázs Péter: Képrekonstrukció (szakirányos kurzus kibővítése)


Képek, vetületek, rekonstrukció, rekonstrukciós probléma

 - Vetület-szelet tétel, konvolúciós rekonstrukció

 - Algebrai rekonstrukciós technikák, egyéb rekonstrukciós módszerek.

 - 3D tárgyak rekonstrukciója, számítógépes tomográfia

 - Orvosi képek rekonstrukciója (CT, MRI, SPECT, PET, US)

 - A tomográfia ipari és egyéb alkalmazásai

 - Diszkrét tomográfia és alkalmazásai (orvostudomány, elektronmikroszkópia, nemroncsoló anyagvizsgálat)


Ajánlott irodalom:

 - Balázs Péter: Képrekonstrukció, Typotex Kiadó, 2011.

 - G T. HERMAN: Image Reconstruction from Projections, Academic Press, 1980

 - G.T. HERMAN, A. KUBA: Discrete Tomography: Foundations, Algorithms, and Applications, Birkhauser, 1999

 - G.T. HERMAN, A. KUBA: Advances in Discrete Tomography and Its Applications, Birkhauser, 2007

 - A.C. KAK, M. SLANEY: Principles of Computerized Tomographic Imaging, IEEE Press, New York, 1999

2. Csendes Tibor: Globális optimalizálás (angolul)


A szakirányos kurzus (http://www.inf.u-szeged.hu/oktatas/kurzusleirasok/I022.xml ) anyaga az alábbiakkal bővül:


A globális optimalizálási feladat különböző alakjai, műveletigényének viszonya a lineáris programozáséhoz.


Az egyes globális optimalizálási feladatok egymásba való átalakítása, redukálása egy-dimenziós feladatra.


A globális optimalizálási módszerek osztályai, a felhasznált információ típusa szerinti csoportosítás.


Sztochasztikus és multi-start eljárások globális optimalizálásra, ezek konvergenciája és megállási feltételei.


A Lipschitz-konstans ismeretére támaszkodó módszerek, konvergenciatételek, egy- és több-dimenziós eljárások.


Intervallum-aritmetika: a 4 alapművelet, a négyzetreemelés, a gyökvonás, a standard függvények kiterjesztése intervallum-argumentumra.


A bit-billentés szerepe számítógépeken.


A naiv-, vagy természetes intervallum-kiterjesztés becslésének minősége, lineáris konvergencia.


A központi alak (centered form), és más befoglaló függvények, négyzetes konvergencia.


Az automatikus deriválás és szerepe a befoglaló függvények javításában.


A Moore-Skelboe intervallum-felezési algoritmus, és alkalmazása globális optimalizálásra és érzékenység-vizsgálatra.


Konvergencia-sebesség.


Gyorsító vizsgálatok intervallumos korlátozás és szétválasztás típusú algoritmusokban.


Intervallumos Newton algoritmus, patológikus feladatok.


Intervallumos módszer a szinthalmaz jellemzésére.


Néhány intervallum-aritmetikát támogató programozási nyelv: PASCAL-SC, PASCAL-XSC, C-XSC, FORTRAN-XSC, ACRITH, ARITHMOS, ...


3. Dombi József: Többtényezős döntések

  • Döntéselmélet alapfogalmai

    • Elemi döntési módszerek: Kielégítésretörekvő-, diszjunktív- dominancia-, lexikografikus-, maxmin- , maximax módszer

  • Döntések bizonytalanság mellett

    • Döntések valószínűség alapján, várható pénzérték alapján

    • Nem teljes informáltság melletti döntés

    • Döntési fák

  • Értékelő függvények

    • Preferencia reláció értékelő függvény létezésének kérdése

    • Additív értékelő függvények

    • Értékelés dekompozíciója

    • Többtényezős értékelő függvények

  • Hasznossági függvények

    • Axiómarendszerek

    • Előállításuk

    • Többtényezős hasznossági függvények előállítása

  • Additív hasznossági függvény

  • Multiplikatív hasznossági függvény

    • Tulajdonságai

    • Kapcsolata a folytonos logikával

  • Nem-klasszikus döntési modellek

    • Küszöbérték

    • Összehasonlíthatlanság

    • ELECTRE PROMETHEE módszer

  • Preferenciák és tulajdonságaik

  • Fuzzy elmélet és a többtényezős döntések

  • Súlyozási módszerek

    • Egyszerű súlyozás

    • SMART, Saaty-féle AHP módszer

  • Alkalmazások

  • UTA módszer

  • GRIP módszer

  • Sound Score módszer

4. Fülöp Zoltán: Faautomaták (szakirányos kurzus kibővítése)


Algebrai alapfogalmak. A faautomaták különböző típusai. Reguláris fanyelvtanok. Műveletek erdőkön. Reguláris kifejezések, Kleene tétele fanyelvekre. MSO-ban definiálható fanyelvek, Büchi tétele. Faautomaták minimalizálása. Pumpáló lemma és eldönthetőségi kérdések. Lokális erdők. A faautomaták és a környezetfüggetlen nyelvek kapcsolata. Súlyozott faautomaták.


Ajánlott irodalom:

Gécseg Ferenc: Automaták és formális nyelvek, 6. fejezet. Polygon, Szeged, 2005.

H. Comon, M. Dauchet, R. Gilleron, F. Jacquemard, D. Lugiez, S. Tison, and M. Tommasi, Tree automata techniques and applications, http://www.grappa.univ-lille3.ft/tata, 1997.

Z. Fülöp, H. Vogler, Weighted Tree Automata and Tree Transducers, in: Handbook of Weighted Automata (Szerk.: M. Droste, W. Kuich és H. Vogler), Springer-Verlag, 2009, Chapter 9, 313-403.


5. Gyimóthy Tibor: Gépi tanulási módszerek a szoftverfejlesztésben


Bevezetés

Hiba előrejelzés, becslés (bug prediction)

Információ kinyerés alkalmazásai (information retrieval)

Költségbecslés (cost prediction)

Klaszterezés (clustering)


Ajánlott irodalom:

- Du Zhang, Jeffrey J.P. Tsai (ed): Advances in Machine Learning

Applications in Software Engineering

- Du Zhang, Jeffrey J.P. Tsai (ed): Machine Learning Applications in

Software Engineering

- Válogatott cikkek

6. Mingesz Róbert: Virtuális méréstechnika


A LabVIEW egy olyan grafikus programozási környezet, melyet bárki gyorsan és

könnyen megtanulhat. Mérnöki és tudományos feladatokra van optimalizálva:

széleskörű beépített analíziskönyvtárral rendelkezik, segíti az adatok

megfelelő vizualizációját, számos műszer és eszköz vezérelhető segítségével

és rendkívül gyorsan fejleszthetők vele színvonalas alkalmazások.


A kurzus során a hallgatók megismerkedhetnek a LabVIEW programozási

környezettel, megtanulhatják a LabVIEW programozás alapjait valamint

találkozhatnak szenzorokkal és programozhatnak műszereket is.


Tematika:

- G-nyelv, adatfolyam-vezérelt programvégrehajtás

- Adattípusok, aritmetikai, logikai és egyéb műveletek

- Programozási struktúrák, ciklusok, alprogramok

- File I/O

- Hangkártya kezelése

- Analízis könyvtár, FFT, statisztika, illesztések

- Kommunikáció műszerekkel

- Eseményvezérelt programozás LabVIEW-ban*

- Párhuzamos végrehajtás és szinkronizáció*

- Műszer driverek telepítése*

- NI műszerek kezelése*

- Valós idejű vezérlés*

- Toolkit-ek használata*


A csillaggal megjelölt témakörök elsősorban azoknak szólnak, akik korábban

már elsajátították a LabVIEW programozás alapjait. Ezekhez a témakörökhöz

hozzátartozik a feladatok minél önállóbb végrehajtása.


Értékelés:

A hallgató a félév során egy komolyabb, LabVIEW programozáson alapuló

projektet kell megvalósítson és dokumentáljon.. A projekt témáját az oktató

előzetesen jóvá kell hagyja. Projekt témakörök:

- Saját kutatáshoz kötődő komplex LabVIEW program

- Kurzuson be nem mutatott műszer vezérlése LabVIEW-n keresztül, demó

alkalmazások készítése

- Valamilyen komplexebb demó alkalmazás készítése

7. Palágyi Kálmán: Digitális topológia és matematikai morfológia


Tematika:

Digitális képek, szomszédságok, Jordan-tulajdonság

Topológiai jellemzők, lyukak

Képművelet, addíció, redukció, topológia-megőrzés, topológiai mag

Egyszerű pontok 2D-ben

Egyszerű pontok 3D-ben

Topológia-megőrző párhuzamos redukciók

Erózió, dilatáció, nyitás, zárás, morfológiai szűrés

Határkivonás, régiófeltöltés, komponenskivonás, vázkijelölés

Hit-or-miss transzformáció, vékonyítás, vastagítás, váztisztítás, konvex burok

Morfológiai műveletek többszintű képeken


Ajánlott irodalom:

R. Klette, A. Rosenfeld: Digital geometry - Geometrical methods for digital picture analysis, Elsevier - Morgan kaufman Publishers, 2004.

E.R. Dougherty, R.A. Lotufo: Hands-on morphological image processing, SPIE Press, 2003.


8. Pluhár András: Véletlen módszer a kombinatorikában


Alapfogalmak, diszkrét mértékterek.


A várható érték linearitása és néhány következménye (Ramsey számok, Szele tétel, összeg mentes halmazok, maximális vágás, minimális domináló halmaz, függetlenségi szám becslései, LYM egyenlőtlenség, crossing lemma).

Hipergráf 2-színezés (Erdős alsó és felső korlátja).

Újraszínezés (Beck, Radhakrisnan és Srinivasan eredményei). Permutációs módszer.

Második momentum módszer és néhány alkalmazása (számelmélet, különböző összegek, véletlen gráfok).

Lovász Lokális Lemma és alkalmazásai.

Négy függvény tétel és az FKG tétel.

Martingálok és véletlen gráf kromatikus száma. Chernoff korlát.

Beck-Fiala tétel.

Derandomizáció, Erdős-Selfridge tétel.


Szakirodalom:

Noga Alon and Joel Spencer, The Probabilistic Method, Wiley-Interscience; 3rd edition.

Похожие:

Doktori kurzusok iconMultidiszciplináris orvostudományi doktori

Doktori kurzusok iconHadtudományi Doktori Iskola

Doktori kurzusok iconGazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskola

Doktori kurzusok iconA doktori iskola képzési és kutatási programja

Doktori kurzusok iconDoktori oktatбsi programok (tanterv, tanegysйgek megnevezйse, kцtelez?, vбlaszthatу, уraszбm, kreditйrtйk, az йrtйkelйs mуdja)
Ъk-1 – Az ъjkori filozуfia йrtelmezйsйnek f? tнpusai (Main Types of the Interpretation of Early Modern Philosophy)
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница