1. Identifikace v procesu poznání a v procesu řízení.
2. Metody identifikace, apriorní a aposteriorní informace o identifikovaném systému. Identifikace struktury a parametrů systémů.
3. Identifikace metodou matematicko-fyzikální analýzy.
4. Experimentální metody identifikace. Deterministické a stochastické metody identifikace.
5. Modelování systémů podle druhu podobnosti (matematické, fyzikální, matematicko-fyzikální, kybernetické).
6. Klasifikace modelů podle různých hledisek.
7. Princip a obecný popis rovnicově a blokově orientovaných simulačních programů.
8. Ověřování modelu a simulační experiment.
9. Nekonvenční modelování - umělá inteligence (fuzzy modely, expertní modely, modely neuronových sítí, genetické algoritmy).
10. Modely neuronových sítí. Využití neuronových sítí pro modelování vybraných technologických procesů.
2. Metody identifikace, apriorní a aposteriorní informace o identifikovaném systému. Identifikace struktury a parametrů systémů.
3. Identifikace metodou matematicko-fyzikální analýzy.
4. Experimentální metody identifikace. Deterministické a stochastické metody identifikace.
5. Modelování systémů podle druhu podobnosti (matematické, fyzikální, matematicko-fyzikální, kybernetické).
6. Klasifikace modelů podle různých hledisek.
7. Princip a obecný popis rovnicově a blokově orientovaných simulačních programů.
8. Ověřování modelu a simulační experiment.
9. Nekonvenční modelování - umělá inteligence (fuzzy modely, expertní modely, modely neuronových sítí, genetické algoritmy).
10. Modely neuronových sítí. Využití neuronových sítí pro modelování vybraných technologických procesů.