| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bulanık Mantık | MUH301 | Seçmeli | Lisans | 3 | Güz | 5 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Yaşar BECERİKLİ
Prof. Dr. Mehmet Melih İNAL
Prof. Dr. Haluk KONAK
Prof. Dr. Mehmet YILDIRIM
Doç. Dr. Alev MUTLU
Doç. Dr. Taner ÜSTÜNTAŞ
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Bulanık mantık konusunu kavrar.
2) Bulanık mantık prensiplerini öğrenir ve uygular.
3) Bulanık kural oluşturma ve kural azaltma temellerini kavrar.
4) Bulanık modellemeyi uygular ve kavrar.
5) Bulanık mantıkta ileri konulara giriş yapar
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | |||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | ||
| Öğrenme Kazanımları | |||||||||||
| 1 | Yüksek | Orta | Orta | ||||||||
| 2 | Yüksek | Orta | Orta | ||||||||
| 3 | Orta | Orta | Orta | ||||||||
| 4 | Yüksek | Orta | Orta | ||||||||
| 5 | Yüksek | Orta | Orta | ||||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
Yapay Zeka
Dersin İçeriği
Bu ders normal (kesin) kümeler, bulanık mantık kümeleri, bulanık mantığın temelleri,bulandırma (fuzzification), çıkarım (Inference) ve durulandırma (Defuzzification),bulanık sayılar, bulanık kurallar, bulanık denetleme, bulanık tanıma, bulanık optimizasyon, bulanık sistem eğitimi ve uygulamalarını kapsar.
Haftalık Ders İzlencesi
1) Dersin işlenme şekli, faydalanılabilecek kaynak kitaplar, Dersin içeriği, Bulanık Mantığa giriş2) Bulanık Mantığa (BM) Giriş Bulanık Mantık (BM)Nedir BM’ın Genel Özellikleri
3) Kesin(Crisp) Kümeler Bulanık Mantık Kümeleri
4) Bulanık Mantığın Temelleri Bulanık cebir Bulanık Birleştirme-S Norm Bulanık Kesişme- T-Norm Üyelik fonksiyonları
5) Bulanık Sistem ve Çıkartım Motoru; Nümerik ve dilsel değişkenler; Bulanık if-then kuralları; Bulanık Kurallar; Bulanık çıkartım Motoru
6) Bulanıklaştırma; Durulama; Merkezi ortalama metodu; Ağırlık merkezi metodu; Maksimum metodu
7) Klasik Fonksiyon yaklaşımı; Bulanık evrensel yaklaşımcı; Bulanık sistemlerin yaklaşım özellikleri; Bulanık hassasiyet
8) Ara sınav/Değerlendirme
9) ARA SINAV
10) Giriş-Çıkış verilerinden Bulanık sistem tasarımı; Tablolardan yaralanarak bulanık sistem tasarımı
11) Bulanık Sistem Uygulamaları; Genel Uygulamalar; Sistem tanıma Problemi
12) Uyarlamalı bulanık sistemler
13) Bulanık sınıflama
14) Kontrol Problemi; İşaret İşleme Uygulamaları
15) Matlab Yazılımıyla BM Uygulamaları
16) Yarıyıl sonu sınavı
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Benzetim
4) Örnek Olay
5) Problem Çözme
6) Proje Temelli Öğrenme
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarıya Oranı |
50% |
|||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||||||||||
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
50% |
|||||||||||
Toplam | 100% | |||||||||||
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte