Ders Adı Bulanık Mantık Denetimi ve Uygulamaları
Ders Kodu 01EBE5151
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisansüstü
Yıl 1
Dönem 2.Yarıyıl
AKTS 6
Dersi Veren(ler) 3-Okan BİNGÖL
Dersin Yardımcıları
Dersin Öğrenme Çıktıları 1) Bulanık mantık ile ilgili temelleri kavrama. 2) Uyarlamalı bulanık sistemler hakkında bilgi edinme. 3) Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın nasıl uygulanacağını kavrama. 4) Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını öğrenme. 5) Örnek bulanık mantık yazılım araçlarını öğrenme. 6) Bulanık sistem uygulaması yapma becerisi kazanma.
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
-
Dersin İçeriği Neden bulanık mantık. Bulanık Kümeler. Üyelik fonksiyonları. Bulanık İşlemler. T-norm ve S-norm işlemler. Bulanık işlenenler. Genişleme prensibi. Bulanık kurallar. Bulanıklaştırma, berraklaştırma, bulanık çıkarım. Mamdani bulanık çıkarım. Mamdani bulanık çıkarım uygulamaları. Sugeno bulanık çıkarım. Sugeno bulanık çıkarım uygulamaları. Matlab Fuzzy tool. Matlab ortamında bulanık sistemler uygulamaları. Anfis ve Anfis uygulama örnekleri. Matlab Anfis tool. Matlab ortamında Anfis uygulamaları. Öğrenci uygulamaları ve makale çalışmaları
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Hedefleri 1) Bulanık mantık ile ilgili temelleri kavramak 2) Uyarlamalı bulanık sistemler hakkında bilgi edinmek 3) Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığın nasıl uygulanacağını kavramak 4) Yaygın kullanılan bulanık çıkarım metotlarını öğrenmek 5) Örnek bulanık mantık yazılım araçlarını öğrenmek 6) Bulanık sistem uygulaması yapma becerisi kazanmak
Dersin Amacı Bulanık mantık, insan mantık çıkarım sistemlerini lineer olmayan karmaşık çözümlenmesi amacı ile modeller. Bu ders bulanık mantık, bulanık çıkarım metotları ve bulanık mantık modelleme araçları ile ilgili bilgiler verir ve uygulama örnekleri sunar.
WorkPlacement Kullanılmamaktadır
Hafta Konular  
1 Bulanık mantık
2 Klasik ve Bulanık Kümeler. Üyelik fonksiyonları
3 Bulanık İşlemler. T-norm ve S-norm işlemler
4 Bulanık kurallar. Bulanıklaştırma, durulaştırma, bulanık çıkarım
5 Bulanık Mantık Denetleyicili Sistemler
6 Mamdani bulanık çıkarım
7 Mamdani bulanık çıkarım uygulamaları
8 Sugeno bulanık çıkarım
9 Sugeno bulanık çıkarım uygulamaları
10 Ara sınav
11 Matlab Fuzzy Araçlarını kullanarak bulanık mantık uygulamaları
12 Anfis ve Anfis uygulamaları
13 Matlab Anfis Araçlarını kullanarak Anfis uygulamaları
14 Öğrenci sunumları ve makale çalışmaları
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapabilmek 4
2 Alanındaki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilmek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilmek 4
3 Alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek 5
4 Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilmek 5
5 Alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmek 4
6 Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek 5
7 En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim yeteneğine sahip olmak (“European Language Portfolio Global Scale”, Level B2) 3
8 Alanının gerektirdiği bilgisayar yazılımı ve donanımı bilgisi ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilmek ve geliştirebilmek 3
9 Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetlemek 3
10 Alanında özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilmek 5
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 100
Kısa Sınav 0 0
Ödev 0 0
Devam 0 0
Uygulama 0 0
Labaratuvar 0 0
Proje 0 0
Atölye 0 0
Seminer 0 0
Arazi Çalışması 0 0
TOPLAM 100
Yıliçinin Başarıya Oranı 40
Finalin Başarıya Oranı 60
TOPLAM 100
AKTS kredilerinin belirlenmesinde öğrenci işyükü anketlerinden faydalanılmaktadır.
Etkinlik Sayısı Süresi Toplam
Ders Süresi (Sınav Haftaları Hariç) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 2 28
Ödevler 2 20 40
Sunum 1 20 20
Proje 0 0 0
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 1 20 20
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 20 20
İşyükü Saati (30) 30
Toplam İşyükü / Saat 170    
Dersin Akts Kredisi 6    
Ders Notu [1] Elmas, Çetin, Yapay Zeka Uygulamaları yapay sinir ağları, bulanık mantık, genetik algoritma, Seçkin yayıncılık, 2007 [2]. J.-S.R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani, Neuro Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, Upper Sllade River, NJ 07458, 1997 [3]Timonthy J. Ross, Fuzzy Logıc with Engineering Applications, John Wiley & Sons, 2004 [4] Peter Vas, Artificial- Intelligence-Based Electrical Machines and Drives: Application of Fuzzy, Neural, Fuzzy-Neural, and Genetic-Algorithm-Based Techniques, Oxford University Press, USA , 1999 [5] Nazife Baykal, Timur Beyan, Bulanık Mantık İlke ve Temelleri, Seçkin Yayınları, 2004, Ankara
Diğer Kaynaklar
Materyal
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri
Konferanslar, Uygulamalı Dersler, Sunumlar, Seminerler, Projeler, Laboratuar Uygulamaları(gerekirse)