Ders Adı Bulanık Mantık ve Mühendislikte Uygulamaları
Ders Kodu 852429d6d1f54665a9
Dersin Türü Zorunlu
Ders Biriminin Seviyesi Lisansüstü
Yıl Hazırlık
Dönem 2.Yarıyıl
AKTS 6
Dersi Veren(ler) 1-Anar Adiloğlu
Dersin Yardımcıları
Dersin Öğrenme Çıktıları Klasik Küme ve Bulanık Küme Kuramlarını öğrenmek Klasik Mantık ve Bulanık Mantık kavramlarını ayırt etmek Klasik Bağıntılar (İlişkiler) ve Bulanık Bağıntılar, Kural Tabanı, Bulanık Sistemler kavramlarını öğrenmek Bulanık Mantık üzerine Mühendislik Uygulamaları yapabilmek Yapay Sinir Ağlarına Giriş altyapısı oluşturmak
Ders İşleme Biçimi Yüz Yüze
-
Dersin İçeriği Giriş, Klasik Küme ve Bulanık Küme Kuramları, Klasik Mantık ve Bulanık Mantık, Klasik Bağıntılar (İlişkiler) ve Bulanık Bağıntılar, Kural Tabanı, Bulanık Sistemler, Mühendislik Uygulamaları, Yapay Sinir Ağlarına Giriş
Dersin Verildiği Diller Türkçe
Dersin Hedefleri Klasik mantıkla bulanık mantık arasındaki farkları bilir. Bulanık mantığın matematiksel temelleri ve uygulama alanlarını bilir ve uygular Denetleyici veya sınıflayıcı gibi bulanık karar çıkarım sistemlerini tasarlar Matlab’ın Bulanık Karar Çıkarım Sistemi (FIS) ve Bulanık Mantık Araç Kutusu’nu kullanarak bilgisayarla bulanık hesaplama modelleri geliştirir. Bu alandaki yeni yayınları takip eder, anlar ve yorumlar.
Dersin Amacı Dersin amacı, öğrencilere bulanık küme kuramına dayanan yeni hesaplama teknikleriyle ilgili temel kavramları tanıtmak, mühendislik problemlerini bulanık mantığın kullanıldığı sistemler tasarlayarak çözmelerini ve bu konularda çıkan teknik yayınları anlayabilecek ve yorumlayabilecek düzeyde bilgi sahibi olmalarını sağlamaktır.
WorkPlacement 14x3=42 saat ders, Ara sınav ve Final sınavı
Hafta Konular  
1 Klasik Kümeler. Klasik Kümelerde Karakteristik Fonksiyonları. Bulanık Kümeler ve Üyelik Fonksiyonları. Üyelik Fonksiyonu Çeşitleri. Üçgenler ve Yamuklar Gauss Üyelik Fonksiyonları, Cauchy Üyelik Fonksiyonu.
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
2 S ve Z şeklindeki sigmoid fonksiyonları.Tek darbe (tek ton, singletone)fonksiyonu. Birden fazla bulanık kümenin evrensel küme üzerinde gösterimi. Klasik Kümeler ve Bulanık Kümelerde İşlemler
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
3 Klasik mantık, modern mantık ve bulanık mantık kavramları, Önerme ve Mantık, Boole Cebrinde Mantık Operatörleri, Bulanık Mantık Operatörleri,Alternatif Bulanık Mantık Operatörleri: T-tipi S-tipi operatörler
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
4 Çarpım (Product, dot) yardımıyla mantıksal VE işlemi. Cebirsel Toplama (Veya olasılığı, Probabilistic, OR yardımıyla mantıksal VEYA işlemi Çarpım (Product, dot) yardımıyla mantıksal GEREKTİRME işlemi
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
5 Klasik Kümelerde Bağıntı, Klasik Bağıntılarda İşlemler, Bileşke Bağıntı (Kompozisyon),Bileşke Bağıntı Çeşitleri, Bulanık Bağıntılar,Bulanık Kartezyen Çarpım ve Bileşke Bağıntı. Bileşke Bulanık Bağıntı
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
6 Kuralların klasik kümelerle ifadesi. Kuralların matematiksel bağıntı ile temsil edilmesi. Öncül önerme, kısmı bileşke önerme olan kurallar
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
7 Kuralların bulanık kümelerle ifadesi Kural Tablosu Bulanık Denetleyiciler için Standart Mac Vicar-Whelan Kural Tablosu
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
8 Bulanıklaştırma, Bulanık Sonuç Çıkarma Sistemi (Fuzzy Inference System) Öncül Önermelerin Bağlanması.Gerektirme İşlemi (Implication).Kural sonuçlarının birleştirilmesi (Aggretation)
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
9 Durulaştırma. Ağırlık Merkezi (Centroid) Yöntemi. En Büyükler Yöntemleri. En Büyük Üyelik Dereceli Elemanların Orta Noktası (Mean of Maxima(Mom)) Yöntemi
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
10 Diğer Durulaştırma Yöntemleri Mamdani Bulanık Sonuç Çıkarma Sistemi Mamdani Bulanık Sonuç Çıkarma Yönteminin Grafik Üzerinde Açıklanması
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
11 Mamdani Yönteminin Algoritması ve Örnek Program Kodları . Mamdani Yöntemi için Alternatif Algoritma ve Program Kodları. Mamdani Yöntemi ile girişler ve çıkış arasında oluşturulan bağıntıyı grafik olarak gösteren algoritma ve program ve algoritması
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
12 Takagi Sugeno Kang Bulanık Sonuç Çıkarım Sistemi. Sugeno Bulanık Sonuç Çıkarma Yönteminin Grafik Üzerinde Açıklanması. Sugeno Yöntemi için Örnek Program Kodları
  Ön Hazırlık: • Fuzzy Logic Toolbox For Use with Matlab, Users Guide, Mathworks Inc.,1998. • Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A., (2003). A First Course in Fuzzy and Neural Control, Cahpman &Hall/CRC, New York.
13 Mühendislik Uygulamaları
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic Toolbox For Use with Matlab, Users Guide, Mathworks Inc.,1998. Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A., (2003). A First Course in Fuzzy and Neural Control, Cahpman &Hall/CRC, New York.
14 Mühendislik Uygulamaları
  Ön Hazırlık: Fuzzy Logic Toolbox For Use with Matlab, Users Guide, Mathworks Inc.,1998. Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A., (2003). A First Course in Fuzzy and Neural Control, Cahpman &Hall/CRC, New York.
No Bölüm Öğrenme Çıktısı Katkı Düzeyi
1 Matematik ve fen bilgilerini mühendislikte uygulama becerisi kazanır. 5
2 Deney tasarlama, deney yapma, deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır. 5
3 İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemin(donanım veya yazılım) süreçlerini tasarlayabilir. 5
4 Çok disiplinli konularda çalışabilir. 5
5 Mühendislik problemlerini tanımlama, modelleme ve çözme becerisi kazanır 5
6 Mesleki ve etik sorumluluk bilinci kazanır. 5
7 Mühendislik çözümlerinin evrensel ve ulusal boyutlarda etkilerini anlama becerisi kazanır. 5
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği, bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisi kazanır 5
9 Mühendislik uygulamaları için gerekli olan teknikleri ve modern araçları kullanma becerisi kazanır 5
10 Zaman yönetimi yapabilme ve meslek gelişimi planlayabilme becerisi kazanır. 5
11 Bilgisayar mühendisliği ile ilgili projeleri ayrıntıları ile planlayabilme becerileri kazanır. 5
12 Yenilikçi ve sorgulayıcı düşünüp sıra dışı yollar keşfedebilme becerisi kazanır 5
Yarıyıl İçi Çalışmaları Sayısı Katkı Payı
Ara Sınav 1 40
Kısa Sınav 1 20
Ödev 1 20
Devam 0 0
Uygulama 1 20
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) 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 0 0 0
Ödevler 0 0 0
Sunum 0 0 0
Proje 0 0 0
Laboratuar Çalışması 0 0 0
Arazi ya da Alan Çalışması 0 0 0
Ara Sınavlar 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavı 0 0 0
İşyükü Saati (30) 30
Toplam İşyükü / Saat 0    
Dersin Akts Kredisi 0    
Ders Notu 1. Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York.
Diğer Kaynaklar 2. Fuzzy Logic Toolbox For Use with Matlab, Users Guide, Mathworks Inc.,1998. 3. Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A., (2003). A First Course in Fuzzy and Neural Control, Cahpman &Hall/CRC, New York.
Materyal
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
Materyal Diğer
Planlanmış Öğrenme Faaliyetleri ve Öğretim Yöntemleri
Konferanslar, Uygulamalı Dersler, Sunumlar, Seminerler, Projeler, Laboratuar Uygulamaları(gerekirse)