|
BIL4006 | Bulanık Mantık | 3+0+0 | AKTS:4 | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | Ders Duzeyi | Lisans | Yazılım Şekli | Seçmeli | Bölümü | BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ | Ön Koşul | Yok | Eğitim Sistemi | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Yeşim Aysel BAYSAL ASLANHAN | Diğer Öğretim Üyesi | | Öğretim Dili | Türkçe | Staj | Yok | | Dersin Amacı: | Bu ders, öğrencilere bulanık mantığın temel ilkeleri ve uygulamaları konusunda gerekli altyapıyı kazandırmayı ve bulanık mantığın çeşitli sistemlerdeki uygulamalarını göstermeyi amaçlamaktadır. |
Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | ÖK - 1 : | Bulanık kümeler, bulanık mantık ve bunların özelliklerini öğreneceklerdir. | 3,8,18 | 1,3, | ÖK - 2 : | Bulanık işlemleri, bulanık ilişkileri ve açınım ilkesini uygulayabileceklerdir. | 3,4,8,18 | 1,3, | ÖK - 3 : | Yaklaşık ve bulanık sonuçlandırmayı, bulanık kuralları, bulanıklaştırma ve durulaştırma işlemlerini gerçekleştirebileceklerdir. | 3,4,5,8,18 | 1,3, | ÖK - 4 : | Bulanık mantık denetleyici tasarlayabilecekler ve bulanık mantığı farklı sistemlere uygulama becerisi kazanacaklardır. | 3,4,5,8,18 | 1,3, | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | |
Bulanık küme teorisi, bulanık mantık, bulanık kümelerin ve bulanık mantığın özellikleri. Bulanık mantık operatörleri. Bulanık ilişki, genişletme ilkeleri. Bulanık yaklaşık akıl yürütme. Bulanık kurallar, bulanıklaştırma ve durulaştırma. Bulanık mantık denetleyicileri. Bulanık mantığın diğer uygulamaları. |
|
Haftalık Detaylı Ders Planı | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | Hafta 1 | Bulanık mantığın tarihsel gelişimi ve bulanıklılık kavramı | | Hafta 2 | Bulanık kümeler, bulanık üyelik fonksiyonları | | Hafta 3 | Bulanık kümelerin özellikleri | | Hafta 4 | Temel bulanık işlemler: Birleşim, kesişim, tümleyen, değilleme | | Hafta 5 | Bulanık ilişkiler ve ilişkilendirme | | Hafta 6 | Belirsizliğin bulanık modeli: Bulanık kümeleme ve paylaştırma | | Hafta 7 | Bulanık kural tabanlı sistemler ve bulanık karar verme, Mamdani bulanık modellemesi | | Hafta 8 | Sugeno ve Tsukamato bulanık modellemeleri | | Hafta 9 | Arasınav | | Hafta 10 | Durulaştırma yöntemleri | | Hafta 11 | Bulanık mantık kontrolörlerin yapısı ve tasarımı | | Hafta 12 | Bulanık mantık kontrolörlerin uygulaması ve simulasyonu | | Hafta 13 | Değişik bulanık mantık uygulama örnekleri | | Hafta 14 | Bütün konularla ilgili Matlab/Simulink ile yapılan örnekler I | | Hafta 15 | Bütün konularla ilgili Matlab/Simulink ile yapılan örnekler II | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | |
1 | Altaş, İ.H., Ders sunum notları, Basılmamış, KTÜ | | |
1 | Jang, J.S.R., Sun, C.T. and Mizutani, E., 1996; Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall | | 2 | Nauck, D., Klawonn, F., Kruse, R., 1997; Foundations of Neuro-Fuzzy Systems, Wiley | | 3 | Ross, T.J., 1995; Fuzzy Logic with Engineering Applications, McGraw-Hill Book Company | | 4 | Passino, K.M., Yurkovich, S., 1998; Fuzzy Control, Addison-Wesley-Longman. | | 5 | Lin, 1996; Neural Fuzzy Systems: A Neuro-Fuzzy Synergism, Prentice Hall. | | 6 | Klir, G.J. and Folger, T.A., 1988; Fuzzy Sets, Uncertainity, and Information | | |
Ölçme Yöntemi | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | Arasınav | 9 | | 2 | 30 | Ödev | 3 5 7 11 13 | | 20 | 20 | Dönem sonu sınavı | 16 | | 2 | 50 | |
Öğrenci Çalışma Yükü | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | Sınıf dışı çalışma | 2 | 14 | 28 | Arasınav için hazırlık | 2 | 3 | 6 | Arasınav | 2 | 1 | 2 | Ödev | 4 | 5 | 20 | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 3 | 6 | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | Toplam Çalışma Yükü | | | 106 |
|