DERS ADI

: Bulanık Mantık

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
EKO 6083 Bulanık Mantık SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Ekonometri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Doktora

Dersin Amacı

Bulanık mantık küme kuramını öğrenmek, bulanık mantık denetleyicilerinin temel yapılarını öğrenmek, bulanık mantık denetleyicileri tasarlamak ve karar analizinde bulanık mantık uygulamaları gerçekleştirmektir

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Keskin küme kuramı ile bulanık küme kuramı arasındaki farkları açıklayabilme,
2   Bulanık mantık denetleyicilerinin temel yapılarını ayırt edebilme,
3   Bulanıklaştırma yöntemlerini, bilgi tabanının oluşturulmasını, bulanık muhakeme tekniklerini ve durulaştırma yöntemlerini kavrayabilme
4   Bulanık mantık denetleyicisi tasarlayabilme
5   Bulanık denetleyici kullanarak bir dinamik sistemin denetiminin benzetim uygulaması yapabilmektir

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Bulanık mantığa giriş Keskin kümeler ve bulanık küme kuramı
2 Bulanık mantık prensipleri Bulanık mantık denetleyicilerinin temel yapısı
3 Sistem değişkenleri ve bulanık parametreler Bulanıklaştırma stratejileri, bilgi tabanının oluşturulması
4 Bulanık muhakeme teknikleri
5 Bulanık Mantık uygulamaları
6 Bulanık Mantık uygulamaları
7 VİZE
8 Durulaştırma stratejileri ve bulanık kontrol kurallarının tasarımı
9 Bulanık mantık denetleyicileri ile ilgili tasarım ve uygulama örnekleri
10 Bir dinamik sistemin matematiksel modelinin elde edilmesi
11 Bulanık mantık denetleyici ile bir dinamik sistemin denetiminin tasarımı
12 Bulanık mantık denetleyicili bir dinamik sistemin denetiminin benzetimi
13 Bulanık mantık denetleyicili bir dinamik sistemin denetiminin benzetimi
14 Dönem projelerinin değerlendirilmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Yan, J., Ryan, M., Power, J., (1994), Using Fuzzy Logic, Prentice Hall
Fuzzy Logic with Engineering, Timothy Ross , Timothy J. Ross, John Wiley & Sons , 2009
Elmas, C., (2007) Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayınevi

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, İspat Metodu, Tartışma Metodu ve Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA
3 YYS YARIYIL SONU SINAVI
4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40
5 BUT BÜTÜNLEME
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders anlatımı 13 3 39
Haftalık ders öncesi/sonrası hazırlıklar (ders materyallerinin, makalelerin okunması vb.) 13 3 39
Vize sınavına hazırlık 1 35 35
Final sınavına hazırlık 1 35 35
Final Sınavı 1 3 3
Vize Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 154

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9
ÖK.11
ÖK.21
ÖK.31
ÖK.41
ÖK.51