Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
BİL 3130	Bulanık Karar Sistemleri	SEÇMELİ	2	2	0	5

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÖVGÜ KINAY

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bu dersin amacı bulanık karar sistemleri oluşturabilme, bulanık mantık denetleyicilerinin temel yapılarını öğretmek ve bulanık mantık denetleyicileri tasarlama yeteneği kazandırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Bulanık karar verme modelleri oluşturabilme.
2	Bulanık çıkarsama sistemleri tasarımı yapabilme.
3	Kümeleme analizlerini kullanabilme.
4	Bulanık örüntü tanıma ve bulanık karar ağaçları oluşturabilme.
5	Bulanık bilgiyi kullanarak karar verebilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Bulanık Çıkarsama Sistemleri
2	Bulanık Çıkarsama Sistemleri (dvm)
3	Bulanık Çıkarsama Sistemleri (dvm)
4	Bulanık Çıkarsama Sistemleri (dvm) Matlab FIS editörü
5	Çok kriterli karar verme problemleri Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS)
6	Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHS) (Geometrik Yöntem, Büyüklük Tabanlı Bulanık AHS Yöntemi)
7	TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) Bulanık TOPSIS
8	Konuların tekrarı
9	TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) Bulanık TOPSIS (devamı)
10	Bulanık Sınıflandırma Kümeleme analizleri, Kümeleme geçerlilikleri
11	k-ortalamalar yöntemi Bulanık c-ortalamalar yöntemi
12	Bulanık örüntü tanıma
13	Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS)
14	Karar Ağaçları ve Bulanık Karar Ağaçları (ID3 ve FID3)

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynaklar:
Ross, T.J., Fuzzy Logic with Engineering Applications (4rd Edition), McGraw-Hill, 2016.
Yardımcı kaynaklar:
Lin, C.T. and George Lee, C.S., Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, 1996.
Guanrong Chen, and Trung Tat Pham, Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems, 2019.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Öğretilen dersin yanı sıra, öğrencilere gruplar halinde sunumlar hazırlatılacak ve tartışmalı oturumlar şeklinde sundurulacaktır. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	FN	Final
3	BNS	BNS	VZ * 0.40 + FN * 0.60
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	VZ * 0.40 + BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar