DERS ADI

: Bulanık Karar Sistemleri

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 Karar Ağaçları (ID3)
14 Bulanık Karar Ağaçları (Bulanık ID3)

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. 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

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

ovgu.tekin@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

ilan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 2 28
Uygulama 14 2 28
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28
Final Sınavına Hazırlık 1 20 20
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 122

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13
ÖK.15553
ÖK.25553
ÖK.35553
ÖK.45553
ÖK.55553