Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
BULANIK SİSTEMLER VE KONTROL	İkinci Düzey	ENM 517	Seçmeli	1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. ADEM GÖLEÇ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. ADEM GÖLEÇ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze sınıf dersleri
Dersin Amacı	Bulanık mantık insan zekasını ve çıkarım sistemini kullanarak karmaşık doğrusal olmayan problemleri çözme yeteneğine sahiptir. Bu ders, bulanık kümeler ve mantık, bulanık çıkarım yöntemleri ve bulanık modelleme hakkında bilgi verecektir.
Dersin Tanımı	Bu ders, gerçek dünyada var olan karmaşıklığı, insan algılama ve çıkarım mekanizmasına dayanarak temsil eden yeni bir modelleme yaklaşımını öğretmektir.

Dersin İçeriği

1	Klasik Kümeler ve Bulanık Kümeler
2	Klasik Bağıntılar ve Bulanık Bağıntılar
3	Klasik Bağıntılar ve Bulanık Bağıntılar
4	Klasik Bağıntılar ve Bulanık Bağıntılar
5	Üyelik Fonksiyonları
6	Bulanıklığın Belirginliğe Dönüşümleri
7	Bulanık aritmetik, sayılar, vektörler ve genişleme prensibi
8	Yıliçi Sınavı
9	Klasik Mantık ve Bulanık Mantık
10	Klasik Mantık ve Bulanık Mantık
11	Bulanık Kural Tabanlı Sistemler
12	Bulanık Kural Tabanlı Sistemler
13	Bulanık Fonksiyonlar
14	Bulanık Fonksiyonlar
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Bulanık mantık hakkındaki temel kavramları izah etme.
2	Karşılaşılan problemlerde bulanık mantığı kullanma.
3	Genel bulanık çıkarım sistemlerini kullanabilme.
4	Modelleme için Matlab'ın araçlarını kullanabilme.
5	Karmaşık doğrusal olmayan problemleri modelleme.
6
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Uzmanlığını kullanarak endüstri mühendisliği problemlerini tanımlayabilme ve yenilikçi çözümler üretebilme becerisi kazanır.
2	Alanında karşılaşılabilecek sorunları tanımlayarak uygun modelleme yöntemleri ile çözme becerisi kazanır.
3	Konusunda, ulusal ve uluslararası düzeydeki bilimsel çalışmaları takip ederek alanındaki bilimsel ve teknolojik gelişmeleri derinlemesine izleyebilme yeteneği kazanır.
4	Sistemlerin modellenmesi, benzetimi ve matematiksel ifade etme yeteneği kazanır. Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
5	Endüstri Mühendisliği problemlerini inceleyebilmek için deneyler tasarlama, gerçekleştirme, veri toplama, verileri analiz etme ve sonuçları yorumlama yeteneği kazanır.
6	Disiplinler arası yapıdaki problemleri çözmek için disiplinler arası takımlara ulaşarak onlarla işbirliği yapabilme yeteneği kazanır.
7	Fakülte çalışanı birisinin gözetimi altında sunulabilir bir çalışma yapma yeteneği kazanır.
8	Endüstriyel ve sistemsel teknik bilgileri profesyonel seviyede yazılı, sözlü ve iş grafikleri formatında iletebilme yeteneği kazanır.
9	Bilimsel yayın yapabilme yeteneği kazanır.
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	2	28
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	3	42
Ödevler	2	15	30
Sunum / Seminer hazırlama	1	20	20
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	10	10
Ara sınavlar	1	3	3
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	20	20
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	20	20
Yarıyıl sonu sınavı	1	3	3
Araştırma	1	10	10
Toplam iş yükü			186
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	60
Kısa sınav	1	20
Ödev	1	20
Yarıyıl içi toplam		100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Timoty J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications, McGraw-Hill, 1995.
Yardımcı Kaynaklar	[1] George J. Klir and Bo Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Prentice Hall, 1995. [2] Toshiro, T. at all, Fuzzy Systems Theory and Its Applications, Academic Press, 1992. [3] Michael Hanss, Applied Fuzzy Arithmetic: An Introduction with Engineering Applications, 2004. [4] Kwang H. Lee, First Course on Fuzzy Theory and Applications, Springer, 2005. [5] Jan Jantzen, Foundations of Fuzzy Control, John Wiley & Sons Ltd, 2007. [6] Jonathan R. King, New Applications of Fuzzy Logic, Dissertation, 2000. [7] William Siler, James J. Buckley, Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning, John Wiley & Sons Ltd, 2005.

Ders İle İlgili Dosyalar