Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
BULANIK SİSTEMLER VE KONTROL	Birinci Düzey	ENM 517		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	Ara 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 Kural Tabanlı Sistemler
14	Bulanık Fonksiyonlar
15	Bulanık Fonksiyonlar
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Bulanık mantık ve bulanık kümelere ilişkin temel kavramları, tanımları ve matematiksel altyapıyı açıklayabilir.
2	Belirsizlik ve kesin olmayan bilgi içeren mühendislik problemlerinde uygun bulanık mantık yaklaşımlarını seçebilir ve uygulayabilir.
3	Mamdani, Sugeno ve Tsukamoto gibi genel bulanık çıkarım sistemlerini kurabilir, çalıştırabilir ve sonuçlarını yorumlayabilir.
4	Bulanık sistemlerin modellenmesi ve analizi için MATLAB ortamında ilgili araçları ve fonksiyonları etkin biçimde kullanabilir.
5	Karmaşık ve doğrusal olmayan sistemleri bulanık modelleme yaklaşımlarıyla modelleyebilir ve çözüm performansını değerlendirebilir.
6	Farklı üyelik fonksiyonları ve kural tabanlarının model sonuçları üzerindeki etkilerini karşılaştırabilir ve analiz edebilir.
7	Bulanık modelleme yaklaşımlarının klasik (kesin) yöntemlere göre üstünlüklerini ve sınırlılıklarını eleştirel bakış açısıyla tartışabilir.
8	Gerçek hayat problemleri için geliştirilen bulanık modelleri akademik ve teknik düzeyde raporlayabilir ve sunabilir.
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Fiziksel kavramları öğrenme ve bu kavramlarla düşünebilme becerisi kazanır.
2	Doğadaki olay ve olguları gözleme, arkasındaki temel ilkeleri anlama ve ilişkilendirme yeteneğini geliştirir.
3	Doğru soruları sormayı ve bu sorulara yanıt verecek deneyleri tasarlama becerisini geliştirir.
4	Deney yapma ve deney sonuçlarını analiz etme ve yorumlama becerisi kazanır.
5	Problemi tanımlama, çözme sonuç çıkarma ve yorumlama becerisi kazanır.
6	Problemin çözümünü zorlaştıran bazı ayrıntıları ihmal ederek, karmaşık ve zor problemleri üstesinden gelinebilir hale getirmek için, idealleştirilmiş model oluşturma becerisi kazanır.
7	Evrende bilinen bütün etkileşmeler (nükleer, gravitasyonel, elektromanyetik) hakkında, mikro ölçekten makro ölçeğe kadar madde ve enerji hakkında bilgi sahibi olur.
8	Tüm mühendislik ve teknolojinin temeli olan fiziğin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkilerini anlar.
9	Bilgiye ulaşabilme, analiz edip çözüm geliştirebilme becerisi kazanır.
10	Verinin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur.
11	Disiplinler arası gruplarda çalışabilme becerisi kazanır.
12	Analitik düşünme, sorgulayıcı ve eleştirel düşünme yeteneğini kazanır.
13	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci ve bunu gerçekleştirebilme becerisi kazanır.
14	Etkin iletişim kurma becerisi kazanır.
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

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında