Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
BULANIK MANTIK VE MODELLEME Birinci Düzey ENM 626 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri -
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. HÜLYA TORUN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. HÜLYA TORUN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Sınıfta sözlü anlatım, makale inceleme ve proje sunumları
Dersin Amacı Doktora öğrencilerine deterministik, olasılıksal ve bulanık modelleme konularında temel yaklaşım ve felsefeleri aktarmak. Bunlar arasında ne gibi ayrımlar olduğunu bilincini vermek, bulanık mantığın klasik matematiğin konularından farklı olan işlemlerini öğrencilere kazandırmak.
Dersin Tanımı Klasik ve Bulanık kümeler, Bulanık Kümelerin Deterministik Kümelere Göre Farklılıkları. Bulanık Kümelere ait işlemler. Bulanık Aritmetik. Bulanık Bağıntılar. Bulanık Bağıntı İşlemleri. Olabilirlik Kuramı. Bulanık Mantık. Kesin Olmayan Verilere Dayalı Enformasyon. Bulanık Kümelerin Bulanık Veriler ve Enformasyon Sistemlerine göre oluşturulması. Bulanık Karar Verme. Bulanık Modelleme. Mühendislik Uygulamaları. Diğer Uygulamalardan örnekler.

Dersin İçeriği
1 Bulanık mantığa giriş
2 Bulanık aritmetik ve işlemler
3 Bulanık aritmetik ve işlemler
4 Bulanık bağıntılar
5 Bulanık modelleme
6 Durulaştırma
7 Vize
8 Olabilirlik Teorisi,Güvenilirlik Teorisi
9 Bulanık karar verme
10 Bulanık Optimizasyon
11 Bulanık Sistemler
12 Uygulamalardan Örnekler
13 Uygulamalardan Örnekler
14 Uygulamalardan Örnekler
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Doktora öğrencilerine deterministik, olasılıksal ve bulanık modelleme konularında temel yaklaşım ve felsefeleri aktarmak.
2 Bunlar arasında ne gibi ayrımlar olduğunu bilincini vermek, bulanık mantığın klasik matematiğin konularından farklı olan işlemlerini öğrencilere kazandırmak.
3 Çeşitli uygulama örnekleri ile bulanık mantığın matematiksel temeli ve kavramsal büyüklükler konusunda ilişki kurmalarını sağlamak.
4 Karşılaştıkları kontrol ve karar verme problemlerinde klasik yollarla çözemedikleri konuları bulanık mantık yoluyla modelleme ve çözme yöntemlerini kullanma alışkanlığını kazandırmak.
5 -
6 -
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Bitkisel ve hayvansal tarım üretimin genel prensiplerini bilir
2 Biyoteknoloji ile ilgili kavram ve teknikleri bilir, inceleyebilir, yorumlayabilir, çözüm üretebilir
3 Biyoteknoloji eğitim alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri bitkisel ve hayvansal üretimde kullanabilir
4 Tarımsal faaliyeti içinde yer alan ve ekonomik üretimi yapılan tarımla ilgili genetik gelişim, üreme, genetik mühendisliği, endüstriyel üretim, bitkisel, hayvansal ve mikrobiyal teknolojik yaklaşımlar, enzim teknolojisi konularında gerekli bilgiye sahiptir.
5 Biyoteknoloji alanında ileri düzeydeki bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilir
6 Yaşam boyu öğrenme gereçlerinin ve sistemlerinin farkındadır ve etkin olarak kullanabilir. İçinde bulunduğu sosyal çevre ile iletişim kurar, faydalı projeler üretir ve uygular
7 Islah çalışmalarını yürütebilir, ıslah çalışmalarında moleküler ve doku kültürü uygulamalarını bilir ve uygulayabilir.
8 Genetik mühendisliği ve rekombinant DNA teknolojisi için gerekli moleküler teknikleri bilir ve uygulayabilir.
9 Genetik mühendisliği ve biyoteknoloji alanında etik ilkelere vakıftır.
10 Bitki, Hayvan ve Mikro organizmalarının biyolojisini, fizyolojisini ve genetiğini bilir
11 Tohum teknolojisinde girişimcilik yapabilir ve DNA testleriyle ilgili tarım, çevre ve tıp alanında çalışabilir
12 Bitki, hayvan ve mikrobiyoloji alanda girişimcilik yapabilir ve enzim ve gen teknolojilerinde proje üretebilir
13 İngilizce literatürü takip edebilecek durumdadır
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 13 3 39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 3 10 30
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 1 20 20
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 20 20
Ara sınavlar 1 2 2
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 2 2
Araştırma 1 30 30
Toplam iş yükü     183
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 100
Kısa sınav 0 0
Ödev 0 0
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 Ders notları - Fuzzy Logic with Engineering Applications, Second Edition T. J. Ross, 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
Yardımcı Kaynaklar Fuzzy Multi-Criteria Decision Making, Theory and Applications with Recent Developments, Ed: Cengiz Kahraman 2008, Springer Science+Business Media, LLC. -George J. Klir and Bo Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Prentice Hall, 1995. -Toshiro, T. at all, Fuzzy Systems Theory and Its Applications, Academic Press, 1992. -Michael Hanss, Applied Fuzzy Arithmetic: An Introduction with Engineering Applications, 2004. -Kwang H. Lee, First Course on Fuzzy Theory and Applications, Springer, 2005. -William Siler, James J. Buckley, Fuzzy Expert Systems and Fuzzy Reasoning, John Wiley & Sons Ltd, 2005.

Ders İle İlgili Dosyalar