Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Sinirsel Bulanık Sistemler ve Uygulamaları | BSM 607 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | Yok |
Önerilen Seçmeli Dersler | Yok |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | Doktora |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. NEJAT YUMUŞAK |
Dersi Verenler | |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
Dersin Amacı | Bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının temel kavramlarının sunulması, bu kavramların gelişim süreçlerinin incelenmesi, bulanık kümeler ve olasılık, Bulanık Çıkarım, Bulanık denetleyiciler, Sinirsel Bulanık Mantık Ağları, Bulanık kurallar ve üyelik işlevleri gibi kavramlarla alternatif bilimsel yaklaşım düşüncelerini göstermektir. |
Dersin İçeriği | Bulanık kümeler, üyelik fonksiyonları, bulanık önermeler, bulanık modeller, bulanık değerler, bulanık niceleyicileri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler , koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler çıkarımları, bulanık küme işlemleri, genişletilmiş bulanık kümeler, bulanık ilişki denklemleri, kural tabanı çıkarımı, bulanıklaştırma, çıkarım mekanizmaları, durulaştırma, mamdani ve sugeno bulanık sistem modelleri, bulanık bağıntılar, bulanık fonksiyonlar, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar, bilgisayar uygulamaları bilgisine sahip olur. |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|---|---|---|
1 | Bulanık mantıkta kullanılan yöntemleri ve bulanık mantığın uygulamalarını yapar | Problem Çözme, | Sınav, |
2 | Bulanık kümeleri, üyelik fonksiyonları, bulanık önermeleri, bulanık modelleri ve bulanık değerleri tanır. | Anlatım, | |
3 | Bulanık niceleyicileri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeleri, koşullu ve kısıtlı bulanık önermeleri çıkarımları kavrar | Problem Çözme, | Sınav, |
4 | Bulanık bağıntıları, bulanık fonksiyonları ve uygulamalarını yapar. | Problem Çözme, | Sınav, |
5 | Yapay sinir ağlarını, genetik algoritmalarI, bulanık mantığın bilgisayar uygulamalarını yapar | Problem Çözme, | Sınav, |
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Bulanık kümeler,Üyelik fonksiyonları ve temel özellikleri | Ders kitabından ilgili kısım |
2 | Bulanık önermeler,bulanık modeller,bulanık değerler | Ders kitabından ilgili kısım |
3 | Bulanık niceleyicileri,koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler | Ders kitabından ilgili kısım |
4 | Koşullu ve kısıtlı bulanık önermeler çıkarımları | Ders kitabından ilgili kısım |
5 | Seviye ve düzey bulanık kümeleri,bulanık küme işlemleri | Ders kitabından ilgili kısım |
6 | Genişletilmiş bulanık kümeler | Ders kitabından ilgili kısım |
7 | Bulanık ilişki denklemleri,kural tabanı çıkarımı | Ders kitabından ilgili kısım |
8 | Ara Sınav 1 | |
9 | Bulanıklaştırma | Ders kitabından ilgili kısım |
10 | Çıkarım mekanizmaları | Ders kitabından ilgili kısım |
11 | Durulaştırma | Ders kitabından ilgili kısım |
12 | Mamdani ve Sugeno bulanık mantık yaklaşımları | Ders kitabından ilgili kısım |
13 | Bulanık bağıntılar,bulanık fonksiyonlar ve temel özellikler | Ders kitabından ilgili kısım |
14 | Yapay sinir ağları, yapay bulanık sistemler, genetik algoritmalar | Ders kitabından ilgili kısım |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu |
|
Ders Kaynakları | 1. Baykal,N.&Beyan,T.,Bulanık Mantık,İlke Temelleri,Bıçakcılar Kitapevi,Ankara,2004. 2. Klir,J. G . & Folger, T.,,Fuzzy Sets,Uncertainty and Information,Prentice Hall,New Jersey,1988 |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
Toplam | 0 |
Toplam | 0 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 14 | 3 | 42 |
Ara Sınav | 1 | 15 | 15 |
Kısa Sınav | 1 | 5 | 5 |
Ödev | 1 | 10 | 10 |
Performans Görevi (Seminer) | 1 | 15 | 15 |
Final | 1 | 25 | 25 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 2 | 28 |
Toplam İş Yükü | 140 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,6 | ||
Dersin AKTS Kredisi | 6 |