Ders Genel Bilgileri
| Ders Kodu |
AKTS |
T+U+L |
Kredi |
Ders Türü |
| EEM16732 |
7 |
3+0 |
3 |
Seçmeli |
|
|
Ders Linki (Türkçe) :
|
|
Ders Linki (İngilizce) :
|
| Dersin Dili |
Türkçe |
| Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans |
| Öğretim Türü |
Örgün Öğretim |
| Dersin Türü |
Seçmeli |
| Dersin Amacı |
Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları, ANFIS hakkında temel bilgilerin edinilmesi ve uygulama alanlarının incelenmesi |
| Dersin İçeriği |
Bulanık Mantığın Temelleri, Bulanık Mantık Sistemlerinin Tasarımı ve UygulamalarıYapay Sinir Ağlarının Temelleri, Yapay Sinir Ağlarının Tasarımı ve UygulamalarıANFIS Temelleri, ANFIS Tasarımı ve Uygulamaları |
| Dersin Ön Koşulları |
Bulunmamaktadır. |
| Dersin Koordinatörü |
Doç. Dr. Hasan TİRYAKİ |
| Dersi Verenler |
Doç. Dr. Hasan TİRYAKİ |
| Dersin Yardımcıları |
Yok |
| Staj Durumu |
Yok |
|
Dersin Kaynakları
| Kaynaklar |
S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999.J.M. Zurada, Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company, 1995.Robert Babuska, “Fuzzy Modeling for Control”, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1998.KevinM. PassinoandStephenYurkovich, “FuzzyControl”, AddisonWesleyLongman, MenloPark, CA, 1998. (http://www.ece.osu.edu/~passino/books.html)George J. Klir, BoYuan, “Fuzzysetsandfuzzylogic: theoryandapplications”. UpperSaddleRiver, NJ: PrenticeHall, 1995.Timothy J. Ross, “Fuzzy Logic for Engineering Applications″, McGraw-Hill Book Company, 1995. |
| Notlar |
|
| Ön Hazırlık ve Dokümanlar |
- |
| Ödev |
|
|
Ders Yapısı
| Matematik ve Temel Bilimler | % 70 |
|---|
| Mühendislik Bilimleri | % 15 |
|---|
| Mühendislik Tasarımı | % 15 |
|---|
| Sosyal Bilimler | % 0 |
|---|
| Eğitim Bilimleri | % 0 |
|---|
| Fen Bilimleri | % 0 |
|---|
| Sağlık Bilimleri | % 0 |
|---|
| Alan Bilgisi | % 0 |
|---|
|
| Değerlendirme Ölçütleri |
| Yarı Yıl Çalışmaları |
Sayısı |
Katkı |
| Ara Sınav |
1 |
% 40 |
| Kısa Sınav |
0 |
% 0 |
| Ödev |
0 |
% 0 |
| Devam |
0 |
% 0 |
| Uygulama |
0 |
% 0 |
| Proje |
0 |
% 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı |
1 |
% 60 |
| Arazi Çalışması |
0 |
% 0 |
| Atölye Çalışması |
0 |
% 0 |
| Laboratuvar |
0 |
% 0 |
| Sunum/Seminer Hazırlama |
0 |
% 0 |
| Toplam |
2
|
% 100
|
|
| AKTS Hesaplama İçeriği |
| Etkinlik |
Sayısı |
Süresi (Saat) |
Toplam İş Yükü |
| Ders Süresi |
14 |
3 |
42 |
| Sınıf Dışı Ç. Süresi |
14 |
6 |
84 |
| Ödevler |
0 |
0 |
0 |
| Ara Sınavlar |
1 |
30 |
30 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı |
1 |
40 |
40 |
| Kısa Sınav |
0 |
0 |
0 |
| |
196 | AKTS Kredisi : 7
|
|
Ders Konuları
| Hafta |
Konu |
Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
Ön Hazırlık ve Dokümanlar |
| 1 |
Tarihçe, Bulanık Küme Teorisi-Giriş |
|
|
| 2 |
Bulanık Küme Teorisi-Temel Tanımlar ve Terminoloji |
|
|
| 3 |
Üyelik Fonksiyonları ve Parametreleri |
|
|
| 4 |
Bulanık Çıkarım ve Bulanık Kontrol Sistemleri |
|
|
| 5 |
Yapay sinir ağlarına giriş |
|
|
| 6 |
Çok katmanlı yapay sinir ağları, eğitme algoritmaları |
|
|
| 7 |
Çok katmanlı yapay sinir ağlarının modelleme ilkeleri ve mühendislikteki uygulamaları |
|
|
| 8 |
Arasınav |
|
|
| 9 |
Uygulamalar |
|
|
| 10 |
Uygulamalar |
|
|
| 11 |
ANFIS sistemlerine giriş |
|
|
| 12 |
ANFIS Sistemlerinin Modellenmesi |
|
|
| 13 |
ANFIS Kontrol Sistemlerinin Tasarımı |
|
|
| 14 |
Uygulamalar |
|
|
| 15 |
Uygulamalar |
|
|
|
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
| # |
Açıklama |
| 1 |
Biyolojik ve yapay nöron arasındaki ilişkiyi anlayabilir. |
| 2 |
Yapay sinir ağlarını modelleyebilir. |
| 3 |
Bulanık mantığın temellerini öğrenebilir |
| 4 |
Bulanık Mantık kontrol sistemi tasarlayabilir. |
| 5 |
ANFIS sistemlerini gerçek dünyaya uygulayabilir. |
|
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
| |
P1 |
P2 |
P3 |
P4 |
P5 |
P6 |
P7 |
P8 |
|
Ö1 |
2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
|
Ö2 |
1 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
|
Ö3 |
2 | 1 | 4 | 2 | 1 | 2 | 1 | 2 |
|
Ö4 |
1 | 1 | 1 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 |
|
Ö5 |
3 | 2 | 3 | 3 | 4 | 2 | 1 | 1 |
|
Katkı Düzeyi: 0:Yok 1:Çok Düşük 2:Düşük 3:Orta 4:Yüksek 5:Çok Yüksek
