Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | MAT-23-101 | BULANIK KÜMELER VE UYGULAMALARI | Seçmeli | 1 | 1 | 6 |
|
Dersin Seviyesi |
Yüksek Lisans |
Dersin Amacı |
Bulanık küme teorisi, karışık, karmaşık, belirsiz veya doğrusal olmayan sistemleri veya kolaylıkla klasik küme teorisi ya da olasılık teorisi ile çözülemeyen problemleri çözmede kullanılır. Bu derste bulanık küme teorisi ve bulanık mantığın temeli incelenir. Ayrıca bu ders, pek çok alanda bulanık kontrol ve bulanık karar verme gibi bulanık mantık uygulamalarını açıklar. |
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri |
Dr.Öğr.Üyesi Gökçe Dilek KÜÇÜK |
Öğrenme Çıktıları |
1 | Alanında, lisans düzeyinde elde etmiş olduğu yeterlilikleri uzmanlık düzeyinde geliştirir ve derinleştirir, bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilir, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 2 | Alanında uluslararası düzeyde teori ve uygulamada yeterli bilgi birikimine sahip olur. | 3 | Tanımlanmış bir hedef doğrultusunda var olan problem sürecini çözümleme ve tasarlama becerisi kazanır. | 4 | Disiplin içi ve disiplinler arası takım çalışmasını yapabilme becerisi kazanır. |
|
Öğrenim Türü |
Birinci Öğretim |
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler |
Lisans seviyesindeki Matematik derslerinin temel kavramlarının bilinmesi. |
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
Yok |
Dersin İçeriği |
Bulanık Kümeler Temel Tanımlar
Bulanık Ölçüler ve Bulanıklığın Ölçüleri
Uzatma İlkesi ve Uygulamaları
Bulanık İlişkiler ve Bulanık Grafikler
Bulanık Analiz
İmkan Teorisi, Olasılık Teorisi ve Bulanık Küme Teorisi
Bulanık Mantık
Bulanık Kümeler ve Uzman Sistemler
Bulanık Kontrol
Bulanık Veri Analizi
Bulanık Ortamlarda Karar Verme
|
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği |
|
1 | Bulanık Kümeler Temel Tanımlar
| | | 2 | Bulanık Kümeler Temel Tanımlar | | | 3 | Bulanık Ölçüler ve Bulanıklığın Ölçüleri | | | 4 | Uzatma İlkesi ve Uygulamaları | | | 5 | Bulanık İlişkiler ve Bulanık Grafikler | | | 6 | Bulanık Analiz | | | 7 | İmkan Teorisi, Olasılık Teorisi ve Bulanık Küme Teorisi
| | | 8 | Ara sınav
| | | 9 | Bulanık Mantık | | | 10 | Bulanık Kümeler ve Uzman Sistemler | | | 11 | Bulanık Kontrol
| | | 12 | Bulanık Veri Analizi | | | 13 | Bulanık Ortamlarda Karar Verme | | | 14 | Bulanık Ortamlarda Karar Verme | | | 15 | Yarıyıl Sonu Sınavı
| | |
|
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
1. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, by J.S.R. Jang, C.T. Sun, and E. Mizutani, Prentice Hall, 1996
2. Foundations on Neuro-Fuzzy Systems, D. Nauck, F. Klawonn, R. Kruse, Wiley, Chichester, 1997.
3. Fuzzy Logic with Engineering Applications by T.J. Ross, McGraw-Hill Book Company, 1995.
4. Fuzzy Control, K.M. Passino, S.Yurkovich, Addison-Wesley-Longman, 1998.
5. Neural Fuzzy Systems: A Neuro-Fuzzy Synergism., by Lin, (1996) , Prentice Hall.
6. Fuzzy Sets, Uncertainity, and Information by G.J. Klir and T.A. Folger, Prentice Hall, Inc.
|
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları |
|
Değerlendirme | |
Ara Sınav | 1 | 100 | TOPLAM | 100 | |
Final Sınavı | 1 | 100 | TOPLAM | 100 | Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 | Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 | TOPLAM | 100 |
| Dersin Sunulduğu Dil | Türkçe | Staj Durumu | Yok |
|
İş Yükü Hesaplaması |
|
Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
Final Sınavı | 1 | 10 | 10 |
Bütünleme Sınavı | 1 | 1 | 1 |
Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
Problem Çözümü | 3 | 10 | 30 |
Makale Kritik Etme | 3 | 10 | 30 |
Bireysel Çalışma | 14 | 4 | 56 |
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 10 | 10 |
|
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi |
ÖÇ1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | ÖÇ2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | | 5 | 5 | 5 | 5 | ÖÇ3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | ÖÇ4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
|
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |
|
|
Iğdır University, Iğdır / TURKEY • Tel (pbx): +90 476
226 13 14 • e-mail: info@igdir.edu.tr
|