Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS
Zekı Modelleme Optımızasyon ve Kontrol ENM 602 0 3 + 0 3 6
Ön Koşul Dersleri
Önerilen Seçmeli Dersler
Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Doktora
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr.Öğr.Üyesi MEHMET RIZA ADALI
Dersi Verenler Prof.Dr. HARUN TAŞKIN,
Dersin Yardımcıları Dr. Ünal Atakan KAHRAMAN
Dersin Kategorisi Diğer
Dersin Amacı Lisansüstü düzeyindeki öğrencilere zeki teknikler konusunda genel bir yetkinlik kazandırarak süreçlerin modellenmesi, optimizasyonu ve kontrolünde zeki teknikleri kullanabilmelerini sağlamak
Dersin İçeriği Klasik modelleme, optimizasyon ve kontrol, Belirsizlik altında uslamlama ve çıkarsama, Bulanık kümeler, işlemler, ilişkiler, sayılar, değişkenler ve bulanık mantık, Kural temelli hesaplamalar, Bulanık-sinirsel ve evrimsel hesaplamalar, Bulanık modelleme, Bulanık kümelerle problem çözme, Yöntem, Bulanık optimizasyon ve kontrol
# Ders Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
1 Bulanık kümeler ve modeller ile ilgili temel kavramların öğrenilmesi
2 Süreçleri zeki teknikler kullanarak modelleyebilme yeteneğinin kazanılması
3 Bulanık mantık, sinirsel ağlar, genetik algoritmalar ve hibrit yöntemleri kullanarak çeşitli sistemleri kurabilme ve çözebilme yeteneğinin kazanılması
4
5
Hafta Ders Konuları Ön Hazırlık
1 Klasik Modelleme, Optimizasyon ve Kontrol
2 Belirsizlik Altında Uslamlama ve Çıkarsama
3 Bulanık Kümeler ve İşlemler
4 Bulanık İlişkiler ve Sayılar
5 Bulanık Değişkenler ve Bulanık Mantık
6 Kural Temelli Hesaplamalar
7 Bulanık-Sinirsel Hesaplamalar
8 Bulanık Evrimsel Hesaplamalar
9 Bulanık Modelleme I
10 Bulanık Modelleme II
11 Bulanık Kümelerle Problem Çözme: Giriş
12 Yöntem
13 Bulanık Optimizasyon ve Kontrol
14 Örnek Olay Çalışmaları (Trafik Kavşak Kontrol, Kimyasal Süreç Kontrol, Üretim Kontrol)
Kaynaklar
Ders Notu [1] Prof. Dr. Harun Taşkın, Zeki Modelleme Optimizasyon ve Kontrol Ders Notları
Ders Kaynakları [2] ZADEH L.A., Fuzzy Sets, Information and Control, 8, (1965), 338-353
[3] LI, H., CHEN, C. L. P., HUANG, H.P., Fuzzy Neural Intelligent Systems: Mathematical Foundations and the Application in Engineering, CRC Pres, New York, 2000
[4] ROSS, T. J., Fuzzy Logic with Engineering Applications, Mc Graw Hill, New York, 1995
[5] WANG, L., X., A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice Hall, 1997
[6] TERANO T., ASAI, K., SUGENO, M., ASCHMANN, C., G., Fuzzy Systems Theory and Its Applications, Academic Press Inc., 1991
[7] PEDRYCZ, W., GOMIDE, F., An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design, A Bradford Book, 1998
[8] BAYKAL, N., BEYAN, T., Bulanık Mantık İlke ve Temelleri, Bıçaklar Kitabevi, 2004
[9] YEN, J., LANGARI, R., Fuzzy Logic: Intelligence, Control, and Information, Prentice Hall, 1998
[10] JAMSHIDI, M., Large-Scale Systems: Modeling, Control, and Fuzzy Logic, Prentice Hall, 1997
[11] JAMSHIDI, M., ZADEH, L.A., TITLI, A., Applications of Fuzzy Logic: Towards High Machine Intelligence Quotient Systems, Prentice Hall, 1997
[12] KARRAY, F.O., SILVA, C.W., Soft Computing and Intelligent Systems Design: Theory, Tools and Applications, Addison-Wesley, 2004
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl Çalışmaları Katkı Oranı
1. Ara Sınav 40
1. Kısa Sınav 20
1. Ödev 4
1. Performans Görevi (Seminer) 20
2. Ödev 4
3. Ödev 4
4. Ödev 4
5. Ödev 4
Toplam 100
1. Yıl İçinin Başarıya 60
1. Final 40
Toplam 100
AKTS - İş Yükü Etkinlik Sayı Süre (Saat) Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 3 48
Ara Sınav 1 7 7
Kısa Sınav 1 5 5
Ödev 5 5 25
Performans Görevi (Seminer) 1 5 5
Final 1 10 10
Toplam İş Yükü 148
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) 5,92
Dersin AKTS Kredisi 6