Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
BİL 3002	BULANIK KARAR SİSTEMLERİ	ZORUNLU	4	0	0	7

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

YRD.DOÇENT AYŞE ÖVGÜ KINAY

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Bu dersin amacı bulanık karar sistemleri oluşturabilme, bulanık mantık denetleyicilerinin temel yapılarını öğretmek ve bulanık mantık denetleyicileri tasarlama yeteneği kazandırmaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Bulanık karar verme modelleri oluşturabilme.
2	Bulanık çıkarsama sistemleri tasarımı yapabilme.
3	Kümeleme analizlerini kullanabilme.
4	Bulanık örüntü tanıma işlemlerini yapabilme.
5	Bulanık bilgiyi kullanarak karar verebilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Bulanık Çıkarsama Sistemleri
2	Bulanık Çıkarsama Sistemleri Durulaştırma yöntemleri
3	Bulanık Sistemlerin Benzetimi
4	Bulanık ilişkisel denklemler Bulanık doğrusal olmayan benzetim
5	Bulanık Birleşmeli Hafızalar (Kısa Sınav-1)
6	Bulanık bilgi ile karar verme
7	Bulanık sıralama, derecelendirme, tercih ve ortak görüş kavramları, Çok amaçlı karar verme
8	Ara sınav
9	Bulanık Bayes anlamda karar verme yöntemleri
10	Bulanık doğal durumlar ve bulanık stratejiler ile karar verme
11	Bulanık Sınıflandırma, Kesin ve bulanık ilişki kavramları, Kümeleme analizleri, Kümeleme geçerlilikleri
12	c-ortalamalar kümeleme yöntemleri, Kesin c-ortalamalar, Bulanık c-ortalamalar yöntemi (Kısa Sınav-2)
13	Sınıflandırma ölçümü, Bulanık c-bölümlemenin zorlukları, Kümelemede benzerlik ilişkileri
14	Bulanık örüntü tanıma

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynaklar:
Ross, T.J., Fuzzy Logic with Engineering Applications, McGraw-Hill, 1995.
Yardımcı kaynaklar:
Lin, C.T. and George Lee, C.S., Neural Fuzzy Systems, Prentice Hall, 1996.
Pedrycz, W., An Introduction to Fuzzy Sets, Massachusets Ins. of Technology, 1998.
Klir, G.J. and Folger, T.A., Fuzzy Sets, Uncertainty and Information, Prentice Hall, 1988.
Cox, E., Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration, Morgan Kaufmann Publishers, 2005.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders, anlatım, sınıf sunumu ve tartışma biçiminde öğretilecek. Öğretilen dersin yanı sıra, öğrencilere gruplar halinde sunumlar hazırlatılacak ve tartışmalı oturumlar şeklinde sundurulacaktır. Dersin bazı haftalarında, daha önce verilen ödev sonuçları tartışılarak pekiştirilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	Q	Quiz
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.40 + Q * 0.10 + FN * 0.50
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.40 + Q * 0.10 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar