Yaklaşık Düşünme Teorisi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Yaklaşık Düşünme Teorisi"

Transkript

1 Yaklaşık Düşünme Teorisi Zadeh tarafından 1979 yılında öne sürülmüştür. Kesin bilinmeyen veya belirsiz bilgiye dayalı işlemlerde etkili sonuçlar vermektedir. Genellikle bir f fonksiyonu ile x ve y değişkeni arasındaki bağlantı bilınemeyebilir ve sadece bazı x değerleri için f fonksiyonunun değerleri bilinebilir. R 1 : If x = x 1 then y = y 1 R 2 : If x = x 2 then y = y 2 : : : : : : R n : If x = x n then y = y n Tanımlanmış olan tüm R kurallarına kural tabanı denilir. Kural tabanı aralığındaki herhangi bir x değeri için y değerinin bulunmasına interpolasyon denilir. Yaklaşık Düşünme Teorisi x büyük ve y küçük gibi dilsel değişkenler olsun. Temel amaç y için belirlenecek üyelik fonksiyonunun veya bulanık kümenin bulunmasıdır. Zadeh aşağıdaki geçiş kurallarını önermiştir: Entailment rule: x = A ise Aysun çok genç A B çok genç genç x = B dir Aysun genç tir Conjunction rule: x = A ise Basınç çok yüksek değil ve x = B ise Basınç çok düşük değil x = A B dir Basınç çok yüksek ve çok düşük değil 1

2 Yaklaşık Düşünme Teorisi Projection rule: (x, y) çok yakın (3,2) x çok yakın 3, y çok yakın 2 dir. Negation rule: not (x = A) x = not A not (x = yüksek) x = not yüksek Mamdani: Bulanık ifade min (ve) operatörüyle ve sonuç max (veya) operatörüyle hesaplanır. Bir kuralın uygulanma seviyesi aşağıdaki gibi alınır: Kural : if x = A 1 ve y = B 1 ise z = C 1 α 2 = A 2 (x 0 ) B 2 (y 0 ) şeklinde olabilir. Herbir kural çıkışı ise C 1 = α 1 *C 1 C 2 = α 2 * C 2 Sistemin komple çıkışı C = C 1 C 2 şeklinde hesaplanır. 2

3 Mamdani (Devam): Tsukamoto: Tüm dilsel ifadeler monotonik üyelik fonksiyonları olarak alınır. Bir kuralın uygulanma seviyesi aşağıdaki gibi alınır: Kural : if x = A 1 ve y = B 1 ise z = C 1 α 2 = A 2 (x 0 ) B 2 (y 0 ) şeklinde olabilir. Herbir kontrol hareketi z 1 ve z 2 şöyle hesaplanır: α 1 = C 1 (z 1 ) α 2 = C 2 (z 2 ) Sistemin komple çıkış hareketi ise z 0 = (α 1 * z 1 + α 2 * z 2 ) / (α 1 + α 2 ) şeklinde hesaplanır. 3

4 Tsukamoto (Devam): z 0 = (0.3 * * 4) / ( ) = 5.3 Sugeno: Bir kuralın uygulanma seviyesi aşağıdaki gibi alınır: Kural : if x = A 1 ve y = B 1 ise z = a 1 x + b 1 y α 2 = A 2 (x 0 ) B 2 (y 0 ) şeklinde olabilir. Herbir kontrol hareketi z 1 ve z 2 şöyle hesaplanır: z 1 = a 1 x 0 + b 1 y 0 z 2 = a 2 x 0 + b 2 y 0 Sistemin komple çıkış hareketi ise z 0 = (α 1 * z 1 + α 2 * z 2 ) / (α 1 + α 2 ) şeklinde hesaplanır. 4

5 Sugeno (Devam): Larsen: Bir kuralın uygulanma seviyesi aşağıdaki gibi alınır: Kural : if x = A 1 ve y = B 1 ise C 1 α 2 = A 2 (x 0 ) B 2 (y 0 ) şeklinde olabilir. Sistemin komple çıkış hareketi ise C(w) = (α 1 * C 1 (w) α 2 * C 2 (w)) şeklinde hesaplanır. 5

6 Larsen (Devam): Yaklaşık Düşünme Teorisi Haftalık Ödev: Bulanık düşünme şemaları kullanılarak yapılmış bir makale bulup elde edilen sonuçları içeren bir rapor hazırlayınız. İncelenen makalede kullanılan bulanık düşünme şemasının kullanılmasının gerekçeleri, uygulamanın sonuçları anlatılacak ve makalenin yazarlarının seçilen şemaya yönelik varsa açıklamaları tartışılacaktır. - İncelenen makale 2000 yılı ve sonrası basım olacaktır. - Makale Türkçe veya İngilizce olabilir. - Hazırlanan rapora makalenin tam metnide eklenecektir. - Hazırlanan rapor ve makalenin tamamı diğer öğrencilerin hepsine e-postayla gönderilecektir. 6

7 Mühendislikte Bulanık Kümelerle Uygulamalar Gelecek Hafta Bulanık Kural Tabanlı Sistemler (Fuzzy Rule Based Systems) 7

X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir.

X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir. Bulanık İlişkiler X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir. R F(X x Y) Eğer X = Y ise R bir ikilik (binary) bulanık

Detaylı

Bulanık Kural Tabanlı Sistemler

Bulanık Kural Tabanlı Sistemler Üçgen (Triangular) normlar: Üçgen normlar (t-norm) Schweizer ve Sklar tarafından öne sürülmüştür. Herhangi bir a [0,1] aralığı için t-norm T(a, 1) = a şeklinde tanımlanır ve aşağıdaki özellikleri sağlar;

Detaylı

Bulanık Mantık Denetleyiciler

Bulanık Mantık Denetleyiciler Denetim sistemleri genel olarak açık döngülüvekapalı döngülü/geri beslemeli olarak iki tiptir. Açık döngülü denetim sistemlerinde denetim hareketi sistem çıkışından bağımsıdır. Kapalı döngülü sistemlerde

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Tabu Arama (Tabu Search) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Tabu Arama 1986 yılında Glover tarafından geliştirilmiştir. Lokal minimum u elimine edebilir ve global minimum u bulur. Değerlendirme

Detaylı

DERS 5 : BULANIK MODELLER

DERS 5 : BULANIK MODELLER DERS 5 : BULANIK MODELLER Bulanık girişimli sistem, bulanık küme teorisi, bulanık if-then kuralları ve bulanık mantığına dayalı popüler bir hesaplama yapısıdır. Otomatik kontrol, veri sınıflandırılması,

Detaylı

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ Bölüm-4 Bulanık Çıkarım 1 Bulanık Çıkarım Bölüm 4 : Hedefleri Bulanık kuralların ve bulanık bilgi tabanlarının nasıl oluşturulacağını anlamak. Gerçekte bulanık muhakeme olan

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Genetik Algoritma (Genetic Algorithm) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Genetik Algoritma 1970 li yıllarda John Holland tarafından geliştirilmiştir. 1989 yılında David E. Goldberg Genetik

Detaylı

BULANIK MANTIK ile KONTROL

BULANIK MANTIK ile KONTROL BULANIK MANTIK ile KONTROL AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ Bulanık mantığın temel prensipleri: Bulanık küme sözel değişkenleri göstermek için kullanılır. Az sıcak, biraz soğuk gibi bulanık mantık üyelik fonksiyonları

Detaylı

Bulanık Mantık Denetleyicileri

Bulanık Mantık Denetleyicileri Bulanık Mantık Denetleyicileri Bulanık Çıkarım BULANIK ÇIKARIM İki-değerli mantık Çok-değerli mantık Bulanık mantık Bulanık kurallar Bulanık çıkarım Bulanık anlamlandırma Bulanık Çıkarım İki-değerli mantık

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:

Detaylı

Bulanık Mantık. Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)

Bulanık Mantık. Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) Bulanık mantık, insan düşünmesini ve mantık yürütmesini modellemeye ve karşılaşılan problemlerde ihtiyaç doğrultusunda kullanmayı amaçlar. Bilgisayarlara, insanların özel verileri

Detaylı

Bulanık Kümeler ve Sistemler. Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Bulanık Kümeler ve Sistemler. Prof. Dr. Nihal ERGİNEL Bulanık Kümeler ve Sistemler Prof. Dr. Nihal ERGİNEL İçerik 1. Giriş, Temel Tanımlar ve Terminoloji 2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler 3. Olasılık Teorisi-Olabilirlik Teorisi 4. Bulanık Sayılar-Üyelik Fonksiyonları

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler

2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler 2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler Klasik Küme Teorisi Klasik kümelerde bir nesnenin bir kümeye üye olması ve üye olmaması söz konusudur. Bu yaklaşıma göre istediğimiz özelliğe sahip olan bir birey, eleman

Detaylı

BLM/COM 436 Bulanık Mantık

BLM/COM 436 Bulanık Mantık BLM/COM 436 Bulanık Mantık Bulanık mantık karar verme problemlerinde kullanılmaktadır. Bu projede ev kredisi çekecek bir kişi için evin özellikleri ve krediyi çekecek kişinin bilgileri kullanılarak bankalar

Detaylı

DERS 2 : BULANIK KÜMELER

DERS 2 : BULANIK KÜMELER DERS 2 : BULNIK KÜMELER 2.1 Gİriş Klasik bir küme, kesin sınırlamalarla verilen bir kümedir. Örneğin, klasik bir küme aşağıdaki gibi belirtilebilir: = { x x > 6 }, Kapalı sınır noktası burada 6 dır.burada

Detaylı

MANTIK. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ BULANIK MANTIK

MANTIK. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ BULANIK MANTIK MANTIK Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ BULANIK MANTIK İÇERİK Temel Kavramlar Bulanık Mantık Bulanık Mantık & Klasik Mantık Bulanık Küme & Klasik Küme Bulanık Sistem Yapısı Öğeleri Uygulama

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS DİFERANSİYEL DENKLEMLER FEB-211 2/ 1.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi

Detaylı

KLASİK BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ PROBLEMİ : INVERTED PENDULUM

KLASİK BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ PROBLEMİ : INVERTED PENDULUM KLASİK BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ PROBLEMİ : INVERTED PENDULUM M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü (Yüksek Lisans Tezinden Bir Bölüm) Şekil 1'

Detaylı

BULANIK MANTIK MODELİ İLE ZEMİNLERİN SINIFLANDIRILMASI CLASSIFICATION OF THE SOILS USING MAMDANI FUZZY INFERENCE SYSTEM

BULANIK MANTIK MODELİ İLE ZEMİNLERİN SINIFLANDIRILMASI CLASSIFICATION OF THE SOILS USING MAMDANI FUZZY INFERENCE SYSTEM BULANIK MANTIK MODELİ İLE ZEMİNLERİN SINIFLANDIRILMASI CLASSIFICATION OF THE SOILS USING MAMDANI FUZZY INFERENCE SYSTEM Eray Yıldırım 1, Emrah DOĞAN 2, Can Karavul -3, Metin Aşçı -4, Ferhat Özçep -5 Arman

Detaylı

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye

Detaylı

BULANIK MANTIK TABANLI DUNN ÖĞRENME STİLİ MODELİNİN GELİŞTİRİMİ

BULANIK MANTIK TABANLI DUNN ÖĞRENME STİLİ MODELİNİN GELİŞTİRİMİ BULANIK MANTIK TABANLI DUNN ÖĞRENME STİLİ MODELİNİN GELİŞTİRİMİ Muhammet Uysal 1, Naciye Mülayim 2, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 3 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa 2 İzmir Katip

Detaylı

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics 2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının

Detaylı

Bulanık Küme Kavramı BULANIK KÜME. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler

Bulanık Küme Kavramı BULANIK KÜME. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler ULNIK KÜME ulanık Küme Kavramı Elemanları x olan bir X evrensel (universal küme düșünelim. u elemanların ÌX alt kümesine aitliği, yani bu altkümelerin elemanı olup olmadığı X in {0,1} de olan karakteristik

Detaylı

Enerji İletim Hatlarındaki Kısa Devre Arıza Tiplerinin Bulanık Mantık ile Tespiti

Enerji İletim Hatlarındaki Kısa Devre Arıza Tiplerinin Bulanık Mantık ile Tespiti 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Enerji İletim Hatlarındaki Kısa Devre Tiplerinin Bulanık Mantık ile Tespiti M. R. Tür 1, Z. Aydoğmuş 2 1 Mardin

Detaylı

ÖLÇÜLEN ZEMİN PARAMETRELERİNDEN KAYMA DALGA HIZ (V s ) HESABINDA BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI

ÖLÇÜLEN ZEMİN PARAMETRELERİNDEN KAYMA DALGA HIZ (V s ) HESABINDA BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI ÖZET: ÖLÇÜLEN ZEMİN PARAMETRELERİNDEN KAYMA DALGA HIZ (V s ) HESABINDA BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI M. Tün 1 1 Araştırma Görevlisi, Yer ve Uzay Bilimleri Enstitüsü, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir Email: mtun@anadolu.edu.tr

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS MATEMATİK-I FEB-111 1/ 1.YY 5+0+0 5 5 Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin

Detaylı

Bulanık Mantık Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Final Sınavı 27 Mayıs 2014 Süre: 1 Saat 45 Dakika

Bulanık Mantık Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Final Sınavı 27 Mayıs 2014 Süre: 1 Saat 45 Dakika AÇIKLAMALAR: 1. Bu sınavda KTÜ Sınav Uygulama Yönergesi uygulanmaktadır. SORU 1. X ve Y uzaylarında tanımlı üçgen yapılı bulanık alt kümeler sırasıyla sol, tepe ve sağ tanım parametrelerine bağlı olarak

Detaylı

DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ

DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ Halil Murat Öztürk, H. Levent Akın 2 Sistem ve Kontrol Mühendisliği Bölümü, Boğaziçi Üniversitesi, 885 Bebek, İstanbul 2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

SERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI

SERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI SERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI Faruk Şen 1*, Serkan Ballı 2 1, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Enerji Sistemleri

Detaylı

GÜRÜLTÜ ETKİLERİNİN BULANIK MANTIK TEMELLİ BİR YÖNTEMLE ANALİZİ

GÜRÜLTÜ ETKİLERİNİN BULANIK MANTIK TEMELLİ BİR YÖNTEMLE ANALİZİ Uygulamalı Yerbilimleri Sayı: 2 (Ekim-Kasım 28) 62-75 GÜRÜLTÜ ETKİLERİNİN BULANIK MANTIK TEMELLİ BİR YÖNTEMLE ANALİZİ Analyzing Effects of Noise Level by a Fuzzy Logic Based System Nevcihan DURU 1, Cengiz

Detaylı

DEĞERLENDĐRME ÖDEV % 20 ARASINAV % 30 FĐNAL SINAVI % 50

DEĞERLENDĐRME ÖDEV % 20 ARASINAV % 30 FĐNAL SINAVI % 50 DEĞERLENDĐRME ÖDEV % 20 ARASINAV % 30 FĐNAL SINAVI % 50 Ders notlarını aşağıdaki adresten indirebilirsiniz http://www.ktu.edu.tr/insaat-dersnotlari Uygulama Asistanı Arş. Gör. Ufuk KANDĐL ALGORĐTMALAR

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri (nt lgorithm) Doç.Dr. M. li kcayol 996 yılında Marco Dorigo tarafından ortaya atılmıştır. Temel olarak karıncaların yiyecek madde ile yuvaları arasındaki en kısa yolu bulmalarından

Detaylı

TOPLU KONUTLARDA ÇALIŞAN YÜKLENİCİ VE MÜŞAVİRLERİN İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KAPSAMINDA BULANIK MANTIKLA RİSK ANALİZİ

TOPLU KONUTLARDA ÇALIŞAN YÜKLENİCİ VE MÜŞAVİRLERİN İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KAPSAMINDA BULANIK MANTIKLA RİSK ANALİZİ TOPLU KONUTLARDA ÇALIŞAN YÜKLENİCİ VE MÜŞAVİRLERİN İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KAPSAMINDA BULANIK MANTIKLA RİSK ANALİZİ Öğr. Gör. Mehmet Ömür GEZER Prof. Ali Sayıl ERDOĞAN Prof. Dr. Servet YILDIZ Sunum Yapan:

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 3(1) (2007) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 3(1) (2007) Available online at www.e-lse.org Electronic Letters on Science & Engineering 3(1) (2007) Available online at www.e-lse.org Fuzzy and Adaptive Neural Fuzzy Control of Compound Pendulum Angle Ahmet Küçüker 1,Mustafa Rüzgar 1 1 Sakarya University,

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS PROGRAMLAMA BG-213 2/1 2+0+2 2+1 5 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin Seviyesi : LİSANS

Detaylı

GAP (Grup, Algoritma ve Programlama)

GAP (Grup, Algoritma ve Programlama) Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara Grup/Temsil Kuramından Kesitler Feza Gürsey Enstitüsü, İstanbul 08 Şubat 2010 GAP ne için kullanılır? Yapılacak ispatların doğruluğunu bazı gruplar üzerinde denemek

Detaylı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy

Detaylı

Akıllı Mekatronik Sistemler (MECE 404) Ders Detayları

Akıllı Mekatronik Sistemler (MECE 404) Ders Detayları Akıllı Mekatronik Sistemler (MECE 404) Ders Detayları Ders Adı Akıllı Mekatronik Sistemler Ders Kodu MECE 404 Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bahar 2 0 2 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 4 (2016) 574-580 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Araştırma Makalesi Bulanık Mantık İle Akıllı Fırının Modellenmesi Ebru GÜNDOĞDU a,*, Köksal

Detaylı

FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS SAYISAL YÖNTEMLER FM-223 2 / 2.YY 2 2+0+0 4 Dersin Dili : Türkçe Dersin Seviyesi : Lisans

Detaylı

Proses Tehlike Analizlerindeki Belirsizliklerin Bulanık Mantık İle Kantitatifleştirilmesi

Proses Tehlike Analizlerindeki Belirsizliklerin Bulanık Mantık İle Kantitatifleştirilmesi Proses Tehlike Analizlerindeki Belirsizliklerin Bulanık Mantık İle Kantitatifleştirilmesi Oğuzcan Taşdemir Mehmet Dilaver Yusuf Mert Sönmez ProSCon Mühendislik Sanayi ve Ticaret A.Ş. oguzcan.tasdemir@proscon.com.tr

Detaylı

Bulanık Mantık ve DURTES Yönteminde Uygulanması İçin Bir Öneri

Bulanık Mantık ve DURTES Yönteminde Uygulanması İçin Bir Öneri Bulanık Mantık ve DURTES Yönteminde Uygulanması İçin Bir Öneri Rasim TEMUR İstanbul Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Sunum Programı 1. Giriş 2. Bulanık mantık 3. DURTES yöntemi 4. Uygulama önerileri

Detaylı

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Ayrık Matematik BİM-214 2/I 3+0+0 3 2,5 Dersin Dili Dersin Seviyesi

Detaylı

Tip-1 Bulanık Sistemlerde Tip-2 Bulanık Girişler

Tip-1 Bulanık Sistemlerde Tip-2 Bulanık Girişler Tip- Bulanık Sistemlerde Tip- Bulanık Girişler Mehmet KARAKÖSE Erhan AKIN Fırat Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği, 39 Elazığ mkarakose@firat.edu.tr eakin@firat.edu.tr Anahtar Sözcükler: Tip- bulanık

Detaylı

GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE

GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE ÖZEL EGE LİSESİ GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Berk KORKUT DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gizem GÜNEL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI 3.33 2. GİRİŞ... 3 3. YÖNTEM 3 4.

Detaylı

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN Giriş Bilgi teknolojisindeki gelişmeler ve verilerin dijital ortamda saklanmaya başlanması ile yeryüzündeki bilgi miktarı her 20 ayda iki katına

Detaylı

Bağımsız Değişkenin Pareto Dağılımına Sahip Olması Durumunda Üyelik Fonksiyonunun Dayalı Parametre Tahmini

Bağımsız Değişkenin Pareto Dağılımına Sahip Olması Durumunda Üyelik Fonksiyonunun Dayalı Parametre Tahmini İnsan&İnsan, Sayı/Issue 6, Güz/Fall 2015, 27-36 ISSN: 2148-7537, wwwinsanveinsanorg Bağımsız Değişkenin Pareto Dağılımına Sahip Olması Durumunda Üyelik Fonksiyonunun Dayalı Parametre Tahmini Türkan Erbay

Detaylı

KLİMA SİSTEM KONTROLÜNÜN BULANIK MANTIK İLE MODELLEMESİ

KLİMA SİSTEM KONTROLÜNÜN BULANIK MANTIK İLE MODELLEMESİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 2004 : 10 : 3 : 353-358

Detaylı

Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları

Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları Ders Adı Gevşek Hesaplama Ders Kodu COMPE 474 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin

Detaylı

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Sürekli verilerin göstermiş olduğu dağılışa sürekli olasılık dağılışı denir. Sürekli olasılık dağılışlarının fonksiyonlarına yoğunluk fonksiyonu denilmekte ve bu dağılışlarla

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB Arş. Gör. Ahmet ARDAHANLI Kafkas Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Ders Bilgileri Dersin Hocası: Araş. Gör. Ahmet Ardahanlı E-posta: ahmet.ardahanli@hotmail.com Oda: DZ-33

Detaylı

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS ENDÜSTRİ MÜH. İÇİN SAYISAL YÖNTEMLER FEB-321 3/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili

Detaylı

Bulanık Mantık Kullanarak Hava Savunma Karar Destek Sistemi Tasarımı Air Defence Decision Support System Design Using Fuzzy Logic

Bulanık Mantık Kullanarak Hava Savunma Karar Destek Sistemi Tasarımı Air Defence Decision Support System Design Using Fuzzy Logic Bulanık Mantık Kullanarak Hava Savunma Karar Destek Sistemi Tasarımı Air Defence Decision Support System Design Using Fuzzy Logic Fuat Beser 1, Doğan Adıgüzel 2, Ömür Yıldırım 3, Tülay Yıldırım 4 Elektronik

Detaylı

Lastiklerin Çeki Performansı İçin Bulanık Uzman Sistem Tasarımı

Lastiklerin Çeki Performansı İçin Bulanık Uzman Sistem Tasarımı Tarım Makinaları Bilimi Dergisi 2005, 1 (1), 63-68 Lastiklerin Çeki Performansı İçin Bulanık Uzman Sistem Tasarımı Kazım ÇARMAN, Ali Yavuz ŞEFLEK S.Ü. Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü, Konya kcarman@selcuk.edu.tr

Detaylı

Kuantum Fiziği (PHYS 201) Ders Detayları

Kuantum Fiziği (PHYS 201) Ders Detayları Kuantum Fiziği (PHYS 201) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Kuantum Fiziği PHYS 201 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i PHYS 102, MATH 158

Detaylı

Yükselen Teknolojiler (SE 426) Ders Detayları

Yükselen Teknolojiler (SE 426) Ders Detayları Yükselen Teknolojiler (SE 426) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Yükselen Teknolojiler SE 426 Seçmeli 2 2 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

2 PYTHON A GIRIŞ 13 PyCharm İle Python Projesi Oluşturma 15 Projenin Çalıştırılması 18 İlk Python Programımız 19 Açıklama Satırları 21

2 PYTHON A GIRIŞ 13 PyCharm İle Python Projesi Oluşturma 15 Projenin Çalıştırılması 18 İlk Python Programımız 19 Açıklama Satırları 21 İÇİNDEKİLER VII İÇİNDEKİLER 1 PYTHON 1 Neden Python? 2 Python Sürümleri 2 Python Kurulumu 3 Windows Üzerinde Python 3 Ubuntu Üzerinde Python 6 Komut Satırında Python Çalıştırma 6 Windows komut istemi üzerinde

Detaylı

Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları

Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Kredi AKTS Saati Nesne Tabanlı Programlama COMPE 225 Güz 3 2 0 4 5.5 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ

BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ Vedat TOPUZ 1 Ahmet AKBAŞ 2 Mehmet TEKTAŞ 3 1,2,3 Marmara Üniversitesi, Teknik

Detaylı

BMT207 VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE

BMT207 VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE BMT207 VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği GÜNAY TEMÜR Konu Dağılım Hafta 1. Hafta 2.Hafta 3.Hafta 4.Hafta 5.Hafta Konu Ders İçerik Tanıtım, Ödev-Proje-Sınavlar Hakkında

Detaylı

BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ

BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ Öğr. Gör. Orhan EKREN Ege Üniversitesi Doç. Dr. Serhan KÜÇÜKA Dokuz Eylül Üniversitesi SUNUM İÇERİĞİ ÇALIŞMANIN AMACI DENEY

Detaylı

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: Genetik Algoritmalar Bölüm 1 Optimizasyon Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta: adem.tuncer@yalova.edu.tr Optimizasyon? Optimizasyon Nedir? Eldeki kısıtlı kaynakları en iyi biçimde kullanmak olarak tanımlanabilir.

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS MATEMATİK-II FEB-121 1/ 2. YY 5+0+0 5 5 Dersin Dili Dersin Seviyesi : Türkçe

Detaylı

4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları

4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları 4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları Bulanık Sayı Normal ve dışbükey bir bulanık kümenin alfa kesimi kapalı bir küme ise bulanık sayı olarak adlandırılmaktadır. Her bulanık sayı dış bükey bir bulanık

Detaylı

Duyarlılık Analizi, modelde veri olarak kabul edilmiş parametrelerde meydana gelen değişimlerin optimum çözüme etkisinin incelenmesidir.

Duyarlılık Analizi, modelde veri olarak kabul edilmiş parametrelerde meydana gelen değişimlerin optimum çözüme etkisinin incelenmesidir. ISLE 403 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI I DERS IV NOTLAR Bağlayıcı Kısıtlar ve Bağlayıcı Olmayan Kısıtlar: Bağlayıcı Kısıtlar, denklemleri optimum çözüm noktasında kesişen kısıtlardır. Bağlayıcı-Olmayan Kısıtlar,

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 1202

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 1202 Dersi Veren Birim: Bilgisayar Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Dersin Orjinal Adı: COMPUTER PROGRAMMING Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Dersin Kodu: CME

Detaylı

Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları

Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Kredi AKTS Saati Nesne Tabanlı Programlama COMPE 225 Güz 3 2 0 4 5.5 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları Ders Adı Diferansiyel Denklemler Ders Kodu MATH 276 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 4 0 0 4 6 Ön Koşul Ders(ler)i Math

Detaylı

Esnek Hesaplamaya Giriş

Esnek Hesaplamaya Giriş Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan

Detaylı

Bölüm 3. Klasik Mantık ve Bulanık Mantık. Serhat YILMAZ 1

Bölüm 3. Klasik Mantık ve Bulanık Mantık. Serhat YILMAZ 1 Bölüm 3. Klasik Mantık ve Bulanık Mantık Serhat YILMAZ serhaty@kocaeli.edu.tr 1 Klasik Mantık ve Bulanık Mantık Bulanık kümeler, bulanık mantığa bulanıklık kazandırır. Bulanık kümelerde yürütme işini işleçler

Detaylı

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları Ders Adı Diferansiyel Denklemler Ders Kodu MATH 276 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 4 0 0 4 6 Ön Koşul Ders(ler)i Math

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 4(2) (2008) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 4(2) (2008) Available online at www.e-lse.org Electronic Letters on Science & Engineering 4(2) (2008) Available online at www.e-lse.org Maksimum Doğrultucu Moment Kolu Analizinin Bulanık Mantık ve Sinirsel Bulanık Mantık Kullanılarak Yapılması Ahmet

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Quadratic Programming Bir karesel programlama modeli aşağıdaki gibi tanımlanır. Amaç fonksiyonu: Maks.(veya Min.) z

Detaylı

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 BMT 101 Algoritma ve Programlama I 3. Hafta Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1 Akış Diyagramları ve Sözde Kodlar Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Sözde Kodlar (pseudo-code) Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 3 Sözde Kod Sözde

Detaylı

BULANIK MANTIK (FUZZY LOGIC)

BULANIK MANTIK (FUZZY LOGIC) BULANIK MANTIK (FUZZY LOGIC) Bulanık mantık ilk olarak 1965 yılında Lütfü Aliasker Zade nin yayınladığı bir makalenin sonucu oluşmuş bir mantık yapısıdır ve yayınladığı Fuzzy Sets makalesinde bulanık kümelerin

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS SAYISAL YÖNTEMLER FEB-311 3/ 1.YY 2+0+0 2 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi

Detaylı

Algoritma ve Programlamaya Giriş

Algoritma ve Programlamaya Giriş Algoritma ve Programlamaya Giriş Algoritma Bir sorunu çözebilmek için gerekli olan sıralı ve mantıksal adımların tümüne Algoritma denir. Doğal dil ile yazılabilir. Fazlaca formal değildir. Bir algoritmada

Detaylı

Yapay Zeka ya giris. Yapay sinir aglari ve bulanik mantik. Uzay CETIN. Université Pierre Marie Curie (Paris VI),

Yapay Zeka ya giris. Yapay sinir aglari ve bulanik mantik. Uzay CETIN. Université Pierre Marie Curie (Paris VI), Yapay Zeka ya giris Yapay sinir aglari ve bulanik mantik Uzay CETIN Université Pierre Marie Curie (Paris VI), Master 2 Recherche, Agents Intelligents, Apprentissage et Décision (AIAD) November 11, 2008

Detaylı

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları Ders Adı Diferansiyel Denklemler Ders Kodu MATH 276 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 4 0 0 4 6 Ön Koşul Ders(ler)i Math

Detaylı

MİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ KARA HARP OKULU DEKANLIĞI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS TANITIM BİLGİLERİ

MİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ KARA HARP OKULU DEKANLIĞI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS TANITIM BİLGİLERİ MİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ KARA HARP OKULU DEKANLIĞI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Veritabanı Yönetimi 4 / Bahar (3+0+0)

Detaylı

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Matematik II BIL

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Matematik II BIL DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Matematik II BIL132 2. 4+0 4 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Yüz Yüze / Seçmeli Dersin Koordinatörü

Detaylı

FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS MATEMATİK-2 FM-121 1/ 2.YY 5 5+0+0 6 Dersin Dili : Türkçe Dersin Seviyesi : Lisans Dersin

Detaylı

FİZ 181 03 FİZ 181 04 FİZ 181 0301 FİZ 181 0401 İNG 111 İNG 112 03 İNG 111 İNG 112 03 FİZ 184 04 FİZ 184 03 BİL 134 03 MZ-4 FİZ 184 04 KİM 151 03

FİZ 181 03 FİZ 181 04 FİZ 181 0301 FİZ 181 0401 İNG 111 İNG 112 03 İNG 111 İNG 112 03 FİZ 184 04 FİZ 184 03 BİL 134 03 MZ-4 FİZ 184 04 KİM 151 03 YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ TÜRKÇE BÖLÜMÜ HAFTALIK DERS PROGRAMI 1.SINIF Pazartesi Salı Çarşamba Perşembe Cuma BİL 133 01 BİL 134 01 MAT 181 03 MAT 182 03 MAT 181 04 MAT 182 04 FİZ 181 03 FİZ 181 04 FİZ 181 03

Detaylı

6.Bulanık Sistemler. Kural Tabanı (Bulanık Kurallar) Sayısal Girişler. Sayısal Çıkışlar. Bulanık Sonuç Çıkarma. Serhat YILMAZ

6.Bulanık Sistemler. Kural Tabanı (Bulanık Kurallar) Sayısal Girişler. Sayısal Çıkışlar. Bulanık Sonuç Çıkarma. Serhat YILMAZ 6.Bulanık Sistemler Serhat YILMAZ KOÜ, Mühendislik Fak. Elektronik ve Haberleşme Bölümü Şimdiye kadar gördüğümüz bilgileri birer başlık altında toplayarak bulanık karar verme sürecini gerçekleştirebilecek

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOĞRUSAL VE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN HİYERARŞİK BULANIK KONTROLÜ Serhat SOYLU YÜKSEK LİSANS TEZİ Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Temmuz-23

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) 1 DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA İKİLİK (DUALİTE-DUALITY) Doğrusal programlama modelleri olarak adlandırılır. Aynı modelin değişik bir düzende oluşturulmasıyla Dual (İkilik)

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Orjinal Adı: STATISTICS. Dersin Kodu: STA 1302

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Orjinal Adı: STATISTICS. Dersin Kodu: STA 1302 Dersi Veren Birim: Mühendislik Fakültesi Dersin Türkçe Adı: İSTATİSTİK Dersin Orjinal Adı: STATISTICS Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Lisans Dersin Kodu: STA 0 Dersin Öğretim

Detaylı

BÖLÜM 1: TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 1: TEMEL KAVRAMLAR BÖLÜM 1: TEMEL KAVRAMLAR Hal Değişkenleri Arasındaki Denklemler Aralarında sıfıra eşitlenebilen en az bir veya daha fazla denklem kurulabilen değişkenler birbirine bağımlıdır. Bu denklemlerden bilinen

Detaylı

Termal Sistem Tasarımı (ME 408) Ders Detayları

Termal Sistem Tasarımı (ME 408) Ders Detayları Termal Sistem (ME 408) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Termal Sistem ME 408 Bahar 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i ME 303, ME 301 Dersin Dili

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Doğrusal Ara Değer Hesabı Lagrance Polinom İnterpolasyonu

Detaylı