EE678 Soft Computing Control

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod EE678
Ad Soft Computing Control
Dönem 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı
Dönem Bahar
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil İngilizce
Seviye Doktora Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. İLYAS EKER
Dersin Öğretim Elemanı
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.


Dersin Amacı / Hedefi

Öğrencilere kendinden uyarlamalı sistemlerin temel ilkelerini tanıtmak

Dersin İçeriği

Uyarlamalı kontrol sistemlerinin anlık proses tanımlama ve anlık kontrol sağlanması hakkında teorik bilgiler verilmesi

Dersin Ön Koşulu

yok

Kaynaklar

Bulanık Mantık ve Yapay Sinir Ağ Tabanlı Bulanık Mantık' a Giriş

Notlar

Yapay Sinir Ağlarına Giriş


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Model bağımsız ve model tabanlı sistemler tanımlanır.
ÖÇ02 Model bağımsız sistemlerin çalışma presipleri açıklanır.
ÖÇ03 Kontrol sistemlerini analiz edelir.
ÖÇ04 Model bağımsız kontrolcüler tasarlanır


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Elektrik-Elektronik Mühendisliğinin temellerini oluşturan dalların en az birinde, bilgi düzeyini yüksek lisans düzeyinin ötesine çıkararak uzmanlaşabilme 5
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Uzmanlaştığı alanın içerdiği tüm konuların birlikte oluşturduğu bütünlüğü kavrayabilme 4
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Uzmanlaştığı alandaki mevcut bilimsel literatüre hakim olabilme, literatürü kritik şekilde analiz edebilme 3
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Alanının, ilişkili olduğu diğer dallarla olan disiplinlerarası etkileşimini kavrayabilme, benzer etkileşimler önerebilme 2
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Kuramsal veya deneysel çalışma yapma becerisine sahip olabilme
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Araştırma sonucunda edinilen bilgileri derleyerek bütünlüklü bir bilimsel metin oluşturabilme. 2
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Tez konusu üzerinde, danışmanının belirlediği çerçeve içinde, konunun gerektirdiği mantıksal bütünlüğe uygun olarak, programlı bir şekilde çalışabilme. 2
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bilimsel veri tabanlarında literatür araştırması yapabilme; özelde, veri tabanlarını uygun ve doğru şekilde tarama ve listelenen unsurları değerlendirme, kategorize edebilme 3
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Uzmanlık alanında İngilizce olarak yazılmış bir bilimsel metni rahatlıkla okuyup anlayacak ve benzer bir metni yazabilecek düzeyde İngilizce'ye ve ilgili İngilizce jargona hakim olma 3
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Bildiği bir programlama dilinde genelde belirli bir amaca yönelik, özelde uzmanlık alanı ile ilgili olan bir bilgisayar programı yazabilme.
PÖÇ11 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Uzmanlık alanıyla veya yakın alanlarla ilgili ders planlayabilme ve ders verebilme.
PÖÇ12 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda yol gösterici olabilme, insiyatif alabilme 2
PÖÇ13 Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği Uygun bir dil ve tarz ile insanlarla iletişim kurabilme
PÖÇ14 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Akademisyenliğin, gerek eğitim-öğretim gerekse araştırma yönlerinin gerektirdiği etik değerleri benimseme
PÖÇ15 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Uzmanlık alanı ile ilgili konularda proje, politika, süreç üretebilme ve bu öğeleri değerlendirebilme 3
PÖÇ16 Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği Mevcut araştırma deneyimine dayanarak yeni konularda da araştırma yapabilme 3


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Bilişim kontrol sistemlerinin tanıtılması ve sınıflandırılması Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
2 Yumuşak bilişim sistemlerinin tanıtılması Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
3 Zor bilişim sistemlerinin tanıtılması Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
4 Introduction to fuzzy logic control Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
5 Bulanık mantık algoritma nitelikleri Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
6 Bulanık mantık giriş ve çıkış sinyalleri Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
7 Bulanık mantık kontrol algoritmaları Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
8 Ara Sınav Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Bulanık mantık kontrol algoritmasında önemli parametrelerin nitelikleri Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
10 Kontrolcü giriş ve çıkış özellikleri Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
11 Bulanık mantık kontrol sınırlamaları Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
12 Kapalı devre kararlılık Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
13 Kontrol yakınsaması Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
14 Diğer yumuşak kontrol metotları: Yapay Sinir Ağları, Genetic Algoritma Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
15 Metotların kontrol amaçlı genel gereksinimleri Teorik bilgilerin tekrarı Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 5 70
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 15 15
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü (Saat) 157
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,28
AKTS 6 AKTS

Güncelleme Zamanı: 17.11.2022 02:33