Yaklaşık Düşünme Teorisi



Benzer belgeler
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 Kural Tabanlı Sistemler

Bulanık Mantık Denetleyiciler

Zeki Optimizasyon Teknikleri

DERS 5 : BULANIK MODELLER

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım

Zeki Optimizasyon Teknikleri

BULANIK MANTIK ile KONTROL

Bulanık Mantık Denetleyicileri

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Bulanık Mantık. Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)

Bulanık Kümeler ve Sistemler. Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler

BLM/COM 436 Bulanık Mantık

DERS 2 : BULANIK KÜMELER

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

Zeki Optimizasyon Teknikleri

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

KLASİK BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ PROBLEMİ : INVERTED PENDULUM

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

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

BULANIK MANTIK TABANLI DUNN ÖĞRENME STİLİ MODELİNİN GELİŞTİRİMİ

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

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

Enerji İletim Hatlarındaki Kısa Devre Arıza Tiplerinin Bulanık Mantık ile Tespiti

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

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

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

DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ

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

GÜRÜLTÜ ETKİLERİNİN BULANIK MANTIK TEMELLİ BİR YÖNTEMLE ANALİZİ

DEĞERLENDĐRME ÖDEV % 20 ARASINAV % 30 FĐNAL SINAVI % 50

Zeki Optimizasyon Teknikleri

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

Electronic Letters on Science & Engineering 3(1) (2007) Available online at

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

GAP (Grup, Algoritma ve Programlama)

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

Akıllı Mekatronik Sistemler (MECE 404) Ders Detayları

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Proses Tehlike Analizlerindeki Belirsizliklerin Bulanık Mantık İle Kantitatifleştirilmesi

Bulanık Mantık ve DURTES Yönteminde Uygulanması İçin Bir Öneri

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Tip-1 Bulanık Sistemlerde Tip-2 Bulanık Girişler

GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE

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

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

KLİMA SİSTEM KONTROLÜNÜN BULANIK MANTIK İLE MODELLEMESİ

Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

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

Lastiklerin Çeki Performansı İçin Bulanık Uzman Sistem Tasarımı

Kuantum Fiziği (PHYS 201) Ders Detayları

Yükselen Teknolojiler (SE 426) Ders Detayları

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

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

Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları

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

BMT207 VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE

BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ

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

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları

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

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

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

Nesne Tabanlı Programlama (COMPE 225) Ders Detayları

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları

Esnek Hesaplamaya Giriş

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

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

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

BULANIK MANTIK (FUZZY LOGIC)

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Algoritma ve Programlamaya Giriş

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

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları

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

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

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

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

FEN BİLİMLERİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

FİZ FİZ FİZ FİZ İNG 111 İNG İNG 111 İNG FİZ FİZ BİL MZ-4 FİZ KİM

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

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ


DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

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

BÖLÜM 1: TEMEL KAVRAMLAR

Termal Sistem Tasarımı (ME 408) Ders Detayları

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

Transkript:

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

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

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

Tsukamoto (Devam): z 0 = (0.3 * 8 + 0.6 * 4) / (0.3 + 0.6) = 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

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

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

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