Geri Dön

Bulanık sinir ağları ve sinirsel bulanık ağları ile sistem çözümlenmesi ve simülasyonunun gerçekleştirilmesi

Simulation and solutions of systems with neuro-fuzzy networks and fuzzy-neuro networks

  1. Tez No: 199696
  2. Yazar: AYFER TUNALI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN IŞIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: bulanık-sinir ağ, sinirsel-bulanık ağ, bulanık mantık, sinirsel ağ, Mamdani yaklaşımı, kansızlık, demir eksikliği, Fuzzy-neuro networks, neuro-fuzzy networks, fuzzy logic, neuralnetwork, mamdani model, anemi, less ferritin
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 146

Özet

Jüri : Prof.Dr.Novruz AllahverdiDoç.Dr.Hakan IşıkYrd.Doç.Dr.Mehmet ÇunkaşBu tezde farklı sistemlerin Sinirsel-Bulanık ve Bulanık-Sinir ağları ileçözümlenmesi ve simülasyon programları oluşturularak daha anlaşılır çözümler eldeedilmesi üzerinde çalışılmıştır. Bu çalışmada bulanık mantık ve sinirsel ağlarınbirleşiminden oluşan bulanık-sinir ve sinirsel-bulanık ağlar incelenerek busistemlerin arasındaki farklılıklar belirlenmiş ve bu sistemlerin varolan farklıyapıları ve bu yapılar arasındaki temel farklılıklar da ana hatlarıyla ortayakonmuştur. Çeşitli sistem problemleri çözülürken bulanık-sinir ve sinirsel-bulanıkağların varolan farklı yapılarının en uygunu seçilerek sonuca ulaşılmıştır.Yapılan analizleri uygulamak amacıyla çalışmada birkaç örnek elealınmıştır.Traktör güç kontrol probleminin çözümünde sinirsel bulanık ağ yapısı olanMamdani yaklaşımı kullanılmıştır. Traktör güç kontrol probleminde devir girişdeğerinin bulanıklaştırılmasının üç üyelik değere bölümlenmesi ve beş üyelikdeğere bölümlenmesi de bulanıklaştırıcı sinirsel bulanık ağ yaklaşımı ile yapılmıştır.Bir insanda kansızlık ve demir eksikliğini belirleme probleminde sinirsel bulanık ağyapısı olan Mamdani yaklaşımı kullanılmıştır. Bu problemin çözümünde girişdeğerleri bulanıklaştırıcı sinirsel bulanık ağ ile bulanıklaştırılarak sonuç değerleriMamdani yaklaşımı sinirsel bulanık ağa uygulanmıştır. Bu uygulamalar, sonucubelirlemede kural tabanını oluşturma yöntemlerinin, eğitim hızı değerinin , sinirlerinivağırlık değerlerindeki değişimlerin sonuca hızlı ulaşmada ve en yaklaşık sonucu eldeetmedeki önemlerinin çok büyük olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Jury : Prof.Dr.Novruz AllahverdiDoç.Dr.Hakan IşıkYrd.Doç.Dr.Mehmet ÇunkaşIn this thesis ,solutions of different systems with Neuro-Fuzzy and Fuzzy-Neuralnetworks and obtaining simulation programmes for more comprehensible solutionsare studied. For this purpose, analysed fuzzy-neuro and neuro-fuzzy network that arecomposite of fuzzy logic and neural networks for determine between differences, theexisting different structures and differences between these structural models fordetermining main features. In analyzing the system problems,the result is achievedby choosing the best fits among existing different structeral models of fuzzy-neuroand neuro-fuzzy network.In this study, deal some examples for application existing analysis of fuzzy-neuroand neuro-fuzzy network. In the analysis of tractor force control problem, Mamdanimodel that has neuro-fuzzy network structure is used. In the tractor force controlproblem, neural fuzzifier that has neuro-fuzzy network is used for obtaining threefuzzy membership and five fuzzy membership of cycle input value. In determinationof the human anemia and less ferritin problem, Mamdani model that has neuro-fuzzynetwork structere is used. In the analysis of these problem input values are fuzziedwith neural fuzzifer and the result values are executed to Mamdani models of neuro-ivfuzzy network. Importance of the rule base forming method, learning constantsvalue, chancing neural network weights value are realized for most rapid result andmost approach result.

Benzer Tezler

  1. Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks

    Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu

    ÖMER ZEKİ GÜRSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  2. Modeling the water quality of lake Eymir using artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)

    Eymir gölü?nde su kalitesinin yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel bulanık ilişkisel sistem ile modellenmesi

    MUHİTTİN ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY

  3. Architectural form exploration by soft computing: The case of post-disaster shelter

    Esnek hesaplama aracılığıyla mimari biçim arayışları: Afet sonrası barınak örneği

    FÜSUN CEMRE KARAOĞLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALAÇAM

  4. Uyarlamalı ve sinirsel-bulanık sistemler kullanarak katsayıları ayarlanabilen kesir dereceli; PID kontrolör tasarımı ve uygulaması

    Design and application of fractional order PID controller with adjustable coefficients by using adaptive and neuro-fuzzy systems

    HÜSEYİN ARPACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN

  5. Self collision detection system for sign tutoring humanoid robot

    İşaret dili eğitmeni insansı robot için çarpışma tespit sistemi

    YAKUP ÖZDEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE