Geri Dön

Kural tabanlı karar verme sistemlerinde belirsizliğin modellenmesi

Modelling uncertainty in rule-based decision making systems

  1. Tez No: 223456
  2. Yazar: CENGİZ TEYMUR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirsiz sistem yapıları, Belirsiz veriler, Belirsizlik, Belirsizlik analizleri, Karar verme, Karar verme modelleri, Karar verme sistemleri, Karar verme stratejileri, Karar verme teknikleri, Karar verme yöntemleri, Uncertain system structures, Uncertain data, Uncertainty, Uncertainty analysis, Decision making, Decision making models, Decision making systems, Decision making strategies, Decision making techniques, Decision making methods
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, öncelikli olarak belirsizlik sorunu tanımı yapılmış ve literatür taraması sonunda bulunan belirsizlik türleri, kaynakları ve ne şekilde ortaya çıktıkları sıralanmıştır. Daha sonra belirsizlik türleri ?bilginin ne derece doğru olduğu? ve ?bilginin belirtilen derecede doğru olup olmama durumu? ile ilgili olanlar olmak üzere iki temel gruba ayrılmış ve her bir grubun birer ekseni oluşturduğu Belirsizlik Düzlemi tanımı yapılmıştır. Bu düzlem üzerindeki herhangi bir noktayı gösterebilen Belirsiz Matrisi kavramı önerilmiş ve böylece bir bilgi taneciğinde bulunabilecek belirsizliklerin tek bir değişken ile tanımlanabilmesi olanağı doğmuştur. Belirsizlik Matrisi ile, kural tabanlı karar verme sistemlerinde Olasılık Teorisi ile Bulanık Kümeler Teorisi paralel bir şekilde kullanılabilecektir. Bilgisayar ortamında kurulan simülasyon düzeneği ile Davranış Temelli Mobil Robot'larda engelden kaçınırken hedefe gitme problemi üzerinde karşılaştırma yapılmıştır. Yapılan denemelerde, robotun davranış yanıtlarının Belirsizlik Matrisi kullanılan bir yöntemle birleştirilmesinin, klasik yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, the problem of ?uncertainty? is defined and the types of uncertainty are listed along with their origin and how they arise. Then, uncertainties found in knowledge are divided into two groups as ?uncertainty related to the degree of the truth or the degree to which an event occurs? and ?uncertainty related to whether considered information is true or whether an event occurs.? Considering the two groups of uncertainties as orthogonal axes ?uncertainty area? formed. Then the concept of ?uncertainty matrix,? capable of designating all points on uncertainty area, proposed to enable the joint use of theories such as the probability theory and fuzzy set theory. The navigation problem of behavior-based robots to reach the target point while keeping away from the obstacles in the environment was simulated. The comparison of numerical results shows that the method of combining directions of behaviors using the uncertainty matrix enables the robot to reach the goal in a shorter time than the classical methods.

Benzer Tezler

  1. Safety based decision support systems for marine structures

    Deniz yapıları için güvenlik tabanlı karar destek sistemleri

    EMRE KORAY GENÇSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU

  2. Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity

    Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini

    AMMAR HOMAIDA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EBEGİL

  3. Advancing conformal prediction with fuzzy logic and ıts extensions to system ıdentification

    Konformal tahminin bulanik mantik ile geliştirilmesi ve sistem tanimlamadaki kullanimi

    SALEH MSADDI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR