A comparison of fuzzy methods for modeling
Bulanık metodlarının modelleme için karşılaştırılması
- Tez No: 232505
- Danışmanlar: PROF. OKYAY KAYNAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Bulanık modelleme, Bulanık set yöntemi, Bulanık sistemler, Fuzzy logic, Fuzzy modelling, Fuzzy set method, Fuzzy systems
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tip-1 bulanık mantık kontrolörleri otuz yılı aşkın süredir kontrol alanında kullanılmaktadır; fakat günümüzde bu yöntem değişken çevre koşullarında ve belirsizliklerin çok olduğu gerçek zamanlı sistemlerde yetersiz kalmaktadır. Bulanık mantık sistemleri birçok optimizasyon yöntemiyle birlikte çalışmaktadır. Genellikle minimum hatayı yakalamak için, kuralların öncül ve soncul kısımları adapte edilmektedir; fakat bu yöntemle üyelik fonksiyonlarındaki uzman bilgisi kaybolabilir veya distorsiyona uğrayablir. Bundan dolayı, bilim insanları yeni yöntemler aramaya veya varolan metodları geliştirmeye başlamışlardır.Parametreli t-normlar üzerine literatüre geçmiş çok önemli çalışmaları bulunmaktadır. Bu metodta optimizasyon işlemi uygulanırken, operatörlerin parametreleri ve kuralların soncul kısımlarındaki parametreler adapte edildiği için uzman bilgisinde herhangi bir kayıp ve distorsiyon meydana gelmez. Bu gelişmelere paralel olarak, bu tez çalışmasının en önemli katkısı parametreli t-normların sınırlı bulanık kümeler ile birlikte kullanılmasıdır. Bu metodta üyelik fonksiyonlarındaki belirsizlikler ve uzmanlık bilgisi hesaba alınmıştır. Böylece, uzmanlık bilgisinde bozulma ya da kayıp meydana gelmez ve bulanık model daha fazla dizayn parametresine sahiptir. Bu çalışmanın amacı, dört farklı metod kullanarak bulanık sistem modellemesini gerçekleştirmektir. Bu dört farklı metod; parametreli t-normlar, sınırlı bulanık kümeler, sınırlı kümeler ile parametreli t-normlar ve normalleştirilmemiş aralık değerli tip-2 TSK. Bu dört yaklaşımın matematiksel ve teoriksel yapısı kısaca anlatılmış ve performansları lineer olmayan fonksiyon yaklaşımı uygulaması ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Type-1 Fuzzy Logic Controllers (FLCs) have been used in control applicationsfor more than thirty years. However, traditional type-1 FLCs are deficient in dynamicalunstructured environments and in many real-time applications that include largeamount of uncertainties. Further to this, fuzzy logic systems work cooperatively withmany optimization techniques. Conventionally, the antecedent and consequent part ofthe rules are tuned to obtain minimum error response. However, this situation is notdesirable where the expert knowledge about the system is significant. Thus, scientistshave started to seek new approaches or develop existing methods.In literature, there are a number of noteworthy publications on type-1 fuzzy logicwith parameterized t-norms. During the optimization process in this fuzzy model, theparameters of the operators and consequent part of the rules are tuned; therefore, theexpert knowledge about the system is not lost or distorted. In line with this trend,the most important contribution of this thesis is that parameterized conjunctions areexpanded and Constrained Fuzzy Sets (CFSs) with parameterized conjunctions areproposed. By using constrained fuzzy sets with parameterized conjunctions, both theuncertainty and the expert knowledge are taken into account. Thus, the expert knowledgeabout the system is not lost or distorted and the fuzzy model has more designparameters. This study has the goal of comparing the performance of four different approachesto fuzzy modeling, using parameterized conjunctions, a novel concept namedConstrained Fuzzy Sets (CFSs), CFSs with parameterized conjunctions, and unnormalizedinterval type-2 Takagi Sugeno Kang (IT2 TSK). The theoretical and mathematicalbackgrounds of the four approaches are briefly described and their performances arecompared in approximating a nonlinear function.
Benzer Tezler
- Yapay zeka metotlarının bir sınıflandırma probleminde karşılaştırılması
Comparison of artificial intelligience methods for a classification problem
NİLGÜN ŞENGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Fuzzy regression modeling of defect rates in a metal casting process
Bir metal döküm sürecindeki hata oraninin bulanik regresyon yöntemi ile modellenmesi
TUNA KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM TÜRKER BAYRAK
- A novel approach for the incipience of sediment entrainment in a wide range of flow conditions via experimentally driven geno-fuzzy inference system model
Deneysel veri tabanlı geliştirilen özgün genetik-fuzzy yöntemi ile akım şartlarının geniş aralığında sediment hareketinin başlangıcının araştırılması
HUSSEIN BIZIMANA
Doktora
İngilizce
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Yapay zekâ modelleriyle tam ölçekli çamur çürütme reaktörlerinden elde edilen biyogaz üretiminin tahmini: Yapay sinir ağları ve fuzzy logıc uygulamaları
Artificial intelligence-based modeling for prediction of biogas production rate from full-scale anaerobic sludge digestion reactors: Neural networks and fuzzy logic applications
KEVSER KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KAAN YETİLMEZSOY
- Ters bulanık kontrol yöntemlerinin başarım karşılaştırması
Performance comparison of inverse fuzzy control methods
TALHA BURAK AKCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK ULU
DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH OBUT