Geri Dön

A comparison of fuzzy methods for modeling

Bulanık metodlarının modelleme için karşılaştırılması

  1. Tez No: 232505
  2. Yazar: AYŞE ÇİSEL ARAS
  3. Danışmanlar: PROF. OKYAY KAYNAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

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

  1. İnovasyon performansına etki eden faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi ve telekomünikasyon sektöründe bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile proje seçimi

    Prioritization of factors affecting innovation performance using fuzzy cognitive mind mapping method and project selection in the telecommunication sector using fuzzy multi-criteria decision making techniques

    ALİ CAN MUHTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  2. Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model

    A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems

    ÖMER ATLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  3. İnsan-makine etkileşimli bilgisayar deneyi kullanarak insan operatörlerin parametrik ve akıllı sistemlerle modellenmesi

    Modeling of human-operators using linear parametric and intelligent techniques

    HALİT İLKER ÇARDAKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  4. Ters bulanık kontrol yöntemlerinin başarım karşılaştırması

    Performance comparison of inverse fuzzy control methods

    TALHA BURAK AKCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENK ULU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH OBUT

  5. Yapay zeka metotlarının bir sınıflandırma probleminde karşılaştırılması

    Comparison of artificial intelligience methods for a classification problem

    NİLGÜN ŞENGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR