Geri Dön

Veriye dayalı bulanık sistem modelleme ve tanımlama

Data-based fuzzy system modeling and identification

PDF İndir

  1. Tez No: 472881
  2. Yazar: ABDOULAYE ABDRAMANE MAKHAILA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bulanık mantık insan düşünüş tarzından esinlenerek bulunmuş bulanık küme teorisine dayanan genel bir hesaplama sistemidir. Bu sistem mantıksal ifadeler ve dilsel değişkenler arasındaki bağılantılara dayanmaktadır. Mühendislik açısından en önemli üstünlüklerinden biri ilgilenilen sistemin matematiksel modeline ihtiyaç duymamasıdır. Temel sorun kendisinden beklenilen görevi yapacak şekilde parametrelerinin en uygun değerlerinin belirlenmesidir. Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan Takagi-Sugeno (TS) tipi bulanık sistemin parametrelerinin eldeki giriş-çıkış verilerine dayalı olarak belirlenmesi üzerine çalışılmıştır. Bu çalışmada verilen yöntem ile önce, bulanık sistemin giriş-çıkış değişkenleri belirlenerek girişe ait değişkenler ilgili uzayda yaklaşık olarak homojen dağıtılmış üyelik fonksiyonları ile bulandırılmaktadır. Böylece bulanık sistemin şart/öncül parametreleri belirlenir. Daha sonra, en küçük karesel kestirim (LSE, Least Square Estimation) yöntemi ile eldeki giriş-çıkış örnek verilerine dayalı olarak bulanık sistemin sonuç/kural parametreleri belirlenir. Bu çalışmada, anılan bu yöntem beş farklı denektaşı dinamik sistemin TS tipi birer bulanık sistem ile modellenmesi üzerinde çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar tasarımcının elinde giriş-çıkış örneklerinin bulunması durumunda yöntemin etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Fuzzy logic is a general computation system based on the fuzzy set theory, which is inspired by human thinking. This system is based on the relations between logical expressions and linguistic variables. One of the most important advantages in terms of engineering is that it does not need a mathematical model of the system of interest. The main problem is to determine the most suitable values of its parameters so as to perform the task expected from it. In this study, it has investigated that the parameters of commonly used TS type fuzzy system are determined based on input / output data at hand. First, the input-output variables of the fuzzy system are determined by the method given in this study, and the variables of the input are fuzzificated by the homogeneous distributed membership functions in the related input space. Thus, the premise/antecedent parameters of the fuzzy system are determined. Then, the consequent/rule parameters of the fuzzy system are determined based on the input-output sample data with the least square estimation (LSE) method. In this study, this method is discussed on the modeling of five different dynamical systems with fuzzy systems of TS type. The results show that the method can be used effectively if the designer has input-output samples.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    310564

    Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  2. Tez No

    417877

    Zaman serilerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığa dayalı tahmin ve bir uygulama

    Time series forecasting based on artificial neural networks and fuzzy logic and an application

    MUHAMMET ATALAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN

  3. Tez No

    406048

    Zaman serisi öngörüsü için yeni bir melez yaklaşım: AR-ANFIS

    A new hybrid method for time series forecasting: AR-ANFIS

    BUSENUR SARICA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ AŞIKGİL

  4. Tez No

    507966

    Improving data-driven based streamflow forecasting using wavelet transformation

    Dalgacık dönüşümü kullanılarak veriye dayalı akım tahmin modellerinin iyileştirilmesi

    SINAN JASIM HADI AL-DOORI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TOMBUL

  5. Tez No

    496502

    Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri

    Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations

    YAVUZ SELİM GÜÇLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

Geri Dön