Bulanık anlamda öğrenme puanının maksimizasyonu
Maximization of learning score in fuzzy sense
- Tez No: 929535
- Danışmanlar: PROF. DR. SALİH AYTAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 34
Özet
Bu tez çalışmasında bulanık mantık yardımıyla bir eğitim çalışmasının öğrenme durumunun en iyi hale getirilmesi amaçlanmıştır. Eğitim esnasında öğrencilerin sınavdan önce yapacağı ön hazırlıklar ve sınav için yapılacak çalışmalarının bir puan fonksiyonu ile gösterilmesi ve bulanık mantık yardımıyla bu puan değerinin maksimize edilmesi hedeflenmektedir. Öğrencilerin sınav sonucunda alacağı puan değerinin bağlı olduğu iki etken olan ön hazırlık süresi ve sınav için çalışma süresi üzerinden bir puan fonksiyonu türetilebilir. Burada ön hazırlık süresi, öğrencinin dersin başladığı andan sınav zamanına kadar olan hazır bulunuşluğunu temsil eder. Sınav için çalışma süresi ise sınavdan kısa bir zaman önce sınava çalışma süresini ifade eder. Ön hazırlık süresi ve sınav için çalışma süresi, öğrencinin içinde bulunduğu ruh hali, maddi imkanları, maruz kaldığı çevre koşulları vb. etkenlere göre anlık değişimler gösterebilir. Bu süreler doğasında bulanıklık içeren değişkenler olarak karşımıza çıktığı için puan fonksiyonunu bulanıklaştırmak, probleme daha gerçekçi bir yaklaşım sunmayı sağlayacaktır. Bu nedenle tez çalışmasında, puan fonksiyonundaki katsayılar ve süreler ayrı ayrı bulanıklaştırılıp çözümler elde edilmiştir. Gerek işlem kolaylığı sağlaması gerekse de sezgisel olarak oluşturulabilmesi nedeniyle en çok kullanılan bulanık sayı türlerinden biri üçgensel bulanık sayılar olduğundan, ilk olarak fonksiyonda yer alan katsayılar üçgensel bulanık sayılarla bulanıklaştırılıp puan fonksiyonunun maksimum değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen bulanık sonuçlar gerçek anlamda bir anlam ifade etmediğinden dolayı işlemler sonunda elde edilen bulanık bilgilerin gerçek anlamda kullanılan bilgilere dönüştürülmesi için durulaştırma metotlarının kullanılması gerekmektedir. Literatürde birçok durulaştırma yöntemi bulunmaktadır. Tez çalışmasında literatürde yaygın olarak kullanılan merkezleme ve işaretli uzaklık yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar klasik sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Bunlar tezin orijinal olan ilk kısmını oluşturmaktadır. Ardından, tezin bir diğer orijinal kısmı olan dördüncü bölümün ikinci kısmında ise ön hazırlık süresi ve sınav için çalışma süreleri üçgensel bulanık sayılarla bulanıklaştırılmıştır. Bu kısımda da yine merkezleme ve işaretli uzaklık durulaştırma teknikleri kullanılarak elde edilen sonuçlar hem klasik sonuçlarla hem de bulanıklaştırıcıların farklı seçimleriyle karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the optimization of a learning process was aimed at using fuzzy logic. During the educational process, the preliminary preparations made by students before the exam and their study efforts for the exam were represented through a score function. The maximization of this score value was targeted with the aid of fuzzy logic. A score function was derived based on two factors that influence the students' exam scores: the duration of preliminary preparation and the study time for the exam. Here, the preliminary preparation duration refers to the student's readiness from the beginning of the course until the exam time, while the study duration represents the time spent studying shortly before the exam. These durations may vary dynamically depending on factors such as the student's psychological state, financial conditions, and environmental influences. Since these durations inherently contain uncertainty, fuzzy logic was employed to model the score function more realistically. For this reason, in this study, both the coefficients in the score function and the durations were fuzzified separately, and solutions were obtained. Due to its ease of computation and intuitive formulation, triangular fuzzy numbers—one of the most commonly used types of fuzzy numbers—were chosen. Initially, the coefficients in the score function were fuzzified using triangular fuzzy numbers, and the maximum values of the score function were calculated. Since the fuzzy results obtained do not have direct real-world meaning, defuzzification methods were required to transform them into meaningful numerical values. Various defuzzification techniques exist in the literature. In this study, the widely used centroid and signed distance methods were applied. The results were compared with classical solutions, forming the first original contribution of the thesis. Subsequently, in the second part of the fourth chapter, which constitutes another original contribution, the preliminary preparation and study durations were also fuzzified using triangular fuzzy numbers. The obtained results were again analyzed using the centroid and signed distance defuzzification techniques and compared with both classical results and alternative fuzzy modeling choices.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ile ulaştırma taleplerinin modellenmesi
Başlık çevirisi yok
YUSUF KAAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GERÇEK
- Derin öğrenme kullanarak ovaryum follikülerinin sınıflandırılması
Classification of ovarian follicles with deep learning
ÖZKAN İNİK
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER
- Fuzzy cognitive maps for emotion modeling
Bulanık bilişsel haritalar yardımıyla insan duygularının modellenmesi
HASAN MURAT AKINCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
- Fuzzy logic based clutch torque curve detection algorithm for heavy duty vehicles
Ağır hizmet araçları için bulanık mantık tabanlı debriyaj tork eğrisi belirleme algoritması
OGÜN CANTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ÜSTOĞLU
- Integrating fuzzy logic into deep autoencoders for interpretability and clustering
Yorumlanabilirlik ve öbekleme için bulanık mantığın derin özkodlayıcılara entegre edilmesi
KUTAY BÖLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR