Etkileşim fonksiyonunun Fuzzy kümeler üzerine uygulaması
Application of interaction function on Fuzzy sets
- Tez No: 937893
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURAY GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bitlis Eren Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Molodtsov tarafından tanıtılan esnek kümeler belirsizlikleri ortadan kaldırmak adına çok önemli olmuş, daha sonraki araştırmalara ışık tutmuştur. Daha sonra Maji ve arkadaşları tarafından tanıtılan bulanık esnek kümeler, nesneler evreninde parametreleri üyelik derecesine göre almıştır. Günlük hayat problemlerinin çözümüyle başa çıkabilmek için çok fazla belirsizliklerle işlemler yapmak gerekmektedir. Bunun ile başa çıkabilmek için belirsizlikleri yani parametreleri değerlendirmek gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı da Molodtsov tarafından tanıtılan esnek kümelere ve Maji & arkadaşları tarafından tanıtılan bulanık esnek kümelere, etkileşim fonksiyonu ile toplam etkileşim fonksiyonunu uygulayarak parametreler arasında değerlendirme yapmaktır.
Özet (Çeviri)
Soft sets introduced by Molodtsov were very important in eliminating uncertainties and shed light on subsequent research. Fuzzy soft sets, later introduced by Maji and his colleagues, took parameters according to the degree of membership in the universe of objects. In order to cope with the solution of daily life problems, it is necessary to operate with a lot of uncertainty. In order to deal with this, it is necessary to evaluate the uncertainties, that is, the parameters. The aim of this study is to evaluate the parameters by applying the interaction function and the total interaction function to the soft sets introduced by Molodtsov and the fuzzy soft sets introduced by Maji & colleagues.
Benzer Tezler
- 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
- Advanced approaches to fuzzy cognitive mapping for enhancing convergence, learning, and prediction
Yakınsama, öğrenme ve tahmin performansının iyileştirilmesi için bulanık bilişsel haritalarda ileri yaklaşımlar
MİRAÇ MURAT
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY
- Many‐objective multi‐criteria diet optimization problem
Çok amaçlı çok kriterli diyet eniyileme problemi
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Beslenme ve Diyetetikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KİRAZ
- An online adjustment mechanism for membership functions of single input interval type-2 fuzzy PID controller
Tek girişli aralık değerli tip-2 bulanık PID kontrolörlerin üyelik fonksiyonları için çevrimiçi ayarlama mekanizması
OQBA ALDREIEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA