Z-sayısı üretimi yöntemine dayalı bulanık sistem tasarımı
Z-number generator method based fuzzy system design
- Tez No: 940293
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSA ALCI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Z-sayısı teorisi bulanık mantık teorisinin bir uzantısı olup bilginin kusurlu olduğu ortamlarda insanların rasyonel karar verme yeteneğini formüle etmeyi amaçlamaktadır. Bu işlemi yaparken çevreye ilişkin kısmi güvenilirlik bilgisinin kullanılıyor olması, teoriyi güçlü bir araç haline getirmiştir. Bu çalışma, mevcut Z-sayısına dayalı bulanık sistemlerin kapasitesini geliştirmeye yönelik birtakım katkılara sahiptir. İlk olarak, Z-sayısını üretmek için gerekli üyelik fonksiyonlarının oluşturulması amacıyla yeni bir yöntem önerilmiştir. Üyelik fonksiyonlarının bilgilendirici ve güvenilir olması beklenmektedir. Bu kapsamda, güvenilirlik ve Shannon entropisi tabanlı bulanık entropinin ağırlıklı ortalamasının kullanıldığı bir fayda fonksiyonu tanımlanmıştır. Üyelik değerlerinin atanması bu fayda fonksiyonunu maksimum yapacak şekilde gerçekleştirilmektedir. Z-sayısı kavramının bulanık küme üzerine kurulmuş olduğu bilindiğinden, verileri kümelemek ve olasılık değerlerini elde etmek için lojistik regresyon metodundan yararlanılmıştır. Lojistik regresyonun deterministikliği, çıktısının olasılıksal olduğunun kanıtlanabilirliği ve yerel optimuma takılmaması bu metodun kullanılmasında önemli olmuştur. Ancak; önerilen yöntemin çalışması için Lojistik Regresyon kullanılması zorunluluğu bulunmamaktadır. Diğer bir deyişle, olasılık değerlerinin elde edildiği farklı bir istatistiksel yöntem kullanıldığında da, tanımlanan fayda fonksiyonunun maksimizasyonu ile ilgili Z-sayıları elde edilebilecektir. Çalışmanın diğer bir katkısı, Z-sayılarının üretiminde kullanılabilecek başka bir yöntem daha önerilmesi olmuştur. Bu yönteme göre, üyelik fonksiyonlarının Gauss tipi olduğu varsayılmakta ve Gauss fonksiyonunun parametreleri(merkez ve açıklık) başarı oranını maksimum yapacak şekilde kestirilmeye çalışılmaktadır. Bu yöntemin altında yatan temel düşünce, başarı oranı yüksekse oluşturulan üyelik fonksiyonlarının güvenilir olduğudur. Önerilen her iki yöntem de Takagi-Sugeno-Kang(TSK) tipi bulanık sistem tasarımında kullanılmıştır. Sonuç çıkarım yöntemi olarak literatürdeki bulanık ortalama temelli sonuç çıkarım yönteminden faydalanılmıştır. Tasarlanan sistemlerin etkinliği statik bir problem olan sınıflandırma problemleri üzerinde test edilmektedir. Bu problemler aynı zamanda klasik bulanık mantık ile çözülmüş ve Z-sayısı teorisinin verimliliği de gösterilmek istenmiştir. Bu problemlere ait elde edilen bulgular, doğruluk oranı, F1 puanı ve işlem yükü ile ilgili kıstas olmak üzere ilgili tablolarda sunulmaktadır. Sonuçlar göstermektedir ki, literatürde yüksek başarı oranına sahip problemler, hem klasik bulanık mantık ile çözüldüğünde hem de önerilen Z-sayısı tabanlı yöntemlerle çözüldüğünde yine yüksek başarı oranları elde edilebilmektedir. Ancak; Z-sayısı tabanlı sistemlerin içerdiği üyelik fonksiyonu sayısının fazla olması sebebiyle işlem yükü de klasik bulanık mantığa göre fazla olmaktadır. Literatürde görece daha düşük başarı oranına sahip problemleri ise, önerilen Z-sayısı tabanlı bulanık sistemlerin daha iyi çözdüğü görülebilir.
Özet (Çeviri)
Z-number theory is an extension of fuzzy logic theory and aims to formulate the ability of people to make rational decisions in environments where information is imperfect. In this process, the use of the partial reliability of information about the environment makes the theory a powerful tool. This work has several contributions to the enhancement of the capacity of existing Z-number based fuzzy systems. Firstly, this paper proposes a novel approach to the construction of the membership functions required to generate the Z-number. The membership functions are expected to be both informative and reliable. In this context, a benefit function is defined using the weighted average of reliability and Shannon entropy based fuzzy entropy. The assignment of membership values is achieved through the maximization of this benefit function. As the Z-number concept is based on a fuzzy granule, the logistic regression method was used to cluster the data and obtain probability values. The determinism of logistic regression, the fact that its output can be proven to be probabilistic, and the fact that it does not get stuck in local optimum have been important in the use of this method. However, it should be noted that the use of Logistic Regression is not mandatory for the proposed method to be employed. In other words, when a different statistical method is employed in order to obtain probability values, relevant Z-numbers can be obtained by maximizing the defined benefit function. The other contribution of the study was the introduction of another method that can be used in the generation of Z-numbers. According to this method, membership functions are assumed to be Gaussian type, and the parameters of the Gaussian function (center and standard deviation) are estimated in a way that maximizes the accuracy rate. The fundamental principle behind this method is that if the accuracy rate is high, the created membership functions are reliable. Both of the proposed methods were used in the design of the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) type fuzzy system. The fuzzy expectation-based inference method from the literature was employed as the inference engine. The effectiveness of the designed systems is tested on classification problems, which are static tasks. These problems were also addressed by classical fuzzy logic to demonstrate the effectiveness of the Z-number theory. The results obtained for these problems are presented in the corresponding tables, including accuracy rate, F1 score, and a metric of processing load. The results show that the problems with high accuracy rates in the literature can still be solved with high accuracy rates both when solved with classical fuzzy logic and when solved with the proposed Z-number based methods. However; the processing load of Z-number-based systems is higher than in classical fuzzy logic systems, due to the increased number of membership functions. It seems that the proposed Z-number based fuzzy systems provide a better solution to the problems with relatively low accuracy rates in the literature.
Benzer Tezler
- Robot-insan etkileşimli üretim süreçleri için bulanık tabanlı risk değerlendirme yaklaşımı ve gerçek hayat uygulaması
A fuzzy based risk assessment approach for robot-human interactive manufacturing processes with real case application
EMİNE BOZKUŞ
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN KAYA
- A radiogenomics-based approach to clinical decision making
Klinik karar vermede radyogenomik tabanlı bir yaklaşım
MERVE KAŞIKCI ÇAVDAR
Doktora
İngilizce
2025
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KARABULUT
DOÇ. DR. ERDAL COŞGUN
- Sıvı yakıt damlacık dizilerinde momentum, ısı ve kütle geçişi
Momentum, heat and mass transfer in liquid fuel droplet arrays
CAHİT AKIN
- Kent ekonomisinde yapısal dönüşüm ve turizm: Kocaeli örneği
Structural transformation in urban economy and tourism: Kocaeli example
YASEMİN ASLAN
- Design and control of alternative downstream processes of IBE fermentation
IBE fermantasyon suyunu saflaştırmak için alternatif ayırma proseslerinin tasarım ve kontrolü
İLAYDA NUR OKSAL
Doktora
İngilizce
2023
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM BARIŞ KAYMAK