İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Önsöz 7
1. Bölüm
BULANIK MANTIK
1. BULANIK MANTIK 19
1.1. Bulanık Mantık ile Klasik Mantığı Karşılaştırma 20
1.1.1. Bulanık Küme Kuramı ve Bulanık Mantık 21
1.1.1.1. Dr. Lütfi A. Zadeh'nin Bulanık Küme Teorisine Temel Katkıları (1965) 27
1.1.2. Kesin, Aralık ve Bulanık Kümelerin işlevleri 34
1.1.3. Bulanık Mantık, Olasılık ve Rastgelelik 37
1.2. Klasik Kümeler 41
1.2.1. Klasik Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler 42
1.2.2. Klasik Kümeler Üzerindeki İşlemler 42
12.1.2.1. Birleşme (Union) İşlemi 42
12.1.2.2. Kesişim (Intersection) İşlemi 43
12.1.2.3. Tümleyen (Complement) İşlemi 43
12.1.2.4. Fark (Difference) İşlemi 44
1.2.3. Klasik Kümelerin Özellikleri 44
1.3. Bulanık Kümeler 45
1.3.1. Bulanık Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler 48
1.3.2. Bulanık Kümeler Üzerindeki İşlemler 48
1.3.2.1. Birleşim Kümesi 48
1.3.2.2. Kesişim (Intersection) Özelliği 49
1.3.2.3. Tümleyen (Complement) 50
1.3.2.4. Destek (Support) Keskin Kümesi 51
1.3.2.5. –Bölüm (Cut) Kümesi 51
1.3.2.6. Seviye (Level) Kümesi 51
1.3.2.7. Alt Kümeler ve Eşit Kümeler 52
1.3.3. Bulanık Kümelerin Özellikleri 53
1.4. Bulanık Denetleyici Sistemleri 55
1.4.1. Bulanık Denetleyici Sistemlerinin Gelişimi 56
1.4.2. Klasik Dentleyicili Sistemler 59
1.4.2.1. Denetim Sistemleri Kuramı 60
a. Sistem Tanımlama Problemi 62
b. Denetim Sistem Tasarım Problemi 62
c. Denetim (Karar) Yüzeyi 63
1.4.3. Bulanık Mantık Denetleyiciler 63
1.4.3.1. Bulanık Mantık Denetleyici Tasarım Adımları 66
1.4.3.2. Bulanık Mantık Denetleyicilerin Çalışma Adımları 69
a. Sensörler ve İlk Ölçüm Süreci 69
b. Giriş Ölçek Faktörü ile Verilerin Uygun Hale Getirilmesi 69
c. Hata Değeri 69
d. Bulandırma İşlemi 70
e. Bilgi Tabanı 70
f. Çıkarım Birimi 71
Max–Dot 73
Min–Max 73
Tsukamoto 74
Takagi–Sugeno 75
g. Durulama İşlemi 75
Maksimum Üyelik Yöntemi 76
Ağırlık Merkezi Yöntemi 76
Ağırlık Ortalaması Yöntemi 77
Mean– Max Üyelik Yöntemi 78
h. Çıkış Kontrol Değerlerinin Elde Edilmesi 78
1.5. Bulanık Mantık Denetleyicinin Üstünlük ve Eksiklikleri 78
1.5.1. Üstünlükler 79
1.5.2. Eksiklikler 80
1.6. TİP 2 Bulanık Mantık 81
1.6.1. Tip–2 Bulanık Kümelerin Tanımı ve Temel Özellikleri 81
1.6.1.1. Tip–1 Bulanık Kümelerden Farkı 82
1.6.1.2. Belirsizlik Ayak İzi Kavramı ve Görselleştirilmesi 82
1.6.1.3. Birincil Üyelik İşlevi ve İkincil Üyelik İşlevi Kavramları 83
1.6.2. Tip–2 Bulanık Kümelerin Çeşitleri ve Özellikleri 83
1.6.2.1. Genel Tip–2 Bulanık Kümeler 84
1.6.2.2. Aralık Tip–2 Bulanık Kümeler 84
a. İkincil Üyelik Derecelerinin 1 veya 0 Olması Durumu 84
b. Hesaplama Açısından Genel Tip–2'ye Göre Daha Basit Olması 85
c. Alt ve Üst Üyelik İşlevleri 85
1.6.3. Tip–2 Bulanık Kümelerin Matematiksel Gösterimi 85
1.6.3.1. Dikey Dilim (Vertical–Slice) Gösterimi 85
1.6.3.2. Dalga (Wave) Gösterimi 86
1.6.3.3. Geometrik Gösterim (Ayak İzi Belirsizliği – Footprint of Uncertainty – BAİ) 86
1.6.4. Tip–2 Bulanık Kümeler Arasında İşlemler 86
1.6.4.1. Birleşim (Union) 87
1.6.4.2. Kesişim (Intersection) 87
1.6.4.3. Tümleme (Complement) 87
1.6.5. Tip–2 Bulanık Mantık Sistemlerinin Yapısı 87
1.6.5.1. Bulandırma (Fuzzification) Birimi 88
a. Kesin Girişlerin Tip–2 Bulanık Kümelere Dönüştürülmesi 88
b. Tip–1 Bulandırma ile Karşılaştırması 88
c. Farklı Bulandırma Yöntemleri (Singleton, Non–singleton) 88
1.6.5.2. Kural Tabanı (Rule Base) 89
a. Tip–2 Bulanık Kuralların Oluşturulması (EĞER–İSE Yapısı) 89
b. Tip–1 Bulanık Kurallardan Farkı: Öncül ve Sonuç Kısımlarında Tip–2 Bulanık Kümelerin Kullanılması 89
c. Uzman Bilgisi ve/veya Verilerden Kural Tabanının Oluşturulması 90
1.6.5.3. Çıkarım Birimi (Inference Engine) 90
a. Tip–2 Bulanık Kuralların Tetiklenmesi ve Çıkarım Süreci 90
b. Minimum/Maksimum T–Norm ve T–Conorm İşlemleri 90
c. Çıkarım Yöntemleri (Mamdani, Takagi–Sugeno–Kang) 91
d. Tip indirgeme (Type–Reduction) 91
1.6.5.4. Durulama (Defuzzification) Birimi 92
1.6.6. Tip–2 Bulanık Mantığın Üstünlükleri ve Eksiklikleri 92
1.6.6.1. Tip–2 Bulanık Mantığın Üstünlükleri 92
1.6.6.2. Tip–2 Bulanık Mantığın Eksiklikleri 93
2. Bölüm
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI
2. BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI 97
2.1. Bir Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı 97
2.2. Bulanık Mantık Denetimli İklimlendirme Sistemleri 101
2.2.1. İklimlendirme 102
2.2.2. İklimlendirme de Özişler (Otomatik) Denetim 103
2.2.3. Denetim Elemanları ve Algılayıcılar 104
2.2.4. Bulanık Mantık Denetleyici 105
2.2.5. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması 105
2.2.6. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması 106
2.2.6.1. Isı_Hata (e) Giriş Değişkeni 106
2.2.6.2. Isı_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni 106
2.2.7. Bulanık Çıkış Değişkeni 106
2.2.8. Bulandırma 107
2.2.9. Bulanık Küme Tanımları 107
2.2.10. Üyelik İşlevleri 107
2.2.10.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri 108
2.2.10.2. Çıkış Değişkeninin Üyelik İşlevi 108
2.2.11. Bulanık Çıkarım 109
2.2.12. Durulama 111
2.3. Bulanık Mantık Tabanlı Anahtarlamalı Relüktans Motor Hız Denetimi 111
2.3.1. Anahtarlamalı Relüktans Motor için Bulanık Mantık Denetleyicinin Tasarımı 112
2.3.1.1. Bulandırma 112
2.3.1.2. Üyelik işlevleri 113
2.3.2. Dinamik İşaret Analizi 113
2.3.3. Bulanık Denetim Kurallarının Elde Edilmesi 115
2.3.3.1. Bulanık Çıkarım 116
2.3.3.2. Durulama Stratejisi 116
2.3.4. Anahtarlamalı Relüktans Motorun Bulanık Hız Denetimi İçin Kuralların Oluşturulması 116
2.4. Fırçasız DA Motor Bulanık Mantık Hız Denetleyicisi 119
2.4.1. Fırçasız DA Motorlar 119
2.4.2. Fırçasız Doğru Akım Motor Denetimi 119
2.4.3. FDAM Sürme Sistemi 120
2.4.4. Fırçasız DA Motorun Modellenmesi 120
2.4.5. PI Denetleyici 125
2.4.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Sisteme Uygulanması 125
2.4.7. Bulanık Mantık Denetleyicinin Giriş ve Çıkış Değişkenlerine Değer Atanması 126
2.4.8. Kural Çizelgesinin Oluşturulması 128
3. Bölüm
SİNİRSEL BULANIK MANTIK
3. SİNİRSEL BULANIK MANTIK 131
3.1. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Yapıları 133
3.2. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Kuramı 135
3.2.1. VE Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 136
3.2.2. VEYA Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 136
3.2.3. Kwan ve Cai’nin Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 137
3.2.4. Kwan ve Cai’nin Max Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 138
3.2.5. Kwan ve Cai’nin Min Sinirsel Bulanık Mantık Ağı 138
3.3. Sinirsel Bulanık Mantık Ağlarında Çıkarım Yöntemleri 139
3.4. Bulanık Kuralların Öğrenilmesi 139
3.5. Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi 143
3.6. NEFCLASS 144
3.6.1. NEFCLASS Mimarisi 144
3.6.2. NEFCLASS ile Bulanık Kuralların Öğretilmesi 146
3.6.3. NEFCLASS ile Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi 149
3.7. ANFIS 152
3.7.1. ANFIS Mimarisi 153
3.7.2. ANFIS İçin Geri Yayılımlı Öğrenme Algoritması 156
4. Bölüm
BULANIK MANTIK UYGULAMALARI
4. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI 163
4.1. Sinirsel Bulanık Mantık Hız Denetimli Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor 163
4.1.1. Geri–Yayılımlı Öğrenme Algoritması 167
4.2. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli DA/DA Konvertör 169
4.2.1. Sinirsel–Bulanık Denetleyici Üyelik İşlevleri 170
4.3. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli Anahtarlamalı Relüktans Motor 176
5. Bölüm
UZMAN SİSTEMLER
5. UZMAN SİSTEMLER 185
5.1. Uzman Sistemlerin Tarihsel Gelişimi 185
5.2. Uzman Sistemlerin Yapısı 187
5.3. Bilgi Tabanı 187
5.3.1. Uzman Sistemlerde Bilgi Temsil Yöntemleri 189
5.3.1.1. Kurallar: “EĞER İSE ” Yapısındaki Kurallar 189
a. İleri Zincirleme 189
b. Geri Zincirleme 189
5.3.1.2. Anlamsal Ağlar 190
5.3.1.3. Çerçeveler 190
5.3.1.4. Mantıksal İfadeler 191
5.4. Çıkarım Birimi 191
5.4.1. Çıkarım Yöntemleri 192
5.4.1.1. İleri Zincirleme 192
5.4.1.2. Geri Zincirleme 192
5.4.1.3. Kural Tabanlı Çıkarım 192
5.4.1.4. Durum Tabanlı Çıkarım 193
5.4.1.5. Model Tabanlı Çıkarım 193
5.4.1.6. Karma Çıkarım Yöntemleri 193
5.5. Kullanıcı Arayüzü 193
5.5.1. Arayüz Çeşitleri 194
5.5.1.1. Doğal Dil Arayüzleri (Natural Language Interfaces) 194
5.5.1.2. Menü Tabanlı Arayüzler (Menu–Based Interfaces) 194
5.5.1.3. Grafiksel Kullanıcı Arayüzleri (Graphical User Interfaces – GUI) 194
5.5.1.4. Komut Satırı Arayüzleri (Command–Line Interfaces – CLI) 195
5.5.2. Arayüzün Temel İşlevleri 195
5.5.2.1. Soru Sorma (Kullanıcıdan Bilgi Alma) 195
5.5.2.2. Bilgi Sunma (Çıkarım Sonuçlarını ve Açıklamaları Gösterme) 195
5.5.2.3. Kullanıcı Girdilerini Kabul Etme 195
5.5.2.4. Yardım ve Açıklama Sağlama 196
5.6. Uzman sistemlerin Özellikleri 196
5.6.1. Uzman sistemlerin sınırlılıkları 197
5.7. Uzman Sistemlerin Tipik Uygulama Alanları 198
5.7.1. Teşhis 198
5.7.2. Planlama 199
5.7.3. Kontrol 200
5.7.4. Tasarım 200
5.7.5. Yorumlama 200
5.7.6. Tahmin 201
5.7.7. Eğitim 201
6. Bölüm
BULANIK UZMAN SİSTEMLER
6. BULANIK UZMAN SİSTEMLER 205
6.1. Bulanık Uzman Sistemlerin Yapısı ve Çalışma Prensibi 206
6.1.1. Giriş Değişkenleri 206
6.1.2. Bulandırma Birimi 206
6.1.3. Bilgi Tabanı 206
6.1.4. Çıkarım birimi 210
a. Aktif Kuralların Belirlenmesi 210
b. Bulanık Sonuçların Birleştirilmesi 210
c. Çıkarım Yöntemleri 210
Örnek: Birden Fazla Kuralın Çıktılarının Birleştirilmesi 211
Bulanık Mantık Operatörlerinin Rolü 211
6.1.5. Durulama 212
6.1.6. Çıkış Değişkenleri 212
6.2. Bulanık Uzman Sistemlerin Üstünlükleri ve Eksiklikleri 212
6.2.1. Bulanık Uzman Sistemlerin Üstünlükleri 212
6.2.2. Bulanık Uzman Sistemlerin Eksiklikleri 213
7. Bölüm
GENETİK ALGORİTMA
7. GENETİK ALGORİTMA 217
7.1. Genetik Algoritma Yöntemi 218
7.2. Genetik Algoritmaların Arama Yöntemleri İçerisindeki Yeri 219
7.3. Genetik Algoritmaların Uygulama Alanları 221
7.4. Temel Genetik Kavramları 222
7.4.1. Gen 223
7.4.2. Kromozom 223
7.4.3. Popülasyon (Yığın) 223
7.5. Yeniden Üretim İşlemi 224
7.6. Başlangıç Yığınının Oluşturulması 224
7.7. Uygunluk Değeri 224
7.8. Genetik Operatörlerin Uygulanacağı Dizilerin Seçilmesi 225
7.9. Dizi Gösterimi (Kodlama) 226
7.10. Seçim Mekanizmaları 227
7.10.1. Orantılı Seçim Mekanizmaları 228
7.10.2. Sıralı Seçim Mekanizmaları 228
7.10.3. Turnuva Seçim Mekanizması 228
7.10.4. Denge Durumu Seçim Mekanizması 228
7.11. Genetik Operatörler 229
7.11.1. Çaprazlama Operatörü 229
7.11.2. Değişim (Mutasyon) Operatörü 231
7.11.3. Tamir Operatörü 233
7.11.4. Elitizm (En İyinin Saklanması) Yöntemi 233
7.12. Genetik Algoritmanın Çalışma İlkesi 234
8. Bölüm
GENETİK ALGORİTMA UYGULAMALARI
8. GENETİK ALGORİTMA UYGULAMALARI 239
8.1. Genetik Algoritmada Şema Teoremi 239
8.2. Basit Bir Genetik Algoritma Örneği 241
8.3. Genetik Algoritma ile Çözümü Gerçekleştirilmiş Uygulama Örnekleri 245
8.3.1. Genetik Uyarlamalı Denetim Yapısı 245
8.3.2. GA ile Atölye Çizelgemenin Gerçekleştirilmesi 250
8.3.2.1. GA’da Tamir Operatörünün Atölye Çizelgelemedeki Önemi 253
9. Bölüm
GENETİK BULANIK SİSTEMLER
9. GENETİK BULANIK SİSTEMLER 259
9.1. Genetik bulanık sistemlerin Ortaya Çıkışı ve Gelişimi 260
9.1.1. Çok Amaçlı (Multi–Objective) Genetik Öğrenme 261
9.1.2. GA Tabanlı Bulanık İlişkilendirme Kuralları ve Yeni Veri Madenciliği Yaklaşımları 262
9.1.3. Düşük Kalitedeki Verilerle Genetik Model Öğrenimi (Gürültülü ve Muğlak Veriler) 262
9.1.4. Bulanık Bölümlemelerin Genetik Olarak Öğrenimi ve Bağlama Uyum (Context Adaptation) 263
9.1.5. İteratif Kural Öğrenme Yaklaşımı 263
9.1.6. Genetik Algoritma Tabanlı Uyarlama Yaklaşımı 264
9.1.7. Michigan Tarzı GBS’ler 264
9.1.8. Pittsburgh Tarzı GBS’ler 265
9.2. Genetik Algoritma Tabanlı Uyarlama Yaklaşımının Yapısı ve Çalışma Prensibi 265
9.3. Genetik Bulanık Sistemlerin Üstünlük ve Eksiklikleri 267
9.3.1. Üstünlükler 267
9.3.2. Eksiklikler 268
Kaynaklar 271
Kavram Dizini 303 |
Bilgisayar, Teknoloji Kitapları 
