Bulanık sinir ağları ve sinirsel bulanık ağları ile sistem çözümlenmesi ve simülasyonunun gerçekleştirilmesi
Simulation and solutions of systems with neuro-fuzzy networks and fuzzy-neuro networks
- Tez No: 199696
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN IŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: bulanık-sinir ağ, sinirsel-bulanık ağ, bulanık mantık, sinirsel ağ, Mamdani yaklaşımı, kansızlık, demir eksikliği, Fuzzy-neuro networks, neuro-fuzzy networks, fuzzy logic, neuralnetwork, mamdani model, anemi, less ferritin
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Jüri : Prof.Dr.Novruz AllahverdiDoç.Dr.Hakan IşıkYrd.Doç.Dr.Mehmet ÇunkaşBu tezde farklı sistemlerin Sinirsel-Bulanık ve Bulanık-Sinir ağları ileçözümlenmesi ve simülasyon programları oluşturularak daha anlaşılır çözümler eldeedilmesi üzerinde çalışılmıştır. Bu çalışmada bulanık mantık ve sinirsel ağlarınbirleşiminden oluşan bulanık-sinir ve sinirsel-bulanık ağlar incelenerek busistemlerin arasındaki farklılıklar belirlenmiş ve bu sistemlerin varolan farklıyapıları ve bu yapılar arasındaki temel farklılıklar da ana hatlarıyla ortayakonmuştur. Çeşitli sistem problemleri çözülürken bulanık-sinir ve sinirsel-bulanıkağların varolan farklı yapılarının en uygunu seçilerek sonuca ulaşılmıştır.Yapılan analizleri uygulamak amacıyla çalışmada birkaç örnek elealınmıştır.Traktör güç kontrol probleminin çözümünde sinirsel bulanık ağ yapısı olanMamdani yaklaşımı kullanılmıştır. Traktör güç kontrol probleminde devir girişdeğerinin bulanıklaştırılmasının üç üyelik değere bölümlenmesi ve beş üyelikdeğere bölümlenmesi de bulanıklaştırıcı sinirsel bulanık ağ yaklaşımı ile yapılmıştır.Bir insanda kansızlık ve demir eksikliğini belirleme probleminde sinirsel bulanık ağyapısı olan Mamdani yaklaşımı kullanılmıştır. Bu problemin çözümünde girişdeğerleri bulanıklaştırıcı sinirsel bulanık ağ ile bulanıklaştırılarak sonuç değerleriMamdani yaklaşımı sinirsel bulanık ağa uygulanmıştır. Bu uygulamalar, sonucubelirlemede kural tabanını oluşturma yöntemlerinin, eğitim hızı değerinin , sinirlerinivağırlık değerlerindeki değişimlerin sonuca hızlı ulaşmada ve en yaklaşık sonucu eldeetmedeki önemlerinin çok büyük olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Jury : Prof.Dr.Novruz AllahverdiDoç.Dr.Hakan IşıkYrd.Doç.Dr.Mehmet ÇunkaşIn this thesis ,solutions of different systems with Neuro-Fuzzy and Fuzzy-Neuralnetworks and obtaining simulation programmes for more comprehensible solutionsare studied. For this purpose, analysed fuzzy-neuro and neuro-fuzzy network that arecomposite of fuzzy logic and neural networks for determine between differences, theexisting different structures and differences between these structural models fordetermining main features. In analyzing the system problems,the result is achievedby choosing the best fits among existing different structeral models of fuzzy-neuroand neuro-fuzzy network.In this study, deal some examples for application existing analysis of fuzzy-neuroand neuro-fuzzy network. In the analysis of tractor force control problem, Mamdanimodel that has neuro-fuzzy network structure is used. In the tractor force controlproblem, neural fuzzifier that has neuro-fuzzy network is used for obtaining threefuzzy membership and five fuzzy membership of cycle input value. In determinationof the human anemia and less ferritin problem, Mamdani model that has neuro-fuzzynetwork structere is used. In the analysis of these problem input values are fuzziedwith neural fuzzifer and the result values are executed to Mamdani models of neuro-ivfuzzy network. Importance of the rule base forming method, learning constantsvalue, chancing neural network weights value are realized for most rapid result andmost approach result.
Benzer Tezler
- Modeling the water quality of lake Eymir using artificial neural networks (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)
Eymir gölü?nde su kalitesinin yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel bulanık ilişkisel sistem ile modellenmesi
MUHİTTİN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL AKSOY
- Düşey borulu toprak kaynaklı ısı pompasının konut iklimlendirme sistemlerinde mevsimlik davranışının araştırılması
Investigation of seasonal behaviour of a vertical ground source heat pump used in residential air conditioning systems
HİKMET ESEN
- Bulanık ve sinirsel ağ yaklaşımlarıyla anahtarlamalı sistemlerin analizi
The analysis of switched systems by using fuzzy and neural networks based approaches
REMZİ TUNTAŞ
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. YAKUP DEMİR
- Adaptive neuro fuzzy inference system (anfis) applications in chemical processes
Kimyasal proseslerde adaptif sinirsel bulanık tahmin yönteminin uygulamaları
EVREN GÜNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. CANAN ÖZGEN
PROF.DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Fuzzy ve neural network yöntemleri ile kimyasal proseslerin modellenmesi ve kontrolü
Modelling and control of chemical processes with fuzy and neural networks methods
ZEHRA ZEYBEK
Doktora
Türkçe
1997
Kimya MühendisliğiAnkara ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALPBAZ