Interval type-2 fuzzy logic systems: Theory and design
Aralık değerli tip-2 bulanık mantık sistemleri: Kuram ve tasarım
- Tez No: 297870
- Danışmanlar: PROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık, Bulanık denetim sistemleri, Bulanık küme teorisi, Fuzzy, Fuzzy control systems, Fuzzy Set Theory
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezinin dört ana hedefi bulunmaktadır. Birincisi, yeni bir tip-2 bulanıkmantık üyelik fonksiyonu kullanılarak tip-2 bulanık mantık sistemlerinin gürültüile mücadele etme yetenekleri irdelenmiştir. Literatürde, tip-2 bulanık mantık sistemleriningürültülü ortamlarda tip-1 bulanık mantık sistemlere göre daha başarılısonuçlar ortaya koyduğunu iddia eden çok sayıda yayın mevcuttur ve bu iddia bazı sistemlerüzerinde benzetim çalışmaları yapılarak desteklenmeye çalışılmıştır. Bu doktoratezinde ise, yeni bir tip-2 üyelik fonksiyonu önerilmiş ve basit bir tip-2 bulanık mantıksistemi ile kural tabanındaki gürültünün etkisi daha genel bir bakış açısı ile nümerikolarak gösterilmiştir. İkincisi, Gradyan tabanlı algoritmanın daha hızlı yakınsamasınıgaranti etmek için, tip-2 bulanık mantık sistemlerindeki üyelik fonksiyonlarının parametrelerininilk değerlerlerinin belirlenmesi amacıyla bulanık c-ortalamalar kümeleme algoritmasıkullanılmıştır. üçüncüsü, tip-2 bulanık mantık sistemler için Levenberg-Marquardt algoritması önerilmiştir. Geleneksel Gradyan tabanlı algoritmalar sadecebirinci türevi kullanırken, önerilen bu algoritma birinci ve ikinci türevleri kullanmaktadırve bu durum öğrenme işlemini hızlandırmaktadır. Son olarak, tip-2 nüro bulanıksistemler için yeni bir kayma kipli denetim tabanlı öğrenme algoritması önerilmiştir. Buyaklaşımda, bir hata fonksiyonunun azaltılmasının denenmesi yerine, ağ ağırlıkları hatafonksiyonu bir kararlı denklemi sağlayacak şekilde ayarlanmıştır. Parametre güncellemekuralları, Gauss ve üçgensel tip-2 bulanık üyelik fonksiyonları için ayrı ayrı çıkartılmışve ağ ağırlıklarının yakınsaması Lyapunov kararlılık metodu ile ispat edilmiştir. Benzetimçalışmaları göstermiştir ki önerilen yeni öğrenme algoritmasını kullanan tip-2bulanık mantık yapısı tip-1 bulanık mantık yapısına göre daha yüksek bir başarım eldeetmiştir.
Özet (Çeviri)
This Ph.D. dissertation has four main objectives. Firstly, the noise reduction propertyof type-2 fuzzy logic systems that use a novel type-2 fuzzy membership functionis studied. A number of papers exist in literature that claim the performance oftype-2 fuzzy logic systems is better than that of type-1 fuzzy logic systems undernoisy conditions, and this claim is supported by simulation studies only for somespecific systems. In this dissertation, a simpler type-2 fuzzy logic system isconsidered with the novel membership function proposed in which the effectof input noise in the rule base is shown numerically in a general way. Secondly,fuzzy c-means clustering algorithm is proposed for type-2 fuzzy logic systems todetermine the initial places of the membership functions to ensure that thegradient descent algorithm used afterwards converges in a shorter time.Thirdly, Levenberg-Marquardt algorithm is proposed for type-2 fuzzy neuralnetworks. While conventional gradient descent algorithms use only the firstorder derivative, the proposed algorithm used in this dissertation benefitsfrom the first and the second-order derivatives which makes the trainingprocedure faster. Finally, a novel sliding mode control theory-based learningalgorithm is proposed to train the parameters of the type-2 fuzzy neuralnetworks. In the approach, instead of trying to minimize an error function,the weights of the network are tuned by the proposed algorithm in a waythat the error is enforced to satisfy a stable equation. The parameter updaterules are derived for both Gaussian and triangular type-2 fuzzy membershipfunctions, and the convergence of the weights is proven by Lyapunov stabilitymethod. The simulation results indicate that the type-2 fuzzy structure with theproposed learning algorithm results in a better performance than its type-1 fuzzy counterpart.
Benzer Tezler
- Bulanık kümeler ve endüstri mühendisliği uygulamaları
Başlık çevirisi yok
M.FAHRİ DÜNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET FAHRİ ÖZOK
- Ulaştırma problemlerinde bulanık optimizasyon
Başlık çevirisi yok
İSMAİL ÖZDABAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN ÖZKAN
- Elektriksel boşalmanın bulanık mantık ile benzetimi
The simulation of electrical discharges via fuzzy logic
KEMAL ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Self-tuning structures of interval Type-2 fuzzy PID controllers
Aralık değerli Tip-2 bulanık PID kontrolörler için öz-ayarlama yapıları
AHMET SAKALLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
- Design of high-performance CMOS circuits for interval type-2 fuzzy logic controller
Aralık değerli Tip-2 bulanık mantık sistemleri için yüksek başarımlı CMOS devre tasarımı
ALİ NADERİ SAATLO
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ