Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Abdulkerim Karabiber Ozan Gül Asım Kaygusuz Murat Akçin B. Baykant Alagöz.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Abdulkerim Karabiber Ozan Gül Asım Kaygusuz Murat Akçin B. Baykant Alagöz."— Sunum transkripti:

1 Abdulkerim Karabiber Ozan Gül Asım Kaygusuz Murat Akçin B. Baykant Alagöz

2  Newton-Raphson Yöntemi  Bulanık Mantık  Hedef Yöntemin Algoritması  Örnekler  Sonuç

3  Lineer olmayan denklem köklerini bulmada kullanılan yöntemlerden birisi Newton - Raphson yöntemidir.  Yöntemin temeli başlangıç değerinin fonksiyonu kestiği noktada çizilen teğetin yatay ekseni kestiği yeni nokta başlangıç değeri ile değiştirilerek köke yaklaşmaya çalışmaktır.

4

5

6  Kontrol girişlerinin tanımlanması  Her bir giriş için bulanık kümelerin tanımlanması  Bulanık kuralların tanımlanması  Kontrol çıkışlarının tanımlanması  Her bir çıkış için bulanık kümelerin (Üyelik fonksiyonlarının)  tanımlanması  Bulanık çıkarımın belirlenmesi  Netleştirme işleminin belirlenmesi

7  Bulanık küme sayısı  Üyelik fonksiyonlarının şekli  Üyelik fonksiyonlarının yeri  5adet piramit giriş ve çıkış üyelik fonksiyonu belirlendi.

8  İstenen bir referans değer ile sistemden alınan değer arasındaki hata alınabilir  Oluşan hatada bir önceki adıma göre değişim alınabilir  Sistemin özelliğine bağlı olarak farklı giriş değişkenleri alınabilir.  Giriş: Hata, Çıkış; katsayı

9  Bulanık girişlere göre sisteme uygulanacak bulanık çıkışın belirlenir. IF x = 1 THEN y = 0 IF x = 2 THEN y = 1 IF x = 3 THEN y = 4 IF x = 4 THEN y = 9 Deneme yanılma yöntemi ile en hızlı çözüme elde etmek için uygun kural tablosu belirlendi.

10  Min-max (Mamdani)  Max-dot (Mamdani)  Sugeno  Tsukamoto  Min-Max yöntemi kullanıldı

11  Maksimum  En büyük maksimum  En küçük maksimum  Maksimum ortalaması  Ağırlık ortalaması  Orta noktaların ortalaması  Alanların ortalaması  En büyük maksimum kullanıldı.

12

13

14

15

16

17  Lineer olmayan denklemlerin çözümünde kullanılan NR yöntemi BM ile desteklenecek olursa iterasyon sayısında önemli oranda düşüşler olduğu belirlenmiştir.  Bu yöntemin etkili bir şekilde kullanılması için BM giriş ve çıkış fonksiyonlarının uygun bir şekilde tanımlanması ve uygulanan BM yönteminin iyi seçilmesi gerekmektedir.  Farklı bir denklem takımı için etkili bir çözüm elde etmek için BM fonksiyonları yeniden tanımlanmalıdır.  İncelenen örneklerde, katsayı değiştirilmediğinde, sonuç iterasyon sayısı açısından klasik NR yönteminden daha verimsiz çıkmıştır. Her bir problem için ayrı BM fonksiyonlarının tanımlanması BM destekli NR yönteminin olumsuz yönü olarak belirlenmiştir.

18 İlginiz için Teşekkür Ederim


"Abdulkerim Karabiber Ozan Gül Asım Kaygusuz Murat Akçin B. Baykant Alagöz." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları