Hazırlayan: Serhat YILMAZ

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
MSGSÜ Felsefe Bölümü 14 Mayıs 2013 Cemsinan Deliduman
Advertisements

ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Dört Bölüm 1.Tanıtım ve Mevcut Durum 2.Hedefler 4.Demo 3.Yeni Sürüm Planlaması.
KLASİK VE BULANIK KÜME KURAMLARI
7. GERİBİLDİRİMLİ SİSTEMLERDE KARARLILIK KAVRAMI
Diferansiyel Denklemler
ÖNERMELER VE MANTIK HAZIRLAYAN: AYDIN EREN KORKMAZ
MANTIK Mantığın Konusu.
Enerji Sistemlerinde Yöneylem Araştırması EBT Bahar Yarıyılı
Matematik Günleri.
9. ADİ DİFERANSİYEL DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜMLERİ
8. SAYISAL TÜREV ve İNTEGRAL
ÖNERME ANALİZİ VE YÜKLEM MANTIĞI Yılmaz KILIÇASLAN.
MC-CDMA (Çok Taşıyıcılı-Kod Bölmeli Çoklu Erişim ) Alıcılarda Yakın-Uzak Problemine Yönelik Yapay Zekâ Uygulamaları Metin ÇİÇEK, Bilgi Teknolojileri ve.
ÇAMAŞIR MAKİNESİNDE DEVİR VE YIKAMA SÜRESİ KONTROLÜ
YMT 222 SAYISAL ANALİZ (Bölüm 6a)
Prof. Dr. Halil İbrahim Karakaş
YAPAY ZEKA Genel Kavramlar hturgut.com
BİLİMSEL BİLGİNİN ÖZELLİKLERİ VE FEN - TEKNOLOJİ OKURYAZARLIĞI
END3061 SİSTEM ANALİZİ VE MÜHENDİSLİĞİ Güz Yarıyılı.
İstatistiksel Sınıflandırma
Problem Çözme Süreci.
XII International TwelfthTurkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks 2003 Canakkale Turkey Veri Tabanı Sunucu Kümelerinde Yük Dengeleme.
Serhat YILMAZ Ek.6 DC Servomotor Konum Kontrolü ( Nguyen, H.T.ve diğ.,2003 )
SEMİNER Toplam Kalite Yönetiminin Işığı Altında Yapay Zekanın Endüstriyel Problemlerin Çözümünde Kullanımı Konuşmacı Yrd. Doç. Dr. Türkay Dereli.
CEBİRSEL İFADELER ŞEHİT POLİS İSMAİL ÖZBEK ORTA OKULU BURSA/KESTEL.
12. Sınıf 100 nolu kazanım etkinliği
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ
TEMEL KURAM VE AÇMAZLARIYLA BİLGİSAYAR BİLİMİ
TEMEL KURAM VE AÇMAZLARIYLA BİLGİSAYAR BİLİMİ
TEMEL KURAM VE AÇMAZLARIYLA BİLGİSAYAR BİLİMİ
Bilgehan Arslan, Süreyya Gülnar
Bulanık Mantık.
SONLU ELEMANLARA GİRİŞ DERSİ
ÖNERMELER MANTIĞI Yılmaz KILIÇASLAN. Önermeler Mantığı - Bağlaçlar Yalnızca doğruluk değerleri üzerinden fonksiyonel olarak tanımlanabilen bağlaçlar ve.
Hoş geldiniz!. Dersi Tanıyalım Dersin Amacı Hocanız ve İletişim Ders Konuları Performans değerlendirmeleri Kaynaklar Tavsiyeler.
Şahin BAYZAN Kocaeli Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi
Mantığın Temel Kavramları
Bulanık Mantık Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)
Bulanık Mantık Bulanık Mantığın Temel Kavramları
BİLGİSAYAR NEDİR?.
EĞİTİM BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
Yanal düşünme Yanal düşünme, problemleri endirekt ve yaratıcı yaklaşımla, hemen belirmeyen ve geleneksel adım adım mantıkla elde edilemeyen gerekçe kullanarak.
MKM 311 Sistem Dinamiği ve Kontrol
SAYISAL ANALİZ Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ.
BÖLÜM 1 DÜNYAYI KAVRAMAKBİLGİ KAYNAKLARIBİLİMSEL AÇIKLAMANIN DOĞASIPSİKOLOJİ BİLİMİ Birinci Bölüm Konuları.
PROJENİN ADI “Doğrusal Konumlandırıcılar” için Profesyonel Kontrol Ara yüz Tasarımı ve İmalatı.
Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti
Adım Adım Algoritma.
TEMEL KURAM VE AÇMAZLARIYLA BİLGİSAYAR BİLİMİ - Sayılabilirlik - Yılmaz Kılıçaslan.
BİL3112 Makine Öğrenimi (Machine Learning)
ÜNİTE:VERİ KONU: MERKEZİ EĞİLİM VE YAYILIM ÖLÇÜLERİ
Enerji Sistemlerinde Akıllı Sistem Uygulamaları Akademik Yılı Bahar yarıyılı Doç.Dr. Raşit ATA
Devre ve Sistem Analizi
Devre ve Sistem Analizi Neslihan Serap Şengör Devreler ve Sistemler A.B.D. oda no:1107 tel no:
END 457 Sezgisel Arama ve Yapay Zeka
Bazı Sorular Gerçekten de belirlenen ağırlıklar ile istenilen kararlı denge noktalarına erişmemizi sağlayacak dinamik sistem yaratıldı mı? Eğer evet ise,
VERİ MADENCİLİĞİ ISE 302 Dr. Tuğrul TAŞCI.
Bölüm 2 : Yapay Zeka nedir?
Bölüm 1 : Genel Kavramlar
Matematik Öğrenme Bozukluğu/ Güçlüğü
Öğr.Gör. Hüseyin TURGUT / Tefenni MYO hturgut.com.
Bir Boyutta Sabit İvmeli Hareket
SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ
Bilgisayar Bilimi Problem Çözme Süreci-2.
EĞİTİME GİRİŞ Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
YAPAY ZEKA Genel Kavramlar hturgut.com
DA MOTOR SÜRÜCÜLERİ İÇİN BULANIK MANTIK DENETİMİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

Hazırlayan: Serhat YILMAZ serhaty@kocaeli.edu.tr BULANIK MANTIK ve MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI Hazırlayan: Serhat YILMAZ serhaty@kocaeli.edu.tr Bulanık mantık kuramının uygulamaları, günümüzün karmaşık problemlerinin çözümünde kullanışlı bir araç haline gelmiştir. Matematikçiler, bilim adamları ve mühendisler tarafından birbirinden bağımsız pek çok çalışmaya konu olmuştur: Kullanım Alanları: örüntü tanıma, optimizasyon, bilgi tabanlı sistemler, regresyon analizi, kontrol, sınıflama, olasılık kuramı… Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Amaç: Dersin amacı, öğrencilere bulanık küme kuramına dayanan yeni hesaplama teknikleriyle ilgili temel kavramları tanıtmak, mühendislik problemlerini bulanık mantığın kullanıldığı sistemler tasarlayarak çözmelerini ve bu konularda çıkan teknik yayınları anlayabilecek ve yorumlayabilecek düzeyde bilgi sahibi olmalarını sağlamaktır. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Klasik mantıkta önermeler ya tamamen doğrudur ya da tamamen yanlıştır. Bu nedenle klasik mantığın yolundan körü körüne gittiğimizde bazen paradokslarla karşılaşırız. Örneğin Giritli Epimenides: 'Bütün Giritliler yalancıdır!' diyerek bizi çelişkiye götürür; Eğer doğruyu söylüyorsa kendi önermesinin de bir yalan olması gerekir. Ancak bu durumda da önermesi yanlış olduğundan doğruyu söylemiyor olması gerekir. Klasik mantıkta önerme hem doğru hem yanlış olamaz. Epimenides’in önermesi %1 oranında doğru ve büyük oranda yanlış olabilir. Yani çok az kişi yalan söylüyordur, bunlardan biri de kendisidir. Veya %99 oranında doğru olabilir. Giritlilerin neredeyse tamamı yalancıdır. Geri kalan %1’lik doğrucu guruptan biri olarak bu önermeyi yapmış ve “Bütün Giritliler yalancıdır” demiştir. Bulanık mantıkta önermeler kısmen doğru olabilir. (Bir şey hem birbirine bakan iki yüz hem de vazoyu temsil edebilir ) Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Yazılımlar klasik mantığı temel alan şartlı deyimler kullanırlar. Tam bilgiler, kesin modeller tanımlamadan onlardan, doğru ya da yanlış, bir karar verebilmelerini bekleyemeyiz. Bulanık mantığın kullandığı kümeler ve bu kümeleri kullanarak yürüttüğü kurallar da birer kesin matematiksel modeldir. Ama yaptıkları iş göz önüne alındığında bu modeller, ellerindeki yaklaşık bilgilerle hesap yapabilmek için tasarlanmıştır ve bu haliyle makinelerin ‘insana özgü olana’ öykünmesinin yolunu açarlar. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Kabullenme: Fiziksel sistemleri matematiksel olarak modellerken, transfer fonksiyonlarını çıkarırken sistemlerin doğrusal ve zamanla değişmeyen sistemler Oysa doğada doğrusal sistem pek yoktur. Bu kabullenmeyi belirli çalışma bölgeleri etrafında doğru ya da iş görebilir olarak kabul edebiliriz. Bunların dışında matematiksel modelinin çıkarılması oldukça karışık hatta imkansız çok sayıda sistem vardır. Bulanık mantık, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar gibi akıllı hesaplama teknikleri bu tür sorunları büyük ölçüde çözebilmektedir. Adlarından da anlaşılacağı gibi doğadaki işleyişi taklit eden yöntemlerdir. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Konumuza adını veren bulanık mantık kavramı iki temel öğeden oluşur; Bulanık kümeler ve bu kümeleri kullanarak bir dizi kural oluşturma Karar verme süreci. Gerçek dünya karmaşıktır. Bu karmaşıklık; incelediğimiz kavramların kesin bir noktadan ziyade bir bölgeyi tanımlaması, DC Motorlarlar üç ana parçadan oluşur. 1. Sabit magnetik alan oluşturan kutuplar STATOR 2. Magnetik alan içinde dönen SARGILAR rotor yada endüvi olarak anılır. ölçtüğümüz büyüklüklerin tek değil aynı anda birden fazla değere sahip olması, yorumladığımız olayların sandığımız gibi yalın bir anlam değil,birbiri içine geçişmiş birden fazla anlamı barındırmasından kaynaklanır. Gelin buna belirsizlik adını verelim. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Bir olguyu ifade ederken, dilimizin doğasından gelen bir belirsizliği hemen fark edebilirsiniz; “Zeynep akıllıdır” veya “Sertan gençtir” gibi ifadeleri buna örnek olarak verebiliriz. Bunun da ötesinde kesin olarak ölçebildiğimizi Sandığımız pek çok değer aslında ne kadar kesindir? Bir voltmetrenin ölçtüğü gerilim 5V olsun. Bu gerilim gerçekten 5V mudur? Yoksa 4,999V veya 5,019V olmasına karşın çözünürlüğe bağlı olarak bahsettiğimiz değere mi yuvarlanmaktadır? Peki “ölçülen değerler 5V’tur” kabullenmesine 5,001V mu daha çok uymaktadır yoksa 5,399V mu?” Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Makinelere bunu nasıl anlatabiliriz? Bulanık kümeler bu tür belirsiz ifadeleri modelleyen matematiksel işlevlerdir. Bulanık küme kuramı, şayet eldeki bilgiler belirsiz, eksik, bulanık, kesin olmayan veriler ise bunları değerlendirebilmek ve yaklaşık da olsa sonuçlar çıkarabilmek için bize matematiksel araçlar sağlar. Sıcak, soğuk, hızlı, yavaş, az, çok, gibi sözel değişkenler bu sayede bilgisayarların hesap yapabileceği bulanık kümelere çevrilir. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr (2) Peki karar verme süreci insanlarda ve bilgisayarlarda nasıldır? Bilgisayarlar bu kadar yüksek işlem kapasitesine sahip olmasına rağmen belirsizlik içeren sorunları neden çözemezler? İnsanlar gerçek bir sistemi tam olarak tanımlayabilmek için gerekli tüm verilere sahip olmamaları, olsalar bile anlık olarak bunları anlayıp yorumlamaları zor olduğu halde nasıl doğru kararlar verebiliyorlar? Bir bisikletin hızını, tekerlek sürtünmesini, dönmesi gereken sokağın açı değerini, bisikletin yana kaç derece eğimle yattığını sayısal olarak bilmediğimiz halde, bisikletin üstünde nasıl dengede duruyor ve uygun bir açıyla o sokağa dönebiliyoruz? Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Elbette bu konudaki kararlarımız, diferansiyel denklemler, transfer fonksiyonları, frekans cevabının zaman karşılığı gibi matematiksel hesaplamaların ardından verilmiyor. Atılan bir topun düşey ve yatay hızını, ivmesini, yönünü algılayıp işleyecek, havayla sürtünmesini, topa etki eden rüzgarın hızını, yönünü hesaplayıp, topu tutacak bir robot kolunu kontrol etmek için bilgisayarın ne kadar çok sayısal işlemi hesaplaması gerekir. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Biz bunları yaparken neden zorlanmıyoruz? Sorumuzun cevabı insanların yaklaşık değerlerlerle karar verebilme yeteneğinde saklıdır. Sistemin yapısı karmaşık ta olsa, insanlar sistemin davranışı, eğilimi hakkında genel hatlarıyla bir yargıya varabilirler. 3 km kadar ileride Çok soğuk Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Bu genel bilgi, insanların karmaşık sistemleri anlayıp kontrol edebilmesi için yeterlidir. Bulanık küme kuramın mühendislik veya diğer alanlarda uygulanmasındaki amaç, kesin olmayan bilgiler ışığında tutarlı sonuçlar çıkarabilmektir. Kural Kalıpları Davul bile dengi denginedir Kızını dövmeyen dizini döver Daha sonra bedbaht olmasındansa caydırıcı önlemler almak yeğdir Belleğimizde bilgi ve tecrübelerimiz sonucu pekiştirdiğimiz yorum, anlam ve değerlendirmelerden oluşan çok sayıda sözel kural kalıbı vardır. Karar: NN’hayırr! Seni evlatlıktan men ederim. Mirasımdan mahrum bırakırım. İkinizi de yaşatmam..vs. Karşılaşılan yeni durum: Babacım, Ben Ferdi’ylen evlenmek istiyorum Karar verme süreci, karşı karşıya kalınan bir durumu bu kurallar doğrultusunda yapılan iç konuşmalar aracılığıyla değerlendirerek bir sonuca varma şeklindedir. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Bilgisayarların bir durum karşısında bu tür bir muhakeme yapabilmesi için o durumla ilgili bilgi, tecrübe ve sezgilerimizden oluşan bir dizi kuralı bilgisayara aktarabilmemiz gerekir. “EĞER bu böyleyse VE şu da şöyleyse O HALDE şunu yap” … gibi sözel kuralların matematiksel karşılığı ise bahsettiğimiz bulanık kümelerin birbiriyle uygun şekilde bağlanması ile oluşturulmaktadır. Buna bulanık karar verme süreci denir. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Bilgisayarlarda bulanık sonuç çıkarma süreci genel anlamda bulanıklaştırma, bulanık sonuç çıkarma ve durulaştırma işlemlerinden oluşur. (Şekil 1.1). Dış dünyadan bilgisayara ölçüm yoluyla alınan ve kesin bir nümerik (sayısal) değere sahip olan giriş verisi, bilgi tabanındaki üyelik fonksiyonları tarafından sözel ifadelere ve giriş verisinin bu ifadeyi ne oranda desteklediğini gösteren üyelik derecelerine dönüştürülür. Bu aşamaya bulanıklaştırma adı verilir. Şekil 1.1:Bulanık Karar Verme Sisteminin Yapısı Bulanık karar verme sürecinin çıkışında yargı sonuçlarını ifade eden sözel ifadeler ve bunların destek dereceleri bulanık çıkışlar olarak adlandırılır. Eğer bilgisayar çıkışta bir makineye bilgi yolluyorsa, bulanık çıkışlar yine makinelerin anlayacağı dil olan sayısal çıkış değerlerine dönüştürülmelidir. Bu dönüştürme işlemi durulaştırma katında yapılır. Bulanıklaştırma sonunda elde edilen sözel ifadeler, insanların karar verme sürecinde olduğu gibi , kural tabanındaki önermelerle karşılaştırılır ve yine sözel yargı sonuçlarına varılır, bu sonuçların hangi oranda geçerli olduğunu yine girişteki üyelik dereceleri belirler. Bu kısma bulanık karar verme süreci adı verilir. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Geçmiş birkaç yıl içinde özellikle Japonya, Amerika ve Almanya’da 1000’e yakın ticari ve endüstriyel uygulama alanında bulanık sistemler başarıyla gerçekleştirilmiştir. Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Dersin Kapsamı Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Fuzzy Logic with Engineering Applications, Ross T. J., Mc. Graw Hill,1995, New York. Fuzzy Logic Toolbox For Use with Matlab, Users Guide, Mathworks Inc.,1998. Nguyen, H.T., Prasad, N.R., Walker, C.L., Walker, E.A., (2003). A First Course in Fuzzy and Neural Control, Cahpman &Hall/CRC, New York Kosko,B.,1992, Neural Networks and Fuzzy Systems, A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence, Prentice Hall International Editions Elmas, Ç., “Bulanık Mantık Denetleyiciler”, Seçkin ,Yayıncılık, Ankara, 24-103 (2003). Dersin takip edileceği kaynak kitap: Bulanık Mantık ve Müh. Uygulamaları, Yılmaz,S., KOU Yayınları,Yayın No:289, Kocaeli Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr

Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr Dersin Öğrenim Yükü ve Öğrenim Sonuçları ile ilgili açıklamalara aşağıdaki web sayfasından erişebilirsiniz http://mf.kou.edu.tr/elohab/syilmaz/bm.html Serhat YILMAZ KOÜ,serhaty@kocaeli.edu.tr