Bulanık mantık nedir sorunu cevaplamaya BULANIK terimiyle başlayalım. Bulanık terimi, net değil anlamındadır veya belirsiz olan şeyleri ifade eder. Gerçek dünyada birçok kez, durumun doğru mu yanlış mı olduğunu belirleyemediğimiz bir durumla karşılaşırız. Böyle durumlarda muhakeme için esnek bir değelendirme şansımız vardır.
Bu esneklik eşiğinde herhangi bir durumun yanlışlıklarını ve belirsizliklerini değerlendirebiliriz. Boolean sistem doğruluk değerinde 1.0, mutlak doğruluk değerini ve 0.0, mutlak yanlış değeri temsil eder. Ancak bulanık sistemde, mutlak gerçek ve mutlak yanlış değer için mantık yoktur. Ancak bulanık mantıkta, kısmen doğru ve kısmen yanlış olan ara değer de mevcuttur.
FUZZY LOGIC MİMARİSİ
Bulanık Mantık mimarisi dört bölümden oluşur:
KURAL TABANI (RULE BASE): Dil bilgisi temelinde karar verme sistemini yönetmek için uzmanlar tarafından sağlanan kurallar dizisini ve IF-THEN koşullarını içerir. Bulanık teorideki son gelişmeler, bulanık denetleyicilerin tasarımı ve ayarlanması için çeşitli etkili yöntemler sunmaktadır. Bu gelişmelerin çoğu, belirsiz kuralların sayısını azaltır.
BULANIKLAŞTIRMA (FUZZIFICATION): Girdileri, yani net sayıları bulanık kümelere dönüştürmek için kullanılır. Net girdiler temelde sensörler tarafından ölçülen kesin girdilerdir ve sıcaklık, basınç, rpm'ler vb. Gibi işlenmek üzere kontrol sistemine geçirilir.
ÇIKARIM MOTORU (INFERENCE ENGINE): Mevcut bulanık girdinin her bir kurala göre eşleşme derecesini belirler ve girdi alanına göre hangi kuralların çalıştırılacağına karar verir. Daha sonra, ateşlenen kurallar kontrol eylemlerini oluşturmak için birleştirilir.
DURULAŞTIRMA (DEFUZZIFICATION): Çıkarım motoru ile elde edilen bulanık kümeleri net bir değere dönüştürmek için kullanılır. Mevcut birkaç durulaştırma yöntemi vardır ve en uygun yöntem, hatayı azaltmak için belirli bir uzman sistemle birlikte kullanılır.
Üyelik fonksiyonu (Membership function):
Bulanık mantık üyelik fonksiyonu, girdi uzayındaki her noktanın 0 ile 1 arasındaki üyelik değerine nasıl eşlendiğini tanımlayan bir grafiktir. Giriş alanı, genellikle her bir uygulamadaki tüm olası endişe unsurlarını içeren söylem veya evrensel küme (u) evreni olarak adlandırılır.
Büyük ölçüde üç tür bulanıklaştırıcı vardır:
- Singleton bulanıklaştırıcı
- Gauss bulanıklaştırıcı
- Trapez veya üçgen bulanıklaştırıcı
Bulanık Kontrol (Fuzzy Control) nedir?
- İnsan benzeri düşünceleri bir kontrol sistemine somutlaştıran bir tekniktir.
- Doğru akıl yürütme sağlamak için tasarlanmamış olabilir, ancak kabul edilebilir mantık sağlamak için tasarlanmıştır.
- İnsanın tümdengelimli düşüncesini, yani insanların bildiklerinden sonuç çıkarmak için kullandıkları süreci taklit edebilir.
- Herhangi bir belirsizlik, bulanık mantık yardımıyla kolayca çözülebilir.
Bulanık Mantık Sisteminin Avantajları:
- Bu sistem, kesin olmayan, bozuk veya gürültülü giriş bilgileri olsun, her tür girişle çalışabilir.
- Bulanık Mantık Sistemlerinin yapımı kolay ve anlaşılırdır.
- Bulanık mantık, küme teorisinin matematiksel kavramlarıyla birlikte gelir ve bunun mantığı oldukça basittir.
- İnsan muhakemesine ve karar vermeye benzediği için hayatın her alanındaki karmaşık sorunlara çok verimli bir çözüm sunar.
- Algoritmalar çok az veri ile tanımlanabilir, bu nedenle çok az bellek gerekir.
Bulanık Mantık Sistemlerinin Dezavantajları:
- Birçok araştırmacı, belirli bir problemi bulanık mantık yoluyla çözmek için farklı yollar önermiştir ve bu da belirsizliğe yol açar.Belirli bir problemi bulanık mantık yoluyla çözmek için sistematik bir yaklaşım yoktur.
- Özelliklerinin kanıtı çoğu durumda zor veya imkansızdır. Çünkü yaklaşımımızın matematiksel tanımını her seferinde alamıyoruz.
- Bulanık mantık kesin ve kesin olmayan veriler üzerinde çalıştığından çoğu zaman doğruluk tehlikeye girer.
Fuzzy Logic Uygulama Alanları:
- Havacılık alanında uzay aracı ve uydunun irtifa kontrolü için kullanılır.
- Otomotiv sisteminde hız kontrolü, trafik kontrolü için kullanılmıştır.
- Büyük şirket işlerinde karar verme destek sistemleri ve kişisel değerlendirme için kullanılır.
- Kimya endüstrisinde pH kontrolü, kurutma, kimyasal damıtma işlemi için uygulaması vardır.
- Doğal dil işleme ve Yapay Zeka alanında çeşitli yoğun uygulamalarda bulanık mantık kullanılmaktadır.
- Bulanık mantık, uzman sistemler gibi modern kontrol sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Fuzzy Logic, bir kişinin nasıl karar vereceğini taklit ettiği için Yapay Sinir Ağları ile birlikte kullanılır, sadece çok daha hızlı. Verilerin Toplanması ve Bulanık kümeler halinde kısmi doğrular oluşturularak daha anlamlı verilere dönüştürülmesi ile yapılır.
Geekforgeeks sitesinden alıntı olan bu makalede Bulanık mantık nedir, bulanık mimarisi, bulanık mantığın avantaj ve dezavantajları ile uygulama alanları anlatılmıştır. Matlab Fuzzy Logic Toolbox ile yapılmış bir bulanık mantık uygulaması görmek için TIKLAYINIZ.
--->>>Matlab Optimtool Toolbox ile Genetik Algoritma Örneği için TIKLAYINIZ <<<---
--->>>Matlab Nntool Toolbox ile Regresyon Örneği için TIKLAYINIZ <<<---
--->>>C++ ile Geri Yayılım Algoritması Örneği için TIKLAYINIZ <<<---
--->>>C++ ile Makine Öğrenmesi KNN algoritması Örneği için TIKLAYINIZ <<<---
'bulanık mantık nedir', 'fuzzy logic nedir', 'bulanıık mantık mimarisi', 'bulanık mantığın avantajları', 'bulanık mantığın dezavatajları', 'fuzzy logic uygulama alanları', 'matlab fuzzy logic', 'matlab fuzzy toolbox', 'matlab fuzzy logic toolbox', 'matlab fuzzy örnek', 'matlab fuzzy logic toolbox örneği', 'matlab ile bulanık mantık', 'matlab bulanık mantık örnekleri', 'matlab fuzzy logic restoran örneği', ysa, matlab, 'matlab ysa', 'yapay sinir ağları', 'ysa ile tahmin', 'matlab nntool', 'nntool toolbox regression', 'matlab nnttol regresyon örneği', 'matlab ysa uygulamaları', 'nntool ysa uygulaması', 'artificial neural networks', 'matlab nntool ysa uygulaması', 'matlab uygulamaları', 'ysa uygulamaları', 'yapay sinir ağı uygulamaları', 'Ali Osman Gökcan', 'Ali Osman Hoca', 'Ali Osman','ali osman matlab', 'nntool ile regresyon', 'nntool toolbox regression', 'matlab regression example', 'ali osman gökcan matlab',
