Bulanık Mantık Sistemleri (1 Viewer)

Mehmet Maşa

Yönetici
Yönetici
5 Tem 2019
52
13
8
İzmir
mehmetmasa.com.tr
#1
Bulanık Mantık Sistemleri (FLS) eksik, belirsiz, çarpık veya yanlış (bulanık) girişe cevap olarak kabul edilebilir ancak kesin çıktı üretir.

Bulanık Mantık Nedir?

Bulanık Mantık (FL), insan aklını andıran bir akıl yürütme yöntemidir. FL yaklaşımı, EVET ve HAYIR dijital değerleri arasındaki tüm ara olasılıkları içeren insanlarda karar alma şeklini taklit eder.

Bir bilgisayarın anlayabileceği geleneksel mantık bloğu kesin girdi alır ve insanın EVET veya HAYIR'a eşdeğer olan DOĞRU veya YANLIŞ olarak kesin bir çıktı üretir.

Bulanık mantığın mucidi Lotfi Zadeh, bilgisayarların aksine, insan karar vermelerinin EVET ve HAYIR arasında bir dizi olasılık içerdiğini gözlemledi:

KESİNLİKLE EVET​
OLASI EVET​
SÖYLEYEMEM​
OLASI YOK​
KESİNLİKLE HAYIR​

Bulanık mantık, kesin çıktıyı elde etmek için girdi olanakları üzerinde çalışır.

uygulama
  • Küçük mikro denetleyicilerden büyük, ağa bağlı, iş istasyonu tabanlı kontrol sistemlerine kadar çeşitli ebat ve özelliklere sahip sistemlerde uygulanabilir.
  • Donanım, yazılım veya her ikisinin bir kombinasyonu halinde uygulanabilir.
Neden Bulanık Mantık?
Bulanık mantık, ticari ve pratik amaçlar için kullanışlıdır.
  • Makineleri ve tüketici ürünlerini kontrol edebilir.
  • Doğru muhakeme değil, kabul edilebilir muhakeme verebilir.
  • Bulanık mantık, mühendislikte belirsizlikle başa çıkmanıza yardımcı olur.
Bulanık Mantık Sistemleri Mimarisi
Gösterildiği gibi dört ana bölümden oluşur -
  • Fuzzification Module ( Bulanıklaştırma Modülü ) - Keskin sayılar olan sistem girişlerini bulanık kümelere dönüştürür. Giriş sinyalini beş adımda böler -
LP
x Büyük Olumlu​
MP
x Orta Olumlu​
S
x küçük​
MN
x Orta Olumsuz​
LN
x Büyük Olumsuz​


  • Bilgi Bankası - Uzmanların sağladığı IF-THEN kurallarını saklar.
  • Çıkarım Motoru - Girdilerde ve IF-THEN kurallarında bulanık çıkarımlar yaparak insanın akıl yürütme sürecini simüle eder.
  • Durulaştırma Modülü (Defuzzification Module) - Çıkarım motoru tarafından elde edilen bulanık kümeyi net bir değere dönüştürür.
Üyelik fonksiyonları üzerinde çalışmak değişkenlerin bulanık kümeler.

Üyelik fonksiyonu

Üyelik fonksiyonları dil terimini ölçmenize ve bulanık bir kümeyi grafiksel olarak göstermenize olanak sağlar. Bir üyelik fonksiyonu bulanık için grubu A^ ı söylem X evrenin tanımlanır bir X → [0,1].
Burada, X'in her bir elemanı 0 ile 1 arasında bir değere eşlenir. Üyelik değeriveya üyelik derecesi olarak adlandırılır . X'deki elementin bulanık küme A'yaüyelik derecesini belirler .

  • x ekseni söylem evreni temsil eder.
  • y ekseni [0, 1] aralığında üyelik derecelerini temsil eder.
Sayısal bir değeri düzeltmek için uygulanabilir birden fazla üyelik işlevi olabilir. Basit üyelik fonksiyonları, karmaşık fonksiyonların kullanılması çıkışta daha fazla hassasiyet katmadığı için kullanılır.

LP, MP, S, MN ve LN için tüm üyelik fonksiyonları aşağıdaki gibi gösterilmiştir.

Bulanık Mantık Sistemi Örneği

5 seviyeli bulanık mantık sistemine sahip bir klima sistemini düşünelim. Bu sistem oda sıcaklığını ve hedef sıcaklık değerini karşılaştırarak klimanın sıcaklığını ayarlar.

Algoritma
  • Dilsel Değişkenleri ve terimleri tanımla (başlangıç)
  • Üyelik fonksiyonlarını oluştururlar. (başla)
  • Kuralların bilgi tabanını oluşturmak (başlangıç)
  • Üyelik işlevlerini kullanarak net verileri bulanık veri kümelerine dönüştürün. (bulanıklaştırma)
  • Kural tabanındaki kuralları değerlendirin. (Çıkarım Motoru)
  • Her kuralın sonuçlarını birleştirin. (Çıkarım Motoru)
  • Çıktı verilerini bulanık olmayan değerlere dönüştürün. (Durulama)
gelişme
Adım 1 - Dilsel değişkenleri ve terimleri tanımlayın

Dilsel değişkenler basit kelimeler veya cümleler şeklinde girdi ve çıktı değişkenleridir. Oda sıcaklığı için soğuk, sıcak vb. Dilsel terimlerdir.

Sıcaklık (t) = {çok soğuk, soğuk, sıcak, çok sıcak, sıcak}

Bu setin her üyesi dilsel bir terimdir ve genel sıcaklık değerlerinin bir kısmını kapsayabilir.

2. Adım - Onlar için üyelik fonksiyonlarını oluşturun

Sıcaklık değişkeninin üyelik fonksiyonları gösterilmektedir -

3. Adım - Bilgi bankası kurallarını yapılandırın

Bir klima sisteminin sağlaması beklenen hedef sıcaklık değerlerine karşı oda sıcaklığı değerlerinin bir matrisini oluşturun.

Oda ısısı./HedefÇok soğukSoğukIlık, hafif sıcakSıcakÇok sıcak
Çok soğukDeğişiklik yokSıcaklıkSıcaklıkSıcaklıkSıcaklık
SoğukGüzelDeğişiklik yokSıcaklıkSıcaklıkSıcaklık
Ilık, hafif sıcakGüzelGüzelDeğişiklik yokSıcaklıkSıcaklık
SıcakGüzelGüzelGüzelDeğişiklik yokSıcaklık
Çok sıcakGüzelGüzelGüzelGüzelDeğişiklik yok

IF-THEN-ELSE yapıları biçiminde bilgi tabanına bir dizi kural oluşturun.


SıraŞartAksiyon
1EĞER sıcaklık = (Soğuk VEYA Çok_Soğuk) VE hedef = Sıcak SONASıcaklık
2EĞER sıcaklık = (Sıcak VEYA Very_Hot) VE hedef = Sıcak SONRAGüzel
3EĞER (sıcaklık = Sıcak) VE (hedef = Sıcak) ONDeğişiklik yok

Adım 4 - Bulanık değer elde edin

Bulanık küme işlemleri kuralların değerlendirmesini yapar. OR ve AND için kullanılan işlemler sırasıyla Max ve Min'dir. Son bir sonuç oluşturmak için tüm değerlendirme sonuçlarını birleştirin. Bu sonuç bulanık bir değerdir.

Adım 5 - Defuzzification gerçekleştirin

Defuzzification daha sonra çıkış değişkeni için üyelik işlevine göre gerçekleştirilir.


Bulanık Mantık Uygulama Alanları
Bulanık mantığın temel uygulama alanları verilmiştir:

Otomotiv Sistemleri

  • Otomatik Şanzımanlar
  • Dört Teker Direksiyon
  • Araç çevre kontrolü
Tüketici Elektroniği Ürünleri

  • Hi-Fi Sistemleri
  • Fotokopi
  • Hareketsiz ve Video Kameralar
  • Televizyon
Yurtiçi Mallar

  • Mikrodalga fırınlar
  • Buzdolapları
  • Ekmek kızartma makineleri
  • Elektrikli süpürgeler
  • Çamaşır makineleri
Çevre kontrolü

  • Klimalar / Kurutucular / Isıtıcılar
  • Nemlendiriciler
FLS'lerin Avantajları
  • Bulanık akıl yürütme içindeki matematiksel kavramlar çok basittir.
  • Bulanık mantığın esnekliğinden dolayı sadece bir kural ekleyerek veya silerek bir FLS'yi değiştirebilirsiniz.
  • Bulanık mantık sistemleri kesin olmayan, bozuk, gürültülü girdi bilgileri alabilir.
  • FLS'lerin oluşturulması ve anlaşılması kolaydır.
  • Bulanık mantık, insan aklını ve karar vermeyi andırdığı için tıp dahil tüm yaşam alanlarındaki karmaşık sorunlara bir çözümdür.
FLS dezavantajları
  • Bulanık sistem tasarımına sistematik bir yaklaşım yoktur.
  • Sadece basit olduklarında anlaşılabilirler.
  • Yüksek hassasiyete ihtiyaç duymayan problemlere uygundurlar.



 

Benzer konular

Bu çeriği görüntüleyen kullanıcılar (Kullanıcı: 0, Ziyaretçi: 1)

Hakkımızda

  • İçerik sağlayıcı paylaşım sitelerinden biri olan prej.net T.C.K 20.ci Madde ve 5651 Sayılı Kanun'un 4.cü maddesinin (2).ci fıkrasına göre ve kullanıcıların sisteme kayıt olurken kabul ettikleri kurallar çerçevesinde tüm kullanıcılar yaptıkları paylaşımlardan sorumludur. Prej.net karşılaştığınız yazılımsal sorunlar için yardım alabileceğiniz veya sorun yaşayan üyelere yardım edebileceğiniz bir platform. Yaptığınız yazılımlar hakkında üyeler ile beyin fırtınası yapabilir ve daha iyi seviyelere getirebilirsiniz.

Yararlı Bağlantılar

User Menu