Bulanık Fonksiyonlar ile Bulanık Sistem Modelleme

Abstract

Bu çalışmada, yeni bulanık sistem modelleme yaklaşımları önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin ve bu çalışmaya referans teşkil eden Türkşen'in [2008] ve Çelikyılmaz ve Türkşen'in [2007, 2008, 2009] önerdiği geliştirilmiş bulanık fonksiyonlar ile geliştirilmiş bulanık öbekleme yaklaşımının performansları yapılan deneyler ile analiz edilmiştir. Bu çalışma ile Hataway ve Bezdek [1993] tarafından önerilen bulanık öbek regresyon modeli ve Höppner ve Klawonn [2003] tarafından önerilen bulanık model öbekleme algoritmalarına sistemi modellemek için iki yeni çıkarsama algoritması önerilmiştir. Buna ek olarak, Höppner ve Klawonn'un [2003] önerdikleri bulanık model geliştirilerek alternatif bir öbekleme algoritması (Alternatif Bulanık Model - ABM) önerilmiştir. Buna bağlı olarak, sistemi modellemek için ABM'e de bir çıkarsama algoritması önerilmiştir. Öneriler ışığında geliştirilmiş modeller, önceki modeller ile karşılaştırılarak, önerilerin yeni sonuçları vurgulanmıştır.

In this study, new fuzzy system modeling approaches are proposed. Performances of proposed methods and improved fuzzy functions with improved fuzzy clustering approach proposed by Türkşen [2008] and Çelikyılmaz and Türkşen [2007, 2008, 2009] which refers to this study are analyzed by experiments. With this study, two new inference algorithms are proposed to model the systems to fuzzy c-regression model proposed by Hataway and Bezdek [10] and fuzzy model proposed by Höppner and Klawonn [2003] algorithms. In addition to this, an alternative clustering algorithm (Alternative Fuzzy Model - AFM) is proposed by improving the fuzzy model of Höppner and Klawonn [2003]. According to this, an inference algorithm is proposed for AFM to model the system. Based on the proposed improvements newly proposed model results are compared with the previously proposed models.