---

bu tez beş bölümden oluşmaktadır eklenti olarak ilk giriş cümleleri tarihcesini analtarak başlaıştır...
bulanık mantık (fuzzy logic) kavramı ilk kez 1965 yılında california berkeley üniversitesinden prof. lotfi a.zadeh’in bu konu üzerinde ilk makalelerini yayınlamasıyla duyuldu. o tarihten sonra önemi gittikçe artarak günümüze kadar gelen bulanık mantık, belirsizliklerin anlatımı ve belirsizliklerle çalışılabilmesi için kurulmuş katı bir matematik düzen olarak tanımlanabilir. bilindiği gibi istatistikte ve olasılık kuramında, belirsizliklerle değil kesinliklerle çalışılır. ama insanın yaşadığı ortam daha çok belirsizliklerle doludur. bu yüzden insanoğlunun sonuç çıkarabilme yeteneğini anlayabilmek için belirsizliklerle çalışmak gereklidir.
içindekiler
giriş....................................................................................................................... 1
1.1 bulanık mantığın tarihçesi............................................................................... 1
1.2 bulanık kümeler................................................................................................ 3
1.3 bulanık kümelerdeki işlemler........................................................................... 6
1.4 gözden geçirilmiş bulanık kümeler................................................................ 9
1.5 bulanık ilişkiler................................................................................................. 10
1.6 bulanık bağıntının matrissel gösterimi.............................................................. 11
1.7 bulanık bağıntının özellikleri........................................................................... 11
1.8 denklik bağıntısı............................................................................................... 12
1.9 benzerlik ilişkileri (resemblance relations)......................................... ........... 12
1.10 bulanık kısmın sıralanması (fuzzy partial order)......................................... 13
bölüm ıı - bulanık mantık mimarisi
2.1 bulanık mantık donanım mimarisi................................................................... 14
2.2 dijital bulanık işlemciler(digital fuzzy processors)........................................ 15
2.2.1 fc110 dijital bulanık işlemci............................................................ 18
2.1.1.1 lhs(left-hand side evaluate) soltarafı işle...................... 19
2.2.1.2 rhsc(right-hand side evaluate using centroid) ..............20
2.2.1.3 rhsh(right-hand side evaluate using height) ................ 20
2.2.1.4 defuz(defuzzification) durulaştırma................................21
2.2.2 fp3000 dijital bulanık işlemci........................................................ 23
2.3 bulanık mantık tabanlı sistemler..................................................................... 24
2.4 donanım tasarımı örnekleri............................................................................. 25
2.4.1 ıbm pc için fc110 işlemci board'u................................................... 25
2.4.1.1 bulanık çıkarım alt sistemi................................................ 26
2.4.1.2 ana mikrobilgisayara arayüz.............................................. 26
2.4.2 bulanık mantık işlemci örnekleri..................................................... 27
2.4.2.1 hepe 96 bulanık işlemcisi.................................................. 27
2.4.2.2 hepe97: iki giriş bir çıkış bulanık işlemci.......................28
2.4.2.3 bulanık ve boolean işlemlerini yürüten mikrodenetleyici...29
bölüm ııı- bulanık kontrol sistemlerinin temel yapısı
3.1 bulanık kontrol sistemleri..................................................................... ............30 3.1.1 bulanıklaştırma arabirimi ...................................................................31
3.1.2 bilgi tabanı...........................................................................................32
3.1.2.1 veri tabanı............................................................................ 32
3.1.2.2 kural tabanı:......................................................................... 32
3.1.3 sonuç çıkarım mekanizması............................................................... 33
3.1.4 durulaştırma arabirimi....................................................................... 34
3.2 bulanık kontrol uygulamasına bir örnek.......................................................... 34
3.2.1 ters sarkaç.......................................................................................... 34
bölüm ıv- bulanık mantık tasarımı ve uygulaması
4.1 bulanık mantık tasarımı: metodoloji,standartlar,araçlar............................... 38
4.2 bulanık mantık geliştirme araçları................................................................. 38
4.3 geliştirme metodolojisi..................................................................................... 41
4.4 ıso 9000 itaatkar gelişme.............................................................................. 42
4.5 pratik bulanık mantık tasarımı........................................................................ 43
4.6 tek-değişkenli denetim.................................................................................... 44
4.7 çok-değişkenli denetim.................................................................................. 45
4.8 konteyner vinçi denetimi................................................................................. 46
4.9 denetim modeli alternatifleri........................................................................... 47
4.10 dilsel(linguistik) bir denetleme stratejisi..................................................... 48
4.11 linguistik bir denetleme stratejisini uygulama............................................ 48
4.12 bulanık mantık vinç denetleyicinin yapısı................................................... 49
4.13 tasarı ve uygulama......................................................................................... 50
4.14 öğrenilen dersler............................................................................................. 52
bölüm v- bulanık mantık uygulama örnekleri
5.1 bulanık mantık uygulamalarınınavantaj ve dezavantajları............................ 54
5.1.1 bulanık kontrol uygulanması övgüye layıktır.................................... 55
5.1.2 bulanık kontrol uygulanması hiç de iyi bir fikir değildir.................. 55
5.2 endüstriyel alanındaki başarılı bulanık mantık uygulamaları...................... 55
5.2.1 endüstriyel otomasyonda bulanık mantık........................................... 55
5.2.2 çok değişkenli denetim..................................................................... 56
5.3 bulanık mantık ve plc'lerin birleştirilmesi..................................................... 57
5.4 bulanık plc donanımı..................................................................................... 58
5.5 uygulama alanları örnekleri............................................................................ 58
5.5.1 atık yakım tesislerinde yangın denetimi........................................... 58
5.5.2 atık su arıtma tesislerinde dozaj denetimi.......................................... 59
5.5.3 tünel kotrol robotlarının denetimi...................................................... 61
5.5.4 cenderelerde konumlandırma............................................................. 62
5.5.5 plastik kalıplama makinalarında sıcaklık denetimi............................. 63
5.5.6 rüzgar enerji türbini denetimi........................................................... 64
5.5.7.bulanık tabanlı trafik sinyalizasyon sistemi.................................. 65
5.5.8 smog hava kirliliği denetleme ağları............................................ 66
5.6 sonuçlar............................................................................................................ 67

----------------
BÖLÜM I
GİRİŞ

1.1 Bulanık Mantığın Tarihçesi
Bulanık mantık (Fuzzy Logic) kavramı ilk kez 1965 yılında California Berkeley Üniversitesinden Prof. Lotfi A.Zadeh’in bu konu üzerinde ilk makalelerini yayınlamasıyla duyuldu. O tarihten sonra önemi gittikçe artarak günümüze kadar gelen bulanık mantık, belirsizliklerin anlatımı ve belirsizliklerle çalışılabilmesi için kurulmuş katı bir matematik düzen olarak tanımlanabilir. Bilindiği gibi istatistikte ve olasılık kuramında, belirsizliklerle değil kesinliklerle çalışılır. Ama insanın yaşadığı ortam daha çok belirsizliklerle doludur. Bu yüzden insanoğlunun sonuç çıkarabilme yeteneğini anlayabilmek için belirsizliklerle çalışmak gereklidir.
Bulanık mantıkta, sonuç çıkarma veya karar verme sıfır veya birlerle ifade edilen kesin yanlış ve doğru önermeler veya var-yok gibi kesin gerçeklerle yapılır. Fakat bu şekildeki ikili mantık gerçek dünyanın belirsizliği gibi ifade etmede yetersizdir. Örnek olarak "1+"1"=2" kesin bir gerçektir ve doğruluk değeri birdir. Fakat "otlar yeşildir" ifadesi tam doğru olmamakla birlikte yanlış da değildir ve biz bunu klasik mantıkta tam olarak ifade edemeyiz. İnsan beyni ise "açık yeşil", "serin hava" veya "yüksek hız" gibi matematiksel olarak kesin olmayan belirsiz ya da değer yargıları içeren "bulanık dilsel niteleyicileri" kullanarak sağduyulu kararlar verebilir ve sonuç çıkartabilir. Bulanık mantık, temel olarak yaklaşıklık ve kesin olmama gibi insan düşüncesinde ve doğada var olan belirsizliği kullanmaktadır ve kesin doğru veya kesin yanlış yerine doğal derece doğru ya da yanlışlık belirten tanımlar kullanır. Böylelikle bulanık mantıkta, günlük konuşmalarda kullanılan belirsiz ifadeler tanımlanabilmekte ve bu dilsel niteleyiciler kullanılarak insan benzeri sonuç çıkarma işlemleri gerçeklenebilmektedir. Bu sayede bulanık mantık, bilgisayarlara dolayısıyla kontrol sistemlerine insan düşünme ve karar verebilme yeteneğinin kazandırılmasında başarılı bir yol sağlamaktadır.
Bulanık mantık kavramı yeni değildir. 1920'li yıllarda Polonya'lı mantıkçı Jan Lukasiewicz, önermelerin sadece bir veya sıfır doğruluk değeri alabildiği klasik mantıktan farklı olarak önermelerin bir ve sıfır arasında da kesirli doğruluk değeri alabildiği "çok değerli" mantık ilkelerini oluşturdu. 1937'de ise kuantum felsefecisi Max Black yayımlanan bir makalesinde [Black,1937] liste ya da nesnelerden oluşan kümelere "çok değerli mantığı" uygulayarak ilk bulanık küme eğrilerini çizdi. Daha sonra 1965'de Lotfi A. Zadeh bu alana adını veren "Bulanık Kümeler" adlı çığır açıcı yazısını [Zadeh,1965] yayınladı. Zadeh bu makalede, bir kümenin tüm elemanlarına Lukasiewicz'in mantığını uygulayarak bulanık kümeler için eksiksiz bir cebir geliştirdi. Buna rağmen, Ebrahim H. Mamdani'nin bir buhar makinası için bulanık mantıkla çalışan bir kontrol sistemi [Mamdani,1974] gerçekleştirdiği 1970'li yılların ortalarına dek bulanık kümeler kullanım alanı bulamadı. Ve bu tarihten itibaren "bulanık mantık" terimi bulanık kümeler yardımıyla akıl yürüten herhangi bir matematik ya da bilgisayar sistemini ifade etmektedir.
Bulanık mantığın uygulama alanları kontrol sistemleriyle sınırlı değildir. Geliştirilen son teoremler bulanık mantığın ilke olarak, ister mühendislik, ister biyoloji ve hatta isterse ekonomi olsun, hertürlü alanda sürekli sistemleri modellemek için kullanılabileceğini göstermektedir. Çoğu alanda bulanık mantık temelli sağduyulu modellerin standart matematiksel modellerden daha yararlı ya da daha kesin sonuçlar verdiği görülmektedir.
Fuzzy kuramının merkez kavramı fuzzy kümeleridir. Küme kavramı kulağa biraz matematiksel gelebilir ama anlaşılması kolaydır. Örneğin “orta yaş” kavramını inceleyerek olursak, bu kavramın sınırlarının kişiden kişiye değişiklik gösterdiğini görürüz. Kesin sınırlar söz konusu olmadığı için kavramı matematiksel olarak da kolayca formüle edemeyiz. Ama genel olarak 35 ile 55 yaşları orta yaşlılık sınırları olarak düşünülebilir. Bu kavramı grafik olarak ifade etmek istediğimizde karşımıza bir eğri çıkacaktır. Bu eğriye “aitlik eğrisi” adı verilir ve kavram içinde hangi değerin hangi ağırlıkta olduğunu gösterir.
Bir fuzzy kümesi kendi aitlik fonksiyonu ile açık olarak temsil edilebilir.Aitlik fonksiyonu 0 ile 1 arasındaki her değeri alabilir. Böyle bir aitlik fonksiyonu ile “kesinlikle ait” veya “kesinlikle ait değil” arasında istenilen incelikte ayarlama yapmak mümkündür.
Bulanık mantık ile matematik arasındaki temel fark bilinen anlamda matematiğin sadece aşırı uç değerlerine izin vermesidir. Klasik matematiksel yöntemlerle karmaşık sistemleri modellemek ve kontrol etmek işte bu yüzden zordur, çünkü veriler tam olmalıdır. Bulanık mantık kişiyi bu zorunluluktan kurtarır ve daha niteliksel bir tanımlama olanağı sağlar. Bir kişi için 38,5 yaşında demektense sadece orta yaşlı demek bir çok uygulama için yeterli bir veridir. Böylece azımsanamayacak ölçüde bir bilgi indirgenmesi söz konusu olacak ve matematiksel bir tanımlama yerine daha kolay anlaşılabilen niteliksel bir tanımlama yapılabilecektir.
Bulanık mantıkta fuzzy kümeleri kadar önemli bir diğer kavramda linguistik değişken kavramıdır. Linguistik değişken “sıcak” veya “soğuk” gibi kelimeler ve ifadelerle tanımlanabilen değişkenlerdir. Bir linguistik değişkenin değerleri fuzzy kümeleri ile ifade edilir. Örneğin oda sıcaklığı linguistik değişken için “sıcak”, “soğuk” ve “çok sıcak” ifadelerini alabilir. Bu üç ifadenin her biri ayrı ayrı fuzzy kümeleri ile modellenir.
Bulanık mantığın uygulama alanları çok geniştir. Sağla

---

---

Teşekkür

ellerine sağlık güzel bir dosya

---

Başa dön