Yapay sinir ağı ve bulanık mantık hibrid yapı ve algoritmalarının geliştirilmesi
Development of artificial neural network-fuzzy logic hybrid structures and algorithms
Yazar: CANAN ŞENOL
Danışman: PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Beynin nörolojik ve fiziksel yapısından modellenerek oluşturulan yapay sinir ağları (YSA) farklı ve çok yaygın olarak kullanılan bir bilim dalı olarak yerini almıştır. İnsan beyninin çalışma prensibi üzerine oluşturulan YSA'lar giriş ve çıkış verilerini kullanarak algoritmalar geliştirir ve bu şekilde sistemin davranışını öğrenir. Bu davranıştan bir genelleme yaparak test örneklerine çözüm üretir. Donanım ve yazılımla gerçeklenebilen YSA'ların öğrenme ve en uygununu bulma yeteneği, bulanık mantığın insan gibi karar verebilme ve uzman bilgisi sağlama kolaylığı gibi özellikleriyle birleştirilmiş ve bulanık ? sinir hibrid yapısı oluşturulmuştur. Günümüzde kullanılan sinirsel bulanık sistemler genellikle ileri beslemeli ve çok katmanlı sistemlerdir. En çok kullanılanlar ANFIS, Falcon, NefClass ve Nefcon olup, birçok araştırmacı değişik hibrid yapılar da oluşturmuşlardır.Bu tezde, yeni bir bulanık ? sinir ağı hibrid yapısı ortaya atılmış ve oluşturulan hibrid yapı 11 farklı veri kümesi ile denenmiştir. Yazılımlar Matlab ortamında yapılmıştır. Hibrid yapı içinde YSA yapısı olarak kullanılan Konik Kesit Fonksiyonlu Sinir Ağları (KKFSA), bulanık mantık ile beraber ilk defa denenmiştir. KKFSA'lar; Çok Katmanlı Algılayıcıların (ÇKA) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlarının (RTFA) yayılım kurallarını tek bir ağda kendine özgü bir yayılım kuralı ile birleştirmektedir. ÇKA'nın doğrusal ve RTFA'nın dairesel karar sınırları KKFSA ağının özel durumlarını oluştururlar. Bu karar sınırlarının dışında KKFSA; hiperbolik, parabolik ve eliptik düzlemler gibi arada kalan karar sınırlarına da sahip olabilir.Anahtar kelimeler. Bulanık ? Sinir ağı hibrid yapısı, Konik kesit fonksiyonlu sinir ağları, Bulanık ? ÇKA, Bulanık ? RTFA, Bulanık ? KKFSA.

Abstract:
Artificial Neural Networks (ANNs) that are constituted by modeling the neurological and physical structure of the human brain have taken place among the commonly used science fields. ANNs that are inspired by the functioning of the human brain develops algorithm by using input and output data and learns the system behavior by this way. It produces a solution for test data by generalizing of the system behavior. The learning and the optimizing abilities of the ANNs that can be implemented by software and/or hardware are combined with the human-like decision making and the expert system properties of the Fuzzy Logics (FLs), and as a result, Fuzzy-ANN hybrid structures were emerged. Today?s used Neuro-Fuzzy systems are usually feedforward and multilayer systems. Most commonly used among these are ANFIS, Falcon, NefClass, and Nefcon, and in addition to these Neuro-Fuzzy systems, lots of researcher have introduced various hybrid structures as well.In this thesis, a new Neuro-Fuzzy hybrid structure is presented and the hybrid structure is examined by 11 different data sets. All simulation programs are given in Matlab. As the first time, the Conic Section Function Neural Network (CSFNN) used as the ANN part of the hybrid structure is employed together with the Fuzzy Logic. CSFNNs combine the propagation rules of the Radial Basis Functions (RBFs) and the Multi-Layer Perceptrons (MLPs) in a unique network by its own special propagation rule. Linear decision boundaries of the MLPs and the circular decision boundaries of the RBFs carves out the special cases of the CSFNNs. Out of these decision boundaries, CSFNNs can have decision boundaries such as parabolic and elliptic planes that are between decision boundaries of the MLPs and RBFs.Keywords : Fuzzy-Neuro Hybrid Structure, Conic Section Function Neural Networks, Fuzzy-MLP, Fuzzy-RBF, Fuzzy-CSFNN.