Hiyerarşik bulanık çıkarsama sistemlerinde bulanıklığın düzeyler arası aktarımı için yöntem önerisi
A method suggestion for transition of fuzziness between sublayers in hierarchical fuzzy systems
Yazar: BEGÜM MUTLU
Danışman: DOÇ. DR. EBRU SEZER ; YRD. DOÇ. DR. HAKAN AHMET NEFESLİOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hiyerarşik Bulanık Sistemler çok sayıda girdi parametresi olan karmaşık problemlerin çözümünde bulanık mantık yaklaşımının tek bir bulanık sistemle modellenmesinin uygulanabilir olmadığı durumlarda sıklıkla kullanılan çözümdür.  Bu karmaşıklık hem hesaplama maliyeti hem de bulanık kural oluşturmanın zorluğu ile ilişkilidir. Bu çekincelerin üstesinden gelmek adına çok boyutlu tek bir bulanık sistem, daha küçük boyutlu alt sistemlere ayrıştırılır ve bu alt sistemler farklı tasarım stratejileri yardımıyla birbirine bağlanır. 
Geleneksel Mamdani tipi bir hiyerarşik bulanık çıkarsamada, çıkarsama adımları her bir alt sistem için uygulanmakta ve elde edilen keskin çıktı üst katmana aktarılmaktadır. Söz konusu keskin çıktı bir sonraki alt sistemde yeniden bulanıklaştırılmaktadır. Ancak gerekli olmadığı halde tekrarlanan bu durulaştırma ve bulanıklaştırma adımları, her durulaştırma-bulanıklaştırma ikilisi verinin bulanıklık seviyesinde bozulmaya sebep olduğundan bilgi kaybı yaratmaktadır. Bu durum hiyerarşik sistemin kendisine karşılık gelen CFS ile eş çıktılar üretmesini engellemektedir. Ayrıca bu sistem, hiyerarşik tasarım stratejisindeki değişimlere karşı da dirençli değildir. Girdi parametrelerinin aldıkları değerler değişmese bile, hiyerarşik yapıda meydana gelen herhangi bir değişim, sistemin farklı bir çıktı üretmesine yol açmaktadır. Bu durumda hiyerarşik sistem kullanımının avantajlarından yararlanılırken sistem doğruluğu ve kararlılığından ödün verilmektedir.
Bu çalışmada geleneksel hiyerarşik bulanık sistemlerde ortaya çıkan katmanlar arasında hatalı veri aktarımı konusu vurgulanmış ve yeni bir hiyerarşik çıkarsama akışı, Durulaştırmasız Hiyerarşik Bulanık Çıkarsama Sistemi, önerilmiştir. Bu yaklaşıma göre ara katmanlardaki durulaştırma adımları çıkarsama akışından kaldırılmış ve birleştirme adımı çıktısı doğrudan üst katmana taşınmıştır. Bu sayede bir sonraki alt sistem girdisi bulanık olarak alındığından bu alt sistemdeki bulanıklaştırma adımı da gereksiz olması dolayısı ile çıkarsama akışından çıkarılmıştır. Bu sayede bulanık bilginin ilk katmandan en üst katmana kadar doğru bir şekilde aktarımı sağlanmış olur.
Deneyler farklı senaryolar üzerinde gerçekleştirilmiştir: 'VE' ve 'Dışlayan VEYA' mantıksal problemleri ve Kaya Kütle Puanı (RMR) hesaplama problemi. Bu deneylerde tek bir bulanık sistem ve üç farklı hiyerarşik çıkarsama akışı en doğru çözümün bulunması açısından bu senaryolara uygulanmıştır. Bu hiyerarşik çıkarsama akışlarının karşılaştırmasında tek bir bulanık sistemin çıktıları referans alınmıştır. Çünkü hiyerarşik sistemlerden beklenen en önemli özellik tek bir bulanık sistemin çıktılarına mümkün olduğunca eşit çıktılar üretebilmesidir. Sonuçlar, bir tasarım stratejisine bağlı olmaksızın, CFS davranışlarına en yakın davranışı sergilemesi açısından en doğru veri transferinin önerilen yöntem tarafından yapıldığını göstermiştir.

Abstract:
Hierarchical Fuzzy Systems are commonly used solutions where performing the fuzzy logic approach by only one fuzzy system is inapplicable for complex problems with a great number of input variables. This complexity is both related with the computational cost and the challenging fuzzy rule creation. In order to overcome these concerns the high dimensional single fuzzy system is separated into lower dimensional sub-systems and these sub-systems are linked by utilizing different design strategies.
During the conventional Mamdani style hierarchical inference, the inference stages are employed on each sub-system and the provided crisp output is transferred to the higher layer. The crisp value in question is fuzzified again in the subsequent sub-system. Nevertheless the redundantly repeated defuzzification and fuzzification stages cause data loss since each defuzzification-fuzzification pair degenerates the fuzziness level of the transferred information. This situation prevents obtaining the same outputs with a single fuzzy system. In addition it is not resistant against the revisions in the hierarchical design strategy. Any altering in the hierarchical structure causes providing different outputs from the system even though the values of input variables are not revised. Therefore while utilizing a hierarchical system, it is compromised on the system's accuracy and stability.
In this study it is emphasized that the data transmission during the conventional hierarchical inference flow is inaccurate and a new hierarchical flow, namely Defuzzification-Free Hierarchical Fuzzy Inference System, is proposed. In this approach the defuzzification stages are eliminated from the inference flow in the inner layers and the aggregation result is directly transformed to the upper layer. Since the input of the subsequent sub-system is already fuzzy, the fuzzification stage is also removed due to its redundancy. Thus the fuzzy information is propagated from the first layer to the topmost layer accurately. 
The experiments are employed on using different scenarios: logical cases contains 'AND', 'XOR' and Rock Mass Rating calculation. In these experiments the single fuzzy system and three types of hierarchical fuzzy systems are implemented in order to bring the most accurate solution to these scenarios. The comparisons between the hierarchical flows are employed by using the outputs of single fuzzy system for reference points. Because the most significant requirement of a hierarchical system is providing as much as equal outputs with related single fuzzy system. Results show that the most accurate data transmission is obtained independently from the hierarchical design strategy by using the proposed method since the closest behaviors to the single fuzzy system is procured by this type of hierarchical inference.