Bulanık uzman sistemler
Fuzzy expert systems
Yazar: HÜSEYİN YÜREKLİ
Danışman: PROF. DR. ÖMER ESEN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 1999
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Sayısal yöntemler = Numerical methods ; Uzman sistemler = Expert systems

Özet:
Bilgi çağı adıyla anılan günümüzde, bilgisayarlar günlük hayatın vazgeçilmez unsuru olmuştur. 19701i yıllarda bilgisayar denince açıklama yapılması gereken ülkemizde, bugün her eve bir bilgisayar kampanyaları düzenlenmektedir. Buna rağmen bilgisayarların etkin kullanılıp kullanılmadığı ise hala tartışmaya açıktır. Bilgisayar teknolojisini klasikleşmiş ve sıradan hale gelmiş "ne verirsen onu alırsın" ifadesiyle açıklanan veri işlem tekniklerinin ötesinde, düşünen, karar veren sistemler haline getirmek etkin kullanım için gereklidir. Yapay zekanın bir dalı olan uzman sistemlerin amacı, uzmanlar gibi düşünen ve değişen durumlara göre karar verebilecek bilgisayar programları yaratmaktır. İyi programlanmış bir uzman sistem, bir işletmede nadir olarak bulunabilecek bir yöneticinin verebileceği tüm kararları verecektir. Bulanık uzman sistemler ise, bulanık tekniklerden yararlanılarak oluşturulmuş uzman sistemlerdir. Çalışmanın birinci bölümünde bulanık mantık ve bulanık küme kavramları açıklanmıştır. İlk kez 1962 yılında Prof. Lotfi Askerzade Zadeh tarafından telaffuz edilen "bulanık" (fuzzy) kavramı, birçok alanda kullanılmaya başlamıştır. Doğal mantığın yetersiz kaldığı alanlarda zorunlu olarak karşımıza çıkan bulanık mantık, dilsel niteleyicilere kesin değerler verilmesini böylece matematiksel olarak ifade edilmesini sağlar. İkinci bölümde uzman sistemler anlatılmıştır. Bu bölümde uzman sistemlerin gelişme süreci, yararları, kullanım alanları ve bileşenleri açıklanmıştır. Uzman sistem bileşenlerinden bilgi tabanı, beyin işlevini yapmaktadır. Zaten bir uzman sistemin gücü, bilgi tabanındaki mevcut bilgilerle doğru orantılıdır. Bilgi tabanının oluşturulmasında kullanılan yöntemler, karşılaşılan zorluklar ve gerekli çözümler örnekleri ile birlikte detaylı olarak açıklanmıştır. Üçüncü bölüm bulanık uzman sistemlerin gerekliliğinin anlatıldığı bölümdür. Bilgi tabanı oluşumunda karşılaşılan en büyük sorun, kesin olmayan bilgilerin formel yapıya dönüştürülmesidir. Kesin olmayan bilgilerin klasik uzman iv TLC YÜKSEKÖĞRETİM KURCTU3 DOKÜMANTASYON MERKEZİsistemlerde doğru (1) veya yanlış (0) olarak algılanması, elbette hatalara yol açacaktır. Bu tip durumlarda bulanık mantığın gerekliliği, nasıl kullanılacağı ve gerekli formüller açıklanmıştır. Ayrıca kesin olmayan bilgilerle, olası bilgiler arasındaki fark ve bilgi tabanına aktarılması konularına değinilmiştir. Dördüncü bölümde, bulanık uzman sistemler anlatılmıştır. Bulanık uzman sistemlerin bileşenleri, bilgi tabanının oluşturulması ve çıkarım süreci bu bölümde anlatılmıştır. Bilgi tabanı oluşumunda, kesin olmayan bilgilerin formel yapıya dönüştürülmesi tüm olası durumlar dikkate alınarak örneklerle açıklanmıştır. Beşinci bölümde ise literatürde en çok karşılaşılan tıbbi uzman sistemlerden bahsedilmiştir. Tıbbi uzman sistemler hakkında genel bir giriş yapıldıktan sonra, örnek bir uygulama olarak göğüs ağrılarının analizinde kullanılan EMERGE uzman sisteminin kullanıcı arabirimleri ve çalışma prensipleri açıklanmıştır. İyi programlanmış bir bulanık uzman sistem, kullanıldığı alanda, uzmanların etkinliğini büyük oranda artıracaktır. Bulanık uzman sistemlerin kullanılması, birçok alanda yaşanan uzman personel sıkıntısına bir ölçüde çare olabilecek, ülke gelişmişliğine katkıda bulunacak ve hayat standardının yükselmesine olanak sağlayacaktır.

Abstract:
Computers have become an essential element of the daily life of today. They can be used easily in all fields because of the development in its technology. Turning the computers into systems that think and decide is necessary for effective utilization. The objective of expert systems, which is a branch of artificial intelligence is creation of computer programs that can think and decide in accordance with the changing conditions. A well programmed expert system shall be able to give all decisions that can be made by a manager. Fuzzy expert systems are expert systems developed with the utilization of fuzzy techniques. In the first section of the study, the concepts of fuzzy logic and fuzzy sets have been explained. The concept of "fuzzy" which has been used for the first time by Prof. Lotfi Askerzade Zadeh in 1962 has been started to use in numerous fields. The fuzzy logic which one faces at points where the natural logic is inefficient provides exact values for linguistic variables so these are expressed mathematically. The expert systems have been examined in the second section. In this section the development duration, benefits, fields of application and component of the expert systems have been explained. The knowledge base component of the expert system serves for the function of a brain. In fact, the power of an expert system is dependent on the available data in its knowledge base. The methods used in formation of a knowledge base, the difficulties and necessary solutions have been explained in detail with examples. The third chapter is the section in which the necessity of the fuzzy expert systems are explained. The greatest problem faced in formation of the knowledge base is converting the uncertainty data into a formal structure. Perception of uncertainty data as true (1) or false (0) in the expert systems shall naturally cause errors. The necessity of fuzzy logic, the manner of utilization and necessary formulas have been explained for these conditions. Moreover, VIthe difference between uncertainty data and possible data and the subject of transferring into a knowledge base has been discussed. Fuzzy expert systems have been explained in the fourth section. The components of fuzzy expert systems, knowledge base formation and the inference duration has been explained in this section. In knowledge base formation, conversion of uncertainty data into a formal structure has been explained with samples under all possible conditions. In the fifth section, the medical expert systems which are seen the most in the literature have been discussed. Following a general introduction regarding medical expert systems, the user interface and operation principles of EMERGE expert system which is used in the analysis of chest pains have been explained as a sample application. A well-programmed fuzzy expert system increases mostly the effectivity of experts, in the related field. Utilization of fuzzy expert systems help the problem of expert personnel which is experienced in different fields, contribute to the development of country and the standard of living will be increased.