Yapay Zeka – 2
Bulanık Mantık, Uzman Sistemler, Genetik Algoritma ve Hibrit Sistemler
6. Baskı,
Eylül 2025
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa Sayısı:
306
Kitabın Fiyatı:
335,00₺
İndirimli (%10):
301,50₺
24 saat içerisinde temin edilir.
Kitabın Açıklaması
Yapay zeka alanındaki kuramsal temelleri uygulamalarla birleştiren bu kitap, Bulanık Mantık ve bu yapının diğer yapay zeka teknikleriyle oluşturduğu hibrit sistemlere odaklanmaktadır. Serinin ikinci kitabı olan bu eser, konuya ilgi duyan öğrencilerden profesyonellere kadar geniş bir okuyucu kitlesine hitap etmektedir.
Kitapta öncelikle Bulanık Mantık kavramı temelleriyle ele alınmakta, ardından Bulanık Mantık Denetleyici Uygulamaları, Sinirsel Bulanık Mantık Sistemleri, Bulanık Uzman Sistemler ve Genetik Algoritma Tabanlı Uygulamalar gibi gelişmiş konulara geçilmektedir. Uzman Sistemler ve Genetik Bulanık Sistemler gibi hibrit yaklaşımlar da ayrıntılı örneklerle ve uygulama senaryolarıyla anlatılmaktadır.
Her bölümde yer alan algoritmalar, akış diyagramları ve gerçek hayattan uygulama örnekleri sayesinde, okuyucuların teorik bilgiyi kolaylıkla pratiğe dökmesi amaçlanmıştır. Ayrıca bu baskı, yazarın yıllara dayanan akademik ve sektörel deneyimlerinden süzülen özgün içeriklerle zenginleştirilmiştir.
"Yapay Zeka – 2", özellikle kontrol sistemleri, otomasyon, mühendislik uygulamaları ve karar destek sistemleri alanlarında çalışanlar için değerli bir kaynak niteliğindedir.
Kitabın Konu Başlıkları
Bulanık Mantık
Bulanık Mantık Denetleyiciler
Bulanık Mantık Uygulamaları
Sinirsel Bulanık Mantık
Sinirsel Bulanık Mantık Uygulamaları
Uzman Sistemler
Bulanık Uzman Sistemler
Genetik Algoritma
Genetik Algoritma Uygulamaları
Genetik Bulanık Sistemler
Kitapla İlgili Kategoriler
Kitabın İçindekileri
Önsöz
7
1. Bölüm
BULANIK MANTIK
1. BULANIK MANTIK
19
1.1. Bulanık Mantık ile Klasik Mantığı Karşılaştırma
20
1.1.1. Bulanık Küme Kuramı ve Bulanık Mantık
21
1.1.1.1. Dr. Lütfi A. Zadeh'nin Bulanık Küme Teorisine Temel Katkıları (1965)
27
1.1.2. Kesin, Aralık ve Bulanık Kümelerin işlevleri
34
1.1.3. Bulanık Mantık, Olasılık ve Rastgelelik
37
1.2. Klasik Kümeler
41
1.2.1. Klasik Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler
42
12.1.2.1. Birleşme (Union) İşlemi
42
12.1.2.2. Kesişim (Intersection) İşlemi
43
12.1.2.3. Tümleyen (Complement) İşlemi
43
12.1.2.4. Fark (Difference) İşlemi
44
1.2.3. Klasik Kümelerin Özellikleri
44
1.3. Bulanık Kümeler
45
1.3.1. Bulanık Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler
48
1.3.2.1. Birleşim Kümesi
48
1.3.2.2. Kesişim (Intersection) Özelliği
49
1.3.2.3. Tümleyen (Complement)
50
1.3.2.4. Destek (Support) Keskin Kümesi
51
1.3.2.5. –Bölüm (Cut) Kümesi
51
1.3.2.6. Seviye (Level) Kümesi
51
1.3.2.7. Alt Kümeler ve Eşit Kümeler
52
1.3.3. Bulanık Kümelerin Özellikleri
53
1.4. Bulanık Denetleyici Sistemleri
55
1.4.1. Bulanık Denetleyici Sistemlerinin Gelişimi
56
1.4.2. Klasik Dentleyicili Sistemler
59
1.4.2.1. Denetim Sistemleri Kuramı
60
a. Sistem Tanımlama Problemi
62
b. Denetim Sistem Tasarım Problemi
62
c. Denetim (Karar) Yüzeyi
63
1.4.3. Bulanık Mantık Denetleyiciler
63
1.4.3.1. Bulanık Mantık Denetleyici Tasarım Adımları
66
1.4.3.2. Bulanık Mantık Denetleyicilerin Çalışma Adımları
69
a. Sensörler ve İlk Ölçüm Süreci
69
b. Giriş Ölçek Faktörü ile Verilerin Uygun Hale Getirilmesi
69
c. Hata Değeri
69
d. Bulandırma İşlemi
70
e. Bilgi Tabanı
70
f. Çıkarım Birimi
71
Max–Dot
73
Min–Max
73
Tsukamoto
74
Takagi–Sugeno
75
g. Durulama İşlemi
75
Maksimum Üyelik Yöntemi
76
Ağırlık Merkezi Yöntemi
76
Ağırlık Ortalaması Yöntemi
77
Mean– Max Üyelik Yöntemi
78
h. Çıkış Kontrol Değerlerinin Elde Edilmesi
78
1.5. Bulanık Mantık Denetleyicinin Üstünlük ve Eksiklikleri
78
1.5.1. Üstünlükler
79
1.5.2. Eksiklikler
80
1.6. TİP 2 Bulanık Mantık
81
1.6.1. Tip–2 Bulanık Kümelerin Tanımı ve Temel Özellikleri
81
1.6.1.1. Tip–1 Bulanık Kümelerden Farkı
82
1.6.1.2. Belirsizlik Ayak İzi Kavramı ve Görselleştirilmesi
82
1.6.1.3. Birincil Üyelik İşlevi ve İkincil Üyelik İşlevi Kavramları
83
1.6.2. Tip–2 Bulanık Kümelerin Çeşitleri ve Özellikleri
83
1.6.2.1. Genel Tip–2 Bulanık Kümeler
84
1.6.2.2. Aralık Tip–2 Bulanık Kümeler
84
a. İkincil Üyelik Derecelerinin 1 veya 0 Olması Durumu
84
b. Hesaplama Açısından Genel Tip–2'ye Göre Daha Basit Olması
85
c. Alt ve Üst Üyelik İşlevleri
85
1.6.3. Tip–2 Bulanık Kümelerin Matematiksel Gösterimi
85
1.6.3.1. Dikey Dilim (Vertical–Slice) Gösterimi
85
1.6.3.2. Dalga (Wave) Gösterimi
86
1.6.3.3. Geometrik Gösterim (Ayak İzi Belirsizliği – Footprint of Uncertainty – BAİ)
86
1.6.4. Tip–2 Bulanık Kümeler Arasında İşlemler
86
1.6.4.1. Birleşim (Union)
87
1.6.4.2. Kesişim (Intersection)
87
1.6.4.3. Tümleme (Complement)
87
1.6.5. Tip–2 Bulanık Mantık Sistemlerinin Yapısı
87
1.6.5.1. Bulandırma (Fuzzification) Birimi
88
a. Kesin Girişlerin Tip–2 Bulanık Kümelere Dönüştürülmesi
88
b. Tip–1 Bulandırma ile Karşılaştırması
88
c. Farklı Bulandırma Yöntemleri (Singleton, Non–singleton)
88
1.6.5.2. Kural Tabanı (Rule Base)
89
a. Tip–2 Bulanık Kuralların Oluşturulması (EĞER–İSE Yapısı)
89
b. Tip–1 Bulanık Kurallardan Farkı: Öncül ve Sonuç Kısımlarında Tip–2 Bulanık Kümelerin Kullanılması
89
c. Uzman Bilgisi ve/veya Verilerden Kural Tabanının Oluşturulması
90
1.6.5.3. Çıkarım Birimi (Inference Engine)
90
a. Tip–2 Bulanık Kuralların Tetiklenmesi ve Çıkarım Süreci
90
b. Minimum/Maksimum T–Norm ve T–Conorm İşlemleri
90
c. Çıkarım Yöntemleri (Mamdani, Takagi–Sugeno–Kang)
91
d. Tip indirgeme (Type–Reduction)
91
1.6.5.4. Durulama (Defuzzification) Birimi
92
1.6.6. Tip–2 Bulanık Mantığın Üstünlükleri ve Eksiklikleri
92
1.6.6.1. Tip–2 Bulanık Mantığın Üstünlükleri
92
1.6.6.2. Tip–2 Bulanık Mantığın Eksiklikleri
93
2. Bölüm
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI
2. BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI
97
2.1. Bir Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı
97
2.2. Bulanık Mantık Denetimli İklimlendirme Sistemleri
101
2.2.1. İklimlendirme
102
2.2.2. İklimlendirme de Özişler (Otomatik) Denetim
103
2.2.3. Denetim Elemanları ve Algılayıcılar
104
2.2.4. Bulanık Mantık Denetleyici
105
2.2.5. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması
105
2.2.6. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması
106
2.2.6.1. Isı_Hata (e) Giriş Değişkeni
106
2.2.6.2. Isı_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni
106
2.2.7. Bulanık Çıkış Değişkeni
106
2.2.8. Bulandırma
107
2.2.9. Bulanık Küme Tanımları
107
2.2.10. Üyelik İşlevleri
107
2.2.10.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri
108
2.2.10.2. Çıkış Değişkeninin Üyelik İşlevi
108
2.2.11. Bulanık Çıkarım
109
2.2.12. Durulama
111
2.3. Bulanık Mantık Tabanlı Anahtarlamalı Relüktans Motor Hız Denetimi
111
2.3.1. Anahtarlamalı Relüktans Motor için Bulanık Mantık Denetleyicinin Tasarımı
112
2.3.1.1. Bulandırma
112
2.3.1.2. Üyelik işlevleri
113
2.3.2. Dinamik İşaret Analizi
113
2.3.3. Bulanık Denetim Kurallarının Elde Edilmesi
115
2.3.3.1. Bulanık Çıkarım
116
2.3.3.2. Durulama Stratejisi
116
2.3.4. Anahtarlamalı Relüktans Motorun Bulanık Hız Denetimi İçin Kuralların Oluşturulması
116
2.4. Fırçasız DA Motor Bulanık Mantık Hız Denetleyicisi
119
2.4.1. Fırçasız DA Motorlar
119
2.4.2. Fırçasız Doğru Akım Motor Denetimi
119
2.4.3. FDAM Sürme Sistemi
120
2.4.4. Fırçasız DA Motorun Modellenmesi
120
2.4.5. PI Denetleyici
125
2.4.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Sisteme Uygulanması
125
2.4.7. Bulanık Mantık Denetleyicinin Giriş ve Çıkış Değişkenlerine Değer Atanması
126
2.4.8. Kural Çizelgesinin Oluşturulması
128
3. Bölüm
SİNİRSEL BULANIK MANTIK
3. SİNİRSEL BULANIK MANTIK
131
3.1. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Yapıları
133
3.2. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Kuramı
135
3.2.1. VE Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
136
3.2.2. VEYA Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
136
3.2.3. Kwan ve Cai’nin Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
137
3.2.4. Kwan ve Cai’nin Max Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
138
3.2.5. Kwan ve Cai’nin Min Sinirsel Bulanık Mantık Ağı
138
3.3. Sinirsel Bulanık Mantık Ağlarında Çıkarım Yöntemleri
139
3.4. Bulanık Kuralların Öğrenilmesi
139
3.5. Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi
143
3.6. NEFCLASS
144
3.6.1. NEFCLASS Mimarisi
144
3.6.2. NEFCLASS ile Bulanık Kuralların Öğretilmesi
146
3.6.3. NEFCLASS ile Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi
149
3.7. ANFIS
152
3.7.1. ANFIS Mimarisi
153
3.7.2. ANFIS İçin Geri Yayılımlı Öğrenme Algoritması
156
4. Bölüm
BULANIK MANTIK UYGULAMALARI
4. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI
163
4.1. Sinirsel Bulanık Mantık Hız Denetimli Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor
163
4.1.1. Geri–Yayılımlı Öğrenme Algoritması
167
4.2. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli DA/DA Konvertör
169
4.2.1. Sinirsel–Bulanık Denetleyici Üyelik İşlevleri
170
4.3. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli Anahtarlamalı Relüktans Motor
176
5. Bölüm
UZMAN SİSTEMLER
5. UZMAN SİSTEMLER
185
5.1. Uzman Sistemlerin Tarihsel Gelişimi
185
5.2. Uzman Sistemlerin Yapısı
187
5.3. Bilgi Tabanı
187
5.3.1. Uzman Sistemlerde Bilgi Temsil Yöntemleri
189
5.3.1.1. Kurallar: “EĞER İSE ” Yapısındaki Kurallar
189
a. İleri Zincirleme
189
b. Geri Zincirleme
189
5.3.1.2. Anlamsal Ağlar
190
5.3.1.3. Çerçeveler
190
5.3.1.4. Mantıksal İfadeler
191
5.4. Çıkarım Birimi
191
5.4.1. Çıkarım Yöntemleri
192
5.4.1.1. İleri Zincirleme
192
5.4.1.2. Geri Zincirleme
192
5.4.1.3. Kural Tabanlı Çıkarım
192
5.4.1.4. Durum Tabanlı Çıkarım
193
5.4.1.5. Model Tabanlı Çıkarım
193
5.4.1.6. Karma Çıkarım Yöntemleri
193
5.5. Kullanıcı Arayüzü
193
5.5.1. Arayüz Çeşitleri
194
5.5.1.1. Doğal Dil Arayüzleri (Natural Language Interfaces)
194
5.5.1.2. Menü Tabanlı Arayüzler (Menu–Based Interfaces)
194
5.5.1.3. Grafiksel Kullanıcı Arayüzleri (Graphical User Interfaces – GUI)
194
5.5.1.4. Komut Satırı Arayüzleri (Command–Line Interfaces – CLI)
195
5.5.2. Arayüzün Temel İşlevleri
195
5.5.2.1. Soru Sorma (Kullanıcıdan Bilgi Alma)
195
5.5.2.2. Bilgi Sunma (Çıkarım Sonuçlarını ve Açıklamaları Gösterme)
195
5.5.2.3. Kullanıcı Girdilerini Kabul Etme
195
5.5.2.4. Yardım ve Açıklama Sağlama
196
5.6. Uzman sistemlerin Özellikleri
196
5.6.1. Uzman sistemlerin sınırlılıkları
197
5.7. Uzman Sistemlerin Tipik Uygulama Alanları
198
5.7.1. Teşhis
198
5.7.2. Planlama
199
5.7.3. Kontrol
200
5.7.4. Tasarım
200
5.7.5. Yorumlama
200
5.7.6. Tahmin
201
5.7.7. Eğitim
201
6. Bölüm
BULANIK UZMAN SİSTEMLER
6. BULANIK UZMAN SİSTEMLER
205
6.1. Bulanık Uzman Sistemlerin Yapısı ve Çalışma Prensibi
206
6.1.1. Giriş Değişkenleri
206
6.1.2. Bulandırma Birimi
206
6.1.3. Bilgi Tabanı
206
6.1.4. Çıkarım birimi
210
a. Aktif Kuralların Belirlenmesi
210
b. Bulanık Sonuçların Birleştirilmesi
210
c. Çıkarım Yöntemleri
210
Örnek: Birden Fazla Kuralın Çıktılarının Birleştirilmesi
211
Bulanık Mantık Operatörlerinin Rolü
211
6.1.5. Durulama
212
6.1.6. Çıkış Değişkenleri
212
6.2. Bulanık Uzman Sistemlerin Üstünlükleri ve Eksiklikleri
212
6.2.1. Bulanık Uzman Sistemlerin Üstünlükleri
212
6.2.2. Bulanık Uzman Sistemlerin Eksiklikleri
213
7. Bölüm
GENETİK ALGORİTMA
7. GENETİK ALGORİTMA
217
7.1. Genetik Algoritma Yöntemi
218
7.3. Genetik Algoritmaların Uygulama Alanları
221
7.4. Temel Genetik Kavramları
222
7.4.1. Gen
223
7.4.2. Kromozom
223
7.4.3. Popülasyon (Yığın)
223
7.5. Yeniden Üretim İşlemi
224
7.6. Başlangıç Yığınının Oluşturulması
224
7.7. Uygunluk Değeri
224
7.8. Genetik Operatörlerin Uygulanacağı Dizilerin Seçilmesi
225
7.9. Dizi Gösterimi (Kodlama)
226
7.10. Seçim Mekanizmaları
227
7.10.1. Orantılı Seçim Mekanizmaları
228
7.10.2. Sıralı Seçim Mekanizmaları
228
7.10.3. Turnuva Seçim Mekanizması
228
7.10.4. Denge Durumu Seçim Mekanizması
228
7.11. Genetik Operatörler
229
7.11.1. Çaprazlama Operatörü
229
7.11.2. Değişim (Mutasyon) Operatörü
231
7.11.3. Tamir Operatörü
233
7.11.4. Elitizm (En İyinin Saklanması) Yöntemi
233
7.12. Genetik Algoritmanın Çalışma İlkesi
234
8. Bölüm
GENETİK ALGORİTMA UYGULAMALARI
8. GENETİK ALGORİTMA UYGULAMALARI
239
8.1. Genetik Algoritmada Şema Teoremi
239
8.2. Basit Bir Genetik Algoritma Örneği
241
8.3. Genetik Algoritma ile Çözümü Gerçekleştirilmiş Uygulama Örnekleri
245
8.3.1. Genetik Uyarlamalı Denetim Yapısı
245
8.3.2. GA ile Atölye Çizelgemenin Gerçekleştirilmesi
250
8.3.2.1. GA’da Tamir Operatörünün Atölye Çizelgelemedeki Önemi
253
9. Bölüm
GENETİK BULANIK SİSTEMLER
9. GENETİK BULANIK SİSTEMLER
259
9.1. Genetik bulanık sistemlerin Ortaya Çıkışı ve Gelişimi
260
9.1.1. Çok Amaçlı (Multi–Objective) Genetik Öğrenme
261
9.1.2. GA Tabanlı Bulanık İlişkilendirme Kuralları ve Yeni Veri Madenciliği Yaklaşımları
262
9.1.3. Düşük Kalitedeki Verilerle Genetik Model Öğrenimi (Gürültülü ve Muğlak Veriler)
262
9.1.4. Bulanık Bölümlemelerin Genetik Olarak Öğrenimi ve Bağlama Uyum (Context Adaptation)
263
9.1.5. İteratif Kural Öğrenme Yaklaşımı
263
9.1.6. Genetik Algoritma Tabanlı Uyarlama Yaklaşımı
264
9.1.7. Michigan Tarzı GBS’ler
264
9.1.8. Pittsburgh Tarzı GBS’ler
265
9.2. Genetik Algoritma Tabanlı Uyarlama Yaklaşımının Yapısı ve Çalışma Prensibi
265
9.3. Genetik Bulanık Sistemlerin Üstünlük ve Eksiklikleri
267
9.3.1. Üstünlükler
267
9.3.2. Eksiklikler
268
Kaynaklar
271
Kavram Dizini
303
Kitabın Fiyatı:
335,00₺
İndirimli (%10):
301,50₺
24 saat içerisinde temin edilir.
Bu kitaplar da ilginizi çekebilir
Yapay Zeka – 1
Çetin Elmas
Üretken Yapay Zeka ve Uygulamaları
Vasif Nabiyev, Ali Kürşat Erümit
Yapay Zekâ Algoritmaları ve Programlama
Ali Şir Attila
Python İle Yapay Zekaya Giriş
Ömer Deperlioğlu, Utku Köse
Hakkımızda
|
Uluslararası Yayınevi Belgesi|
Kaynakça Dosyası|
Kişisel Verilerin Korunması |
Üyelik|
Siparişlerim|
İade Politikası|
İletişim