Kategoriler
Eser Adı Yazar Yayınevi Açıklama İçindekiler Barkod
Arama  
Ana Sayfa Sipariş Takip Üyelik Yardım İletişim
 
 
Bülten
   
Yapay Zeka Uygulamaları
Yapay Sinir Ağı – Bulanık Mantık – Sinirsel Bulanık Mantık – Genetik Algoritma
Mart 2016 / 3. Baskı / 448 Syf.

Baskısı tükenmiştir.
 

Diğer Baskılar
 BaskıTarih Fiyatı İndirimli
 4. Haziran 2018 46.00 TL -     Sepete Ekle
   

Gözden geçirilmiş ve güncellenmiş 3. baskısını yapan kitap, daha önce Yapay Zeka teknikleri hakkında hiçbir bilgisi bulunmayan okuyucuları da kapsayacak şekilde başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık, Sinirsel Bulanık Mantık ve Genetik Algoritma gibi Yapay Zeka tekniklerini içermektedir.

Kitapta, Yapay Zeka teknikleri çok yalın bir şekilde anlatılarak, bu tekniklerin, Sosyal Bilimler alanlarına ve Elektrik, Elektronik, Makine, Endüstri Mühendisliği gibi çok farklı alanlara nasıl uygulanacağı, algoritmalar ve akış diyagramları ile adım adım anlatılmaktadır.

Kitapta okuyucuların Yapay Zeka tekniklerini daha iyi kavrayabilmelerini ve kolay bir şekilde uygulayabilmelerini sağlamak amacıyla, yazar tarafından meslek hayatı boyunca gerçekleştirilen çok sayıda uygulama örnek olarak sunulmuş ve bunlara ait kodlar C/C++ programlama dilinde açıklamalarıyla birlikte verilmiştir.

Konu Başlıkları
Yapay Sinir Ağlarının Oluşturulması
Yapay Sinir Ağlarının Yapıları
Danışmanlı Öğrenme
Danışmansız Öğrenme
Yapay Sinir Ağ Uygulamaları
Bulanık Mantık
Klasik ve Bulanık Kümeler
Bulanık Mantık Denetleyici Sistemler
Bulanık Mantık Denetleyici Uygulamaları
Sinirsel Bulanık Mantık Denetleyici Uygulamaları
Genetik Algoritma
Genetik Algoritma Kavramları
Genetik Algoritma Uygulamaları
Barkod: 9789750236860
Yayın Tarihi: Mart 2016
Baskı Sayısı:  3
Ebat: 16x24
Sayfa Sayısı: 448
Yayınevi: Seçkin Yayıncılık
Kapak Türü: Karton Kapaklı
Dili: Türkçe
Ekler: -

 

İÇİNDEKİLER
İçindekiler
İlksöz  7
BİRİNCİ BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ
1.1. Akıl ve Zeka  21
1.2. Yapay Zeka  21
1.3. Yapay Sinir Ağları  22
1.3.1. Yapay Sinir Ağlarında Bilginin Depolanması ve Geri Alınması  24
1.3.2. Yapay Sinir Ağlarının Genel Kullanım Alanları  25
1.3.3. Yapay Sinir Ağlarının Beyin ile Karşılaştırılması  25
1.3.4. Yapay Sinir Ağlarının Yararları  26
1.3.5. Yapay Sinir Ağlarının Üstünlükleri ve Sakıncaları  26
1.3.6. Yapay Sinir Ağlarının Tarihçesi  26
1.3.7. Yapay Sinir Ağlarının Geleceği  28
1.3.8. Biyolojik Bir Beyin Sinir Hücresinin Yapısı  28
1.4. Bir Yapay Sinirin Ana Öğeleri  30
1.4.1. Girişler  31
1.4.2. Ağırlıklar  31
1.4.3. Toplama İşlevi  31
1.4.4. Etkinlik İşlevi  32
1.4.5. Ölçekleme ve Sınırlama  33
1.4.6. Çıkış İşlevi  33
1.4.7. Öğrenme  33
1.5. Kaynaklar  36
1.5.1. Genel Uygulamalar  36
1.5.2. İş ve Finans Uygulamaları  37
1.5.3. Bilim ve Tıp Uygulamaları  37
1.5.4. Bazı Mühendislik Uygulamaları  38
İKİNCİ BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞLARININ OLUŞTURULMASI
2.1. Yapay Sinir Ağlarının Oluşturulması  41
2.1.1. Bir Yapay Sinir Ağı  42
2.1.2. Katmanlar  43
2.1.3. İletişim ve Bağlantı Çeşitleri  43
2.1.4. Katmanlar Arası Bağlantılar  43
2.1.5. Sinirler Arası Bağlantı  44
2.2. Perceptron  44
2.2.1. Turing Makinesi ve Perceptron  45
2.2.2. Delta Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek  47
2.2.3. Delta Kuralının Algoritması  54
2.3. İleri Beslemeli Ağlar  55
2.4. Geri Beslemeli Ağlar  57
2.5. Kaynaklar  58
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞLARININ YAPILARI
3.1. Yapay Sinir Ağlarının Yapıları  63
3.2. Geri Yayılım Ağı  63
3.3. Delta Bar Delta  65
3.4. Genişletilmiş Delta Bar Delta  66
3.5. Daha Yüksek Düzeyli Sinir Ağı veya İşlevsel–Bağ Ağı  67
3.6. Hopfield Ağı  67
3.7. Boltzman Makinesi  69
3.8. Hamming Ağı  69
3.9. İki Yönlü Çağrışım Belleği  70
3.10. Yığın Ağı (Spatio–Geçici Model Ağı)  70
3.11. Öğrenme Vektör Nicelendirme Ağı  71
3.12. Karşı–Yayma Ağı  73
3.13. Olasılıksal Sinir Ağları  75
3.14. Uyarlanır Rezonans Ağı  77
3.15. Özörgütlemeli Harita Ağı  78
3.16. Yönlendirilmiş Rasgele Arama  80
3.17. Kaynaklar  82
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
DANIŞMANLI ÖĞRENME
4. YAPAY SİNİR AĞLARINDA ÖĞRENME  87
4.1. Danışmanlı Öğrenme  88
4.2. Öğrenme Kuralının Kavranması  89
4.3. Öğrenme Oranları  92
4.4. Öğrenebilen Algoritmaların Kavranması  93
4.5. Öğrenebilen Algoritmaların Gösterimi  93
4.6. Perceptron Öğrenme Kuralı  97
4.7. Delta Öğrenme Kuralı  99
4.7.1. Delta Öğrenme Kuralında Türev İşlemi  102
4.7.2. Delta Öğrenme Kuralı Algoritması  107
4.7.3. Yarı Doğrusal Etkinlik İşleviyle Delta Öğrenme Kuralı  107
4.8. Genişletilmiş Delta Öğrenme Kuralı  111
4.8.1. Genişletilmiş Delta Öğrenme Kuralı Algoritması  113
4.9. Geri Yayılımlı Öğrenme  114
4.9.1. Geri Yayılım Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek  122
4.9.2. Geri Yayılım Algoritması  127
4.9.3. Geri Yayılım Etkinlik (Aktarım) İşlevleri  128
4.9.4. Öğrenme Oranının Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.9.5. Momentum Teriminin Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.9.6. Gizli Katman Sinir Sayısının Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.9.7. Hata Farkı Değişkeninin Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.10. Kaynaklar  132
BEŞİNCİ BÖLÜM
DANIŞMANSIZ ÖĞRENME
5.1. Danışmansız Öğrenme  137
5.2. Karma Öğrenme Kuralı  138
5.2.1. Çevrim Dışı Öğrenme  139
5.2.2. Çevrim İçi Öğrenme  140
5.3. Yarışmacı Öğrenme  141
5.3.1. Örnekler  141
5.3.2. Algoritma  141
5.3.3. Sınırlamalar ve Uygulamalar  143
5.3.4. Sınıflama  144
5.3.5. Benzerlik  145
5.3.6. Yarışmacı Öğrenim Uygulamaları  146
5.4. Yarışmacı Sinirsel İşaretler  146
5.4.1. Yarışmacı Sinirsel İşaretler Algoritması  146
5.5. Özörgütlemeli Harita Ağı  148
5.5.1. Özörgütlemeli Haritanın Algoritması  148
5.5.2. Özörgütlemeli Harita Örneği  150
5.5.2.1. Özörgütlemeli Haritanın Eğitim Aşaması  151
5.5.2.2. Özörgütlemeli Haritanın Çağırma Aşaması  154
5.6. Kaynaklar  156
ALTINCI BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞ UYGULAMALARI
6.1. Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları  161
6.1.1. Endüstriyel Uygulamalar  161
6.1.2. Ulaştırma ve Havacılık Uygulamaları  163
6.1.3. Finans, Borsa ve Kredi Kartı Uygulamaları  163
6.1.4. Tıp, Biomedikal ve İlaç Sanayi Uygulamaları  164
6.1.5. İletişim Sanayi Uygulamaları  164
6.2. Geri Yayılım Ağı Uygulama Örnekleri  164
6.2.1. Ping–Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı  164
6.2.2. Karakter Algılama  167
6.2.2.1. Uygulama İçin Geliştirilen Yapay Sinir Ağı  168
6.2.3. Yapay Sinir Ağı ile Bir Asenkron Motorun Stator Akımlarının Uyarlanabilir Denetimi  170
6.2.3.1. Uyarlanabilir Denetleyici Yapısı  170
6.2.3.2. Asenkron Motorun Stator Akımlarının Denetimi  172
6.2.4. Manyetik Akı değişimin Yapay Sinir Ağı ile Modellenmesi  173
6.2.4.1. Yapay Sinir Ağları Yapısı  174
6.2.5. Yapay Sinir Ağları ile Veri Birleştirme Tabanlı Orman Yangını Önleme ve Yönetim Sistemi (ORYÖS)  181
6.3. Veri Birleştirme Süreci  182
6.3.1. Sistemin Tahmin Boyutu  183
6.3.1.1 Yangın Tehlike Derecelendirmesi ve YSA Yapısı  184
6.3.1.2. Yangın Yayılma Hızının Tahmini ve YSA Yapısı  188
6.3.2. Sistemin Tespit Bölümü  190
6.3.2.1. Görüntü İşleme Algoritması  191
6.3.2.2. Algılayıcı Ağları ve Karşılaştırma Algoritması ile Karar Verme  194
6.4. ORYÖS İçin Geliştirilen Arayüz Programı  195
6.5. Kaynaklar  198
YEDİNCİ BÖLÜM
BULANIK MANTIK
7.1. Bulanık Mantık  203
7.2. Bulanık Sistemlerinin Gelişimi  205
7.3. Bulanık Küme Kuramı ve Bulanık Mantık  207
7.4. Bulanık Kümeler ve Olasılık  215
7.5. Bulanık Çıkarım  215
7.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Üstünlük ve Sakıncaları  216
7.6.1. Üstünlükler  216
7.6.2. Sakıncalar  216
7.7. Kaynaklar  217
SEKİZİNCİ BÖLÜM
KLASİK VE BULANIK KÜMELER
8. MANTIKSAL ÇIKARIM YAKLAŞIM KURAMI  223
8.1. Klasik Kümeler  227
8.1.1. Klasik Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler  227
8.1.2. Klasik Kümeler Üzerindeki İşlemler  228
8.1.2.1. Birleşme (Union) İşlemi  228
8.1.2.2. Kesişim (Intersection) İşlemi  228
8.1.2.3. Tümleme (Complement) İşlemi  229
8.1.2.4. Fark (Difference) İşlemi  229
8.1.3. Klasik Kümelerin Özellikleri  230
8.2. Bulanık Kümeler  231
8.2.1. Bulanık Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler  233
8.2.2. Bulanık Kümeler Üzerindeki İşlemler  233
8.2.2.1. Birleşim Kümesi  233
8.2.2.2. Kesişim (Intersection) Özelliği  234
8.2.2.3. Tümleyen (Complement)  235
8.2.2.4. Destek (Support) Keskin Kümesi  236
8.2.2.5. –Bölüm (Cut) Kümesi  236
8.2.2.6. Seviye (Level) Kümesi  237
8.2.2.7. Alt Kümeler ve Eşit Kümeler  237
8.2.2.8. Eşitlik  238
8.2.3. Normal ve Normal Olmayan Bulanık Küme  239
8.2.4. Bileşke Bulanık Bağıntı  239
8.2.5. Bulanık Bağıntı  240
8.2.6. Bulanık Kümelerin Özellikleri  242
8.3. Bulanık Kümelerin Geometrisi  245
8.4. Kaynaklar  248
DOKUZUNCU BÖLÜM
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER
9. BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER  253
9.1. Denetim Sistemleri Kuramı  254
9.1.1. Sistem Tanımlama Problemi  256
9.1.2. Denetim Sistem Tasarım Problemi  256
9.1.3. Denetim (Karar) Yüzeyi  257
9.2. Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı  257
9.3. Bulanık Denetim Kurallarının Oluşturulması  258
9.4. Basit Bulanık Mantık Denetleyiciler  260
9.5. Genel Bulanık Mantık Denetleyiciler  261
9.5.1. Bulandırma Birimi  262
9.5.2. Bilgi Tabanı  262
9.5.3. Karar Verme Birimi  263
9.5.3.1. Max–Dot  265
9.5.3.2. Min–Max  265
9.5.3.3. Tsukamoto  266
9.5.3.4. Takagi–Sugeno  267
9.5.4. Durulama Birimi  267
9.5.4.1. Maksimum Üyelik Yöntemi  268
9.5.4.2. Ağırlık Merkezi Yöntemi  268
9.5.4.3. Ağırlık Ortalaması Yöntemi  269
9.5.4.4. Mean– Max Üyelik Yöntemi  270
9.6. Bulanık Kural Tabanlı Sistemler  270
9.7. Kaynak  275
ONUNCU BÖLÜM
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UGULAMALARI
10. BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI  281
10.1. Bir Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı  283
10.2. Bulanık Mantık Denetimli Sıcaklık Denetim Sistemleri  287
10.2.1. İklimlendirme  287
10.2.2. İklimlendirme de Özişler (Otomatik) Denetim  288
10.2.3. Denetim Elemanları ve Algılayıcılar  289
10.2.5. Bulanık Mantık Denetleyici  290
10.2.6. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması  290
10.2.7. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması  291
10.2.7.1. Isı_Hata (e) Giriş Değişkeni  291
10.2.7.2. Isı_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni  291
10.2.8. Bulanık Çıkış Değişkeni  291
10.2.9. Bulandırma  291
10.2.10. Bulanık Küme Tanımları  292
10.2.11. Üyelik İşlevleri  292
10.2.11.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri  293
10.2.12. Bulanık Çıkarım  294
10.2.13. Durulama  296
10.3. Bulanık Mantık Tabanlı Anahtarlamalı Relüktans Motor Hız Denetimi  296
10.3.1. Anahtarlamalı Relüktans Motor için Bulanık Mantık Denetleyicisinin Tasarımı  297
10.3.1.1. Bulandırma  297
10.3.1.2. Üyelik işlevleri  298
10.3.2. Dinamik İşaret Analizi  298
10.3.3. Bulanık Denetim Kurallarının Elde Edilmesi  299
10.3.3.1. Bulanık Çıkarım  301
10.3.3.2. Durulama Stratejisi  301
10.3.4. Anahtarlamalı Relüktans Motorun Bulanık Hız Denetimi İçin Kuralların
Oluşturulması  301
10.4. Fırçasız DA Motor Bulanık Mantık Hız Denetleyicisi  303
10.4.1. Fırçasız DA Motorlar  304
10.4.2. Fırçasız Doğru Akım Motor Denetimi  304
10.4.3. FDAM Sürme Sistemi  305
10.4.4. Fırçasız DA Motorun Modellenmesi  305
10.4.5. PI Denetleyici  309
10.4.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Sisteme Uygulanması  310
10.4.7. Bulanık Mantık Denetleyicinin Giriş ve Çıkış Değişkenlerine Değer Atanması  311
10.4.8. Kural Çizelgesinin Oluşturulması  312
10.5. Ters Sarkaç İçin Bulanık Mantık Denetleyici  313
10.6. Bulanık Mantık Denetimli Bir Araba  319
10.6.1. Bulanık Çıkarım  322
10.6.2. Kuralların Oluşturulması  323
10.6.3. Durulama  324
10.6.3.1. Maksimum Üyelik Yöntemi  324
10.6.3.2. Ağırlık Yöntemi  324
10.6.3.3. Ağırlık Ortalama Yöntemi  325
10.6.3.4. Maksimum Üyelik işlevi Ortalaması  326
10.6.3.5. Toplamların Merkezi  327
10.7. Bulanık Mantık Denetleyici Uygulama Örneği  328
10.7.1. Alçaltıcı – Yükseltici Çeviriciden Beslenen DA Motorun Modellenmesi  328
10.7.2. Sistemin Denetimi  329
10.7.3. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması  330
10.7.3.1. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması  330
10.7.3.1.1. Hız_Hata (e) Giriş Değişkeni  330
10.7.3.1.2. Hız_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni  330
10.7.3.2. Bulanık Çıkış Değişkeni  330
10.7.3.3. Bulandırma  331
10.7.3.4. Bulanık Küme Tanımları  331
10.7.3.5. Üyelik İşlevleri  332
10.7.3.5.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri  332
10.7.3.6. Bulanık Çıkarım  333
10.7.3.7. Durulama  333
10.7. Kaynaklar  337
ONBİRİNCİ BÖLÜM
SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM
11. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM  343
11.1. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Yapıları  344
11.2. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Kuramı  346
11.2.1. VE Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  347
11.2.2. VEYA Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  348
11.2.3. Kwan ve Cai’nin Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  349
11.2.4. Kwan ve Cai’nin Max Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  350
11.2.5. Kwan ve Cai’nin Min Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  350
11.3. Sinirsel Bulanık Mantık Ağlarında Çıkarım Yöntemleri  351
11.4. Bulanık Kuralların Öğrenilmesi  351
11.5. Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi  355
11.6. NEFCLASS  356
11.6.1. NEFCLASS Mimarisi  356
11.6.2. NEFCLASS ile Bulanık Kuralların Öğretilmesi  358
11.6.3. NEFCLASS ile Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi  361
11.7. ANFIS  363
11.7.1. ANFIS Mimarisi  365
11.7.2. ANFIS İçin Geri Yayılımlı Öğrenme Algoritması  367
11.8. Kaynaklar  372
ONİKİNCİ BÖLÜM
SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI
12. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI  377
12.1. Sinirsel Bulanık Mantık Hız Denetimli Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor  377
12.1.1. Geri–Yayılımlı Öğrenme Algoritması  381
12.2. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli DA/DA Konvertör  383
12.2.1. Sinirsel–Bulanık Denetleyici Üyelik Fonksiyonları  384
12.3. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli Anahtarlamalı Relüktans Motor  389
12.4. Kaynaklar  396
ONÜÇÜNCÜ BÖLÜM
GENETİK ALGORİTMA VE TARİHÇESİ
13.1. Genetik Algoritma ve Tarihçesi  403
13.2. Neden GA?  404
13.3. Genetik Algoritmaların Araştırma Teknikleri İçerisindeki Yeri  405
13.4. Genetik Algoritmaların Uygulama Alanları  407
13.5. Kaynaklar  409
ONDÖRDÜNCÜ BÖLÜM
GENETİK ALGORİTMA KAVRAMLARI
14.1. Temel Kavramlar  412
14.1.1. Gen  412
14.1.2. Kromozom  412
14.1.3. Popülasyon (Yığın)  412
14.2. Yeniden Üretim İşlemi  413
14.3. Başlangıç Yığınının Oluşturulması  413
14.4. Uygunluk Değeri  413
14.5. Genetik Operatörlerin Uygulanacağı Dizilerin Seçilmesi  414
14.6. Dizi Gösterimi (Kodlama)  415
14.7. Seçim Mekanizmaları  415
14.7.1. Orantılı Seçim Mekanizmaları  416
14.7.2. Sıralı Seçim Mekanizmaları  417
14.7.3. Turnuva Seçim Mekanizması  417
14.7.4. Denge Durumu Seçim Mekanizması  417
14.8. Genetik Operatörler  417
14.8.1. Çaprazlama Operatörü  418
14.8.2. Değişim (Mutasyon) Operatörü  420
14.8.3. Tamir Operatörü  422
14.8.4. Elitizm (En İyinin Saklanması) Yöntemi  422
14.9. Genetik Algoritmanın Çalışma İlkesi  422
14.10. Kaynaklar  426
ONBEŞİNCİ BÖLÜM
GENEL ALGORİTMA UYGULAMALARI
15.1. Genetik Algoritmada Şema Teoremi  429
15.2. Basit Bir Genetik Algoritma Örneği  431
15.3. Genetik Algoritma ile Çözümü Gerçekleştirilmiş Uygulama Örnekleri  434
15.3.1. Genetik Uyarlamalı Denetim Yapısı  434
15.3.2. GA ile Atöyle Çizelgemenin Gerçekleştirilmesi  439
15.3.2.1. GA’da Tamir Operatörünün Atölye Çizelgelemedeki Önemi  442
15.5. Kaynaklar  445
Dizin  447
 


Çetin Elmas
Haziran 2018
46.00 TL
Sepete Ekle
Engin Tekin ...
Eylül 2019
29.00 TL
Sepete Ekle
Atınç Yılmaz
Ağustos 2019
40.00 TL
Sepete Ekle
Mehmet Akif Arvas
Ağustos 2019
32.50 TL
Sepete Ekle





 

İÇİNDEKİLER
İçindekiler
İlksöz  7
BİRİNCİ BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞLARINA GİRİŞ
1.1. Akıl ve Zeka  21
1.2. Yapay Zeka  21
1.3. Yapay Sinir Ağları  22
1.3.1. Yapay Sinir Ağlarında Bilginin Depolanması ve Geri Alınması  24
1.3.2. Yapay Sinir Ağlarının Genel Kullanım Alanları  25
1.3.3. Yapay Sinir Ağlarının Beyin ile Karşılaştırılması  25
1.3.4. Yapay Sinir Ağlarının Yararları  26
1.3.5. Yapay Sinir Ağlarının Üstünlükleri ve Sakıncaları  26
1.3.6. Yapay Sinir Ağlarının Tarihçesi  26
1.3.7. Yapay Sinir Ağlarının Geleceği  28
1.3.8. Biyolojik Bir Beyin Sinir Hücresinin Yapısı  28
1.4. Bir Yapay Sinirin Ana Öğeleri  30
1.4.1. Girişler  31
1.4.2. Ağırlıklar  31
1.4.3. Toplama İşlevi  31
1.4.4. Etkinlik İşlevi  32
1.4.5. Ölçekleme ve Sınırlama  33
1.4.6. Çıkış İşlevi  33
1.4.7. Öğrenme  33
1.5. Kaynaklar  36
1.5.1. Genel Uygulamalar  36
1.5.2. İş ve Finans Uygulamaları  37
1.5.3. Bilim ve Tıp Uygulamaları  37
1.5.4. Bazı Mühendislik Uygulamaları  38
İKİNCİ BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞLARININ OLUŞTURULMASI
2.1. Yapay Sinir Ağlarının Oluşturulması  41
2.1.1. Bir Yapay Sinir Ağı  42
2.1.2. Katmanlar  43
2.1.3. İletişim ve Bağlantı Çeşitleri  43
2.1.4. Katmanlar Arası Bağlantılar  43
2.1.5. Sinirler Arası Bağlantı  44
2.2. Perceptron  44
2.2.1. Turing Makinesi ve Perceptron  45
2.2.2. Delta Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek  47
2.2.3. Delta Kuralının Algoritması  54
2.3. İleri Beslemeli Ağlar  55
2.4. Geri Beslemeli Ağlar  57
2.5. Kaynaklar  58
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞLARININ YAPILARI
3.1. Yapay Sinir Ağlarının Yapıları  63
3.2. Geri Yayılım Ağı  63
3.3. Delta Bar Delta  65
3.4. Genişletilmiş Delta Bar Delta  66
3.5. Daha Yüksek Düzeyli Sinir Ağı veya İşlevsel–Bağ Ağı  67
3.6. Hopfield Ağı  67
3.7. Boltzman Makinesi  69
3.8. Hamming Ağı  69
3.9. İki Yönlü Çağrışım Belleği  70
3.10. Yığın Ağı (Spatio–Geçici Model Ağı)  70
3.11. Öğrenme Vektör Nicelendirme Ağı  71
3.12. Karşı–Yayma Ağı  73
3.13. Olasılıksal Sinir Ağları  75
3.14. Uyarlanır Rezonans Ağı  77
3.15. Özörgütlemeli Harita Ağı  78
3.16. Yönlendirilmiş Rasgele Arama  80
3.17. Kaynaklar  82
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
DANIŞMANLI ÖĞRENME
4. YAPAY SİNİR AĞLARINDA ÖĞRENME  87
4.1. Danışmanlı Öğrenme  88
4.2. Öğrenme Kuralının Kavranması  89
4.3. Öğrenme Oranları  92
4.4. Öğrenebilen Algoritmaların Kavranması  93
4.5. Öğrenebilen Algoritmaların Gösterimi  93
4.6. Perceptron Öğrenme Kuralı  97
4.7. Delta Öğrenme Kuralı  99
4.7.1. Delta Öğrenme Kuralında Türev İşlemi  102
4.7.2. Delta Öğrenme Kuralı Algoritması  107
4.7.3. Yarı Doğrusal Etkinlik İşleviyle Delta Öğrenme Kuralı  107
4.8. Genişletilmiş Delta Öğrenme Kuralı  111
4.8.1. Genişletilmiş Delta Öğrenme Kuralı Algoritması  113
4.9. Geri Yayılımlı Öğrenme  114
4.9.1. Geri Yayılım Kuralı Kullanılarak Yapılan Bir Örnek  122
4.9.2. Geri Yayılım Algoritması  127
4.9.3. Geri Yayılım Etkinlik (Aktarım) İşlevleri  128
4.9.4. Öğrenme Oranının Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.9.5. Momentum Teriminin Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.9.6. Gizli Katman Sinir Sayısının Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.9.7. Hata Farkı Değişkeninin Ağ Üzerindeki Etkisi  131
4.10. Kaynaklar  132
BEŞİNCİ BÖLÜM
DANIŞMANSIZ ÖĞRENME
5.1. Danışmansız Öğrenme  137
5.2. Karma Öğrenme Kuralı  138
5.2.1. Çevrim Dışı Öğrenme  139
5.2.2. Çevrim İçi Öğrenme  140
5.3. Yarışmacı Öğrenme  141
5.3.1. Örnekler  141
5.3.2. Algoritma  141
5.3.3. Sınırlamalar ve Uygulamalar  143
5.3.4. Sınıflama  144
5.3.5. Benzerlik  145
5.3.6. Yarışmacı Öğrenim Uygulamaları  146
5.4. Yarışmacı Sinirsel İşaretler  146
5.4.1. Yarışmacı Sinirsel İşaretler Algoritması  146
5.5. Özörgütlemeli Harita Ağı  148
5.5.1. Özörgütlemeli Haritanın Algoritması  148
5.5.2. Özörgütlemeli Harita Örneği  150
5.5.2.1. Özörgütlemeli Haritanın Eğitim Aşaması  151
5.5.2.2. Özörgütlemeli Haritanın Çağırma Aşaması  154
5.6. Kaynaklar  156
ALTINCI BÖLÜM
YAPAY SİNİR AĞ UYGULAMALARI
6.1. Yapay Sinir Ağlarının Uygulama Alanları  161
6.1.1. Endüstriyel Uygulamalar  161
6.1.2. Ulaştırma ve Havacılık Uygulamaları  163
6.1.3. Finans, Borsa ve Kredi Kartı Uygulamaları  163
6.1.4. Tıp, Biomedikal ve İlaç Sanayi Uygulamaları  164
6.1.5. İletişim Sanayi Uygulamaları  164
6.2. Geri Yayılım Ağı Uygulama Örnekleri  164
6.2.1. Ping–Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı  164
6.2.2. Karakter Algılama  167
6.2.2.1. Uygulama İçin Geliştirilen Yapay Sinir Ağı  168
6.2.3. Yapay Sinir Ağı ile Bir Asenkron Motorun Stator Akımlarının Uyarlanabilir Denetimi  170
6.2.3.1. Uyarlanabilir Denetleyici Yapısı  170
6.2.3.2. Asenkron Motorun Stator Akımlarının Denetimi  172
6.2.4. Manyetik Akı değişimin Yapay Sinir Ağı ile Modellenmesi  173
6.2.4.1. Yapay Sinir Ağları Yapısı  174
6.2.5. Yapay Sinir Ağları ile Veri Birleştirme Tabanlı Orman Yangını Önleme ve Yönetim Sistemi (ORYÖS)  181
6.3. Veri Birleştirme Süreci  182
6.3.1. Sistemin Tahmin Boyutu  183
6.3.1.1 Yangın Tehlike Derecelendirmesi ve YSA Yapısı  184
6.3.1.2. Yangın Yayılma Hızının Tahmini ve YSA Yapısı  188
6.3.2. Sistemin Tespit Bölümü  190
6.3.2.1. Görüntü İşleme Algoritması  191
6.3.2.2. Algılayıcı Ağları ve Karşılaştırma Algoritması ile Karar Verme  194
6.4. ORYÖS İçin Geliştirilen Arayüz Programı  195
6.5. Kaynaklar  198
YEDİNCİ BÖLÜM
BULANIK MANTIK
7.1. Bulanık Mantık  203
7.2. Bulanık Sistemlerinin Gelişimi  205
7.3. Bulanık Küme Kuramı ve Bulanık Mantık  207
7.4. Bulanık Kümeler ve Olasılık  215
7.5. Bulanık Çıkarım  215
7.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Üstünlük ve Sakıncaları  216
7.6.1. Üstünlükler  216
7.6.2. Sakıncalar  216
7.7. Kaynaklar  217
SEKİZİNCİ BÖLÜM
KLASİK VE BULANIK KÜMELER
8. MANTIKSAL ÇIKARIM YAKLAŞIM KURAMI  223
8.1. Klasik Kümeler  227
8.1.1. Klasik Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler  227
8.1.2. Klasik Kümeler Üzerindeki İşlemler  228
8.1.2.1. Birleşme (Union) İşlemi  228
8.1.2.2. Kesişim (Intersection) İşlemi  228
8.1.2.3. Tümleme (Complement) İşlemi  229
8.1.2.4. Fark (Difference) İşlemi  229
8.1.3. Klasik Kümelerin Özellikleri  230
8.2. Bulanık Kümeler  231
8.2.1. Bulanık Kümelerle İlgili Matematiksel İfadeler  233
8.2.2. Bulanık Kümeler Üzerindeki İşlemler  233
8.2.2.1. Birleşim Kümesi  233
8.2.2.2. Kesişim (Intersection) Özelliği  234
8.2.2.3. Tümleyen (Complement)  235
8.2.2.4. Destek (Support) Keskin Kümesi  236
8.2.2.5. –Bölüm (Cut) Kümesi  236
8.2.2.6. Seviye (Level) Kümesi  237
8.2.2.7. Alt Kümeler ve Eşit Kümeler  237
8.2.2.8. Eşitlik  238
8.2.3. Normal ve Normal Olmayan Bulanık Küme  239
8.2.4. Bileşke Bulanık Bağıntı  239
8.2.5. Bulanık Bağıntı  240
8.2.6. Bulanık Kümelerin Özellikleri  242
8.3. Bulanık Kümelerin Geometrisi  245
8.4. Kaynaklar  248
DOKUZUNCU BÖLÜM
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER
9. BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLİ SİSTEMLER  253
9.1. Denetim Sistemleri Kuramı  254
9.1.1. Sistem Tanımlama Problemi  256
9.1.2. Denetim Sistem Tasarım Problemi  256
9.1.3. Denetim (Karar) Yüzeyi  257
9.2. Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı  257
9.3. Bulanık Denetim Kurallarının Oluşturulması  258
9.4. Basit Bulanık Mantık Denetleyiciler  260
9.5. Genel Bulanık Mantık Denetleyiciler  261
9.5.1. Bulandırma Birimi  262
9.5.2. Bilgi Tabanı  262
9.5.3. Karar Verme Birimi  263
9.5.3.1. Max–Dot  265
9.5.3.2. Min–Max  265
9.5.3.3. Tsukamoto  266
9.5.3.4. Takagi–Sugeno  267
9.5.4. Durulama Birimi  267
9.5.4.1. Maksimum Üyelik Yöntemi  268
9.5.4.2. Ağırlık Merkezi Yöntemi  268
9.5.4.3. Ağırlık Ortalaması Yöntemi  269
9.5.4.4. Mean– Max Üyelik Yöntemi  270
9.6. Bulanık Kural Tabanlı Sistemler  270
9.7. Kaynak  275
ONUNCU BÖLÜM
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UGULAMALARI
10. BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI  281
10.1. Bir Bulanık Mantık Denetleyici Sistem Tasarımı  283
10.2. Bulanık Mantık Denetimli Sıcaklık Denetim Sistemleri  287
10.2.1. İklimlendirme  287
10.2.2. İklimlendirme de Özişler (Otomatik) Denetim  288
10.2.3. Denetim Elemanları ve Algılayıcılar  289
10.2.5. Bulanık Mantık Denetleyici  290
10.2.6. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması  290
10.2.7. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması  291
10.2.7.1. Isı_Hata (e) Giriş Değişkeni  291
10.2.7.2. Isı_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni  291
10.2.8. Bulanık Çıkış Değişkeni  291
10.2.9. Bulandırma  291
10.2.10. Bulanık Küme Tanımları  292
10.2.11. Üyelik İşlevleri  292
10.2.11.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri  293
10.2.12. Bulanık Çıkarım  294
10.2.13. Durulama  296
10.3. Bulanık Mantık Tabanlı Anahtarlamalı Relüktans Motor Hız Denetimi  296
10.3.1. Anahtarlamalı Relüktans Motor için Bulanık Mantık Denetleyicisinin Tasarımı  297
10.3.1.1. Bulandırma  297
10.3.1.2. Üyelik işlevleri  298
10.3.2. Dinamik İşaret Analizi  298
10.3.3. Bulanık Denetim Kurallarının Elde Edilmesi  299
10.3.3.1. Bulanık Çıkarım  301
10.3.3.2. Durulama Stratejisi  301
10.3.4. Anahtarlamalı Relüktans Motorun Bulanık Hız Denetimi İçin Kuralların
Oluşturulması  301
10.4. Fırçasız DA Motor Bulanık Mantık Hız Denetleyicisi  303
10.4.1. Fırçasız DA Motorlar  304
10.4.2. Fırçasız Doğru Akım Motor Denetimi  304
10.4.3. FDAM Sürme Sistemi  305
10.4.4. Fırçasız DA Motorun Modellenmesi  305
10.4.5. PI Denetleyici  309
10.4.6. Bulanık Mantık Denetleyicinin Sisteme Uygulanması  310
10.4.7. Bulanık Mantık Denetleyicinin Giriş ve Çıkış Değişkenlerine Değer Atanması  311
10.4.8. Kural Çizelgesinin Oluşturulması  312
10.5. Ters Sarkaç İçin Bulanık Mantık Denetleyici  313
10.6. Bulanık Mantık Denetimli Bir Araba  319
10.6.1. Bulanık Çıkarım  322
10.6.2. Kuralların Oluşturulması  323
10.6.3. Durulama  324
10.6.3.1. Maksimum Üyelik Yöntemi  324
10.6.3.2. Ağırlık Yöntemi  324
10.6.3.3. Ağırlık Ortalama Yöntemi  325
10.6.3.4. Maksimum Üyelik işlevi Ortalaması  326
10.6.3.5. Toplamların Merkezi  327
10.7. Bulanık Mantık Denetleyici Uygulama Örneği  328
10.7.1. Alçaltıcı – Yükseltici Çeviriciden Beslenen DA Motorun Modellenmesi  328
10.7.2. Sistemin Denetimi  329
10.7.3. Bulanık Mantık Denetleyici Biriminin Tasarlanması  330
10.7.3.1. Bulanık Mantık Denetleyici Giriş ve Çıkış Değişkenlerinin Tanımlanması  330
10.7.3.1.1. Hız_Hata (e) Giriş Değişkeni  330
10.7.3.1.2. Hız_Hata_Değişim (ce) Giriş Değişkeni  330
10.7.3.2. Bulanık Çıkış Değişkeni  330
10.7.3.3. Bulandırma  331
10.7.3.4. Bulanık Küme Tanımları  331
10.7.3.5. Üyelik İşlevleri  332
10.7.3.5.1. Giriş Değişkenlerinin Üyelik işlevleri  332
10.7.3.6. Bulanık Çıkarım  333
10.7.3.7. Durulama  333
10.7. Kaynaklar  337
ONBİRİNCİ BÖLÜM
SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM
11. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM  343
11.1. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Yapıları  344
11.2. Sinirsel Bulanık Mantık Ağ Kuramı  346
11.2.1. VE Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  347
11.2.2. VEYA Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  348
11.2.3. Kwan ve Cai’nin Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  349
11.2.4. Kwan ve Cai’nin Max Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  350
11.2.5. Kwan ve Cai’nin Min Sinirsel Bulanık Mantık Ağı  350
11.3. Sinirsel Bulanık Mantık Ağlarında Çıkarım Yöntemleri  351
11.4. Bulanık Kuralların Öğrenilmesi  351
11.5. Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi  355
11.6. NEFCLASS  356
11.6.1. NEFCLASS Mimarisi  356
11.6.2. NEFCLASS ile Bulanık Kuralların Öğretilmesi  358
11.6.3. NEFCLASS ile Üyelik İşlevlerinin Öğrenilmesi  361
11.7. ANFIS  363
11.7.1. ANFIS Mimarisi  365
11.7.2. ANFIS İçin Geri Yayılımlı Öğrenme Algoritması  367
11.8. Kaynaklar  372
ONİKİNCİ BÖLÜM
SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ UYGULAMALARI
12. SİNİRSEL BULANIK MANTIK DENETİM UYGULAMALARI  377
12.1. Sinirsel Bulanık Mantık Hız Denetimli Sürekli Mıknatıslı Senkron Motor  377
12.1.1. Geri–Yayılımlı Öğrenme Algoritması  381
12.2. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli DA/DA Konvertör  383
12.2.1. Sinirsel–Bulanık Denetleyici Üyelik Fonksiyonları  384
12.3. Sinirsel Bulanık Mantık Denetimli Anahtarlamalı Relüktans Motor  389
12.4. Kaynaklar  396
ONÜÇÜNCÜ BÖLÜM
GENETİK ALGORİTMA VE TARİHÇESİ
13.1. Genetik Algoritma ve Tarihçesi  403
13.2. Neden GA?  404
13.3. Genetik Algoritmaların Araştırma Teknikleri İçerisindeki Yeri  405
13.4. Genetik Algoritmaların Uygulama Alanları  407
13.5. Kaynaklar  409
ONDÖRDÜNCÜ BÖLÜM
GENETİK ALGORİTMA KAVRAMLARI
14.1. Temel Kavramlar  412
14.1.1. Gen  412
14.1.2. Kromozom  412
14.1.3. Popülasyon (Yığın)  412
14.2. Yeniden Üretim İşlemi  413
14.3. Başlangıç Yığınının Oluşturulması  413
14.4. Uygunluk Değeri  413
14.5. Genetik Operatörlerin Uygulanacağı Dizilerin Seçilmesi  414
14.6. Dizi Gösterimi (Kodlama)  415
14.7. Seçim Mekanizmaları  415
14.7.1. Orantılı Seçim Mekanizmaları  416
14.7.2. Sıralı Seçim Mekanizmaları  417
14.7.3. Turnuva Seçim Mekanizması  417
14.7.4. Denge Durumu Seçim Mekanizması  417
14.8. Genetik Operatörler  417
14.8.1. Çaprazlama Operatörü  418
14.8.2. Değişim (Mutasyon) Operatörü  420
14.8.3. Tamir Operatörü  422
14.8.4. Elitizm (En İyinin Saklanması) Yöntemi  422
14.9. Genetik Algoritmanın Çalışma İlkesi  422
14.10. Kaynaklar  426
ONBEŞİNCİ BÖLÜM
GENEL ALGORİTMA UYGULAMALARI
15.1. Genetik Algoritmada Şema Teoremi  429
15.2. Basit Bir Genetik Algoritma Örneği  431
15.3. Genetik Algoritma ile Çözümü Gerçekleştirilmiş Uygulama Örnekleri  434
15.3.1. Genetik Uyarlamalı Denetim Yapısı  434
15.3.2. GA ile Atöyle Çizelgemenin Gerçekleştirilmesi  439
15.3.2.1. GA’da Tamir Operatörünün Atölye Çizelgelemedeki Önemi  442
15.5. Kaynaklar  445
Dizin  447
 


 
Kitap
Bülten
Kitap
Kitap
İndirimli Kitaplar
 
 
Ana Sayfa | Hakkımızda | Bülten | Gizlilik ve Çerez Sözleşmesi | Üye Sayfası | Yardım | İletişim

Seçkin Yayıncılık San. Tic. A.Ş.
Copyright © 1996 - 2019