Bulanıklaştırıcı ve Durulaştırıcı

Bulanıklaştırıcı

Bir önceki bulanık mantık başlıklı yazımda bulanıklaştırıcı ve durulaştırıcıdan bahsetmiştim.Bulanıklaştırıcı (fuzzifier), sayısal veriler üzerinde ölçek değişikliği yaparak bunu bulanık veriler biçimine dönüştürmektedir. Şimdi bulanıklaştırma yöntemlerine göz atalım.

1-Gauss Bulanıklaştırıcısı:

µ_A(x):e^‘(x₁-x_1′/a₁)²*…*e^‘(x_n-x_n’/a_n)²     a₁: Pozitif bir parametre

2- Üçgen Bulanıklaştırıcısı:

µ_A(x:a₁,a₂,a₃):{ a₁ ≤ x ≤ a₂ ise (x-a₁)/(a₂-a₁)

a₂ ≤ x ≤ a₃ ise (a₃-x)/(a₃-a₂)

x> a₃ veya x< a₁ ise  0

3- Yamuk Bulanıklaştırıcısı: Üçgen bulanıklaştırıcısının 4 parametreli halidir.

µ_A(x: a₁, a₂ , a₃, a₄):{ a₁≤ x≤ a₂  ise (x-a₁)/(a₂-a₁)

a₂ ≤x ≤ a₃ ise  1

a₃ ≤x ≤ a₄ ise (a₄-x)/(a₄-a₃)

x>a₄ veya x1 ise  0

**Üçgen bulanıklaştırıcısı ve Yamuk bulanıklaştırıcısı en çok kullanılanlardandır.

Durulaştırıcı

Bulanıklaştırıcıyla durulaştırıcı aslında zıt fonksiyonlar değildir. Bulanık değerlerin kesin değerlere dönüştürülmesi yani bulanık B V kümesinden kesin bir noktasına gömülme sürecine durulaştırıcı denir.  V R bulanık çıkarım mekanizmasının çıkışıdır. B en özel yollarla elde edildiğinden ona en iyi denk gelen noktayı seçmek için birkaç yöntem vardır. Durulaştırıcı için  3 kriter vardır.

– Akla yatkınlık

– Hesaplama basitliği

– Devamlılık

Durulaştırma Yöntemleri 7 tanedir. Bunlar;

– En büyük üyelik ilkesi

– Sentroid yöntemi

– Ağırlıklı ortalama yöntemi

– Ortalama en büyük üyelik yöntemi

– Toplamların merkezi yöntemi

– En büyük alanın merkezi yöntemi

– En büyük ilk veya son üyelik derecesi yöntemi

Bunların içinden en çok tercih edileni Ağırlıklı Ortalama Yöntemidir. Bunun için simetrik üyelik fonksiyonunun bulunması lazımdır.

a ve b şekillerin ortalamalarıdır.  Umarım anlaşılır olmuştur.

İyi Çalışmalar..