Yapay Zeka Uygulamaları_{Yapay Sinir Ağı – Bulanık Mantık – Sinirsel Bulanık Mantık – Genetik Algoritma}

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