|
|
- msi anakartlarla birlikte verilen bir otomatik overclock programı. sistem stabilitesine göre bus hızını ayarlar ve performans artışı sağlar.
- bulanık mantık. biri kalkmış demiş ki ya bu devrelerde niye sadece 0 ve 1 var. niye 0.5 yok demiş. bulanık mantık ortaya çıkmış. çok basit anlattım ama oldu sanırım.
- zamanının sovyet rusyasında zamanının taşaklı bilim adamları tarafından bulunmuş ve 1 ve 0 dışındaki kelimelerle ifade edilebilecek bir kontrol tekniğidir.mesela 1 ve sıfır dışındaki ve 0 ile bir arasındaki bir rakamla ifade edilen cinsten.bu aralık ne kadar arttırılırsa kontrol o kadar güvenilir ve o kadar kaliteli olur.
şu anda bu sistem çoğu beyaz eşyada kullanılan bişeydir.(aziz, 04.11.2005 00:01 ~ 00:03)
- okuluda zekai şen tarafından yüksek lisansta anlatılan önemli bir dersin adı.aynı zamanda mühendislikte matematik modelleme esasları dersinde de kısaca değinilir bulanık mantığa..yaa yaa..
- insan gibi karar verebilen kontrol sistemleri tasarlayabilmek için kurulmuş bir modeldir. insan için hava ya sıcak ya da soğuk değildir. ılık olur, serin olur, "bokum dondu" olur...
fuzzy logic ya da türkçesi bulanık mantık, fuzzy setlere (bulanık küme) dayanmaktadır.
kümelerin elemanlarının değeri 1'dir. ancak normal olara bu kümenin elemanlarına yakın olan diğer elemanlar da yakınlıklarına göre derecelenmiştir. misal hatasonu günleri kümesi cumartesi e pazardan oluşur. bu ikisi için değer 1dir. lakin cuma da haftasonu sayılır biraz. haftanın son günüdür neticede. 0,75 haftasonu günü sayılabilir. perşembe... hmm yeri gelir da haftasonu sayılır ya. ne kalmış ki zaten cumatesiye. 0,3 haftasonu günü ederindedir o da. salı? salı mı? yok ebenin amı! otur; 0.
burada kafamıza göre perşembe ve cuma'ya değerler verdik. ama normal uygulamalarda bazı matematiksel ifadeler kullanırız ki küme elemanların ne kadar yakınsa değeri ne olsun kafadan değil genel-geçer kurala bağlnsın. ahan da buradan da membership functionlar çıkmış.
bunların kimisi çan şeklinde kimisi tapezoid kimisi daha antin kuntin formda olur. hr tipin belli parametreleri vardır.
defuzzification denilen bir işlem vardır. membership function uygulanarak elde edilen değerler ayrıca kelimelerle de ifde edilebilir. (çok yavaş, orta yavaş, yavaş, orta, hızlı, orta hızlı, yavaş lan yaaaaaaaaş!!!)
bunun bir adım ötesi neurofuzzy kontroldür.(azwepsa, 26.12.2006 21:17 ~ 21:21)
- fuzzy logic'de doğruluk derecelendirmiştir. herşeyin içinde bir parça doğruluk payı vardır. mesela mevsim sonbahar mı kış mı? havalar ne zamandr güzel gitmiş, doğru düzgün yağış olmamıştır. kar, ne zamandır,ilk kez yağmıştır... hmmm yani bugün biraz kış biraz da sonbahar.
işte fuzzy der ki: 26.12.2006 günü 0.8 kış, 0.6 sonbahardır.
(bkz: so say we all)
- mantıksal işlemler burada uyguanabilir. membership functionlara ve, veya değil gibi operatörler uygulanabilmektedir.
- lotfi asker zadeh tarafından geliştirilmiş hede. belirsizliğin matematiği olarak da adlandırılır.
matematikte çeşitli gruplama ve kavramlar kümelerle ifade edilir. kümeler sonlu ya da sonsuz sayıda elemandan oluşur. klasik küme teorisinde tanımlanan bir küme evrensel kümenin herhangi bir elemanını kapsar ya da kapsamaz. yapılan ayırımla kümeye üye olan ve olmayanlar arsında kesin bir hat ve sınır konur. örneğin, zar atma deneyinde elde edilecek sonuç kümesi 1'den 6'ya kadar olan tamsayılarından oluşur. birden küçük ve altıdan büyük tamsayılar bu kümenin elemanı değildir. aynı şekilde 1 ile 6 arasında ondalıklı 3.4, 5.1 gibi değerler de bu kümeden sayılmaz. yine bir para atma deneyinin sonucu yazı veya turadır. bir denek bay ya da bayandır.
oysa günlük hayatta konuşmalarımızda ve bir çok olayda ayırım ve gruplamalarımız o kadar kesin ve net değildir. örneğin pahalı giyecekler, tehlikeli hastalıklar, güzel müzik, soğuk gün gibi kategori ve gruplamalar net sınır ve ayırımlara sahip değildir. bir insan zayıf, şişman veya biraz şişman olabilir. bir elma kırmızı, açık kırmızı ya da koyu kırmızı olabilir. şişman veya zayıflık için mutlak bir ayırım noktası yoktur. gerçekten de bu tür ayırımlar için sınır değerler bulunulan çevreye, insanlara göre değişmektedir. bu tür kümelerde elemandan eleman olmayana geçiş kesin değil derecelere göredir. açıktır ki bu tip belirsizlik ve dereceleme olasılık teorisi ile modellenemez. kısmi ve dereceli üyelik tanımlaması ve buna bağlı problemlerin çözümü için fuzzy logic geliştirilmiştir.
- durumlara 0 la 1 arasında değer atayan fonksiyona üyelik fonksiyonu denir. bu sistemin bulanıklaştırılmasında çok önemlidir. nihayetinde neyin hangi duruma daha yakın olduğunu belirler. mesela siyah ve beyaz arasındaki renklere değerler vereceğiz. beyaza 0 siyaha 1 diyelim. çok koyu griye 0.3 dersek olmaz. aslında olur da sistemin çözümünde o şekilde kullanmamız daha yararlı ise olur. yoksa çok koyu gri 1 e daha yakın bir değer olmalıdır. üyelik fonksiyonları yapay sinir ağları, genetik algoritmalar gibi yöntemlerle bulunur. bulanık mantıkta sistemin çözümü için sistemin yapısını çok iyi bilen birine (uzman bilgisi) ihtiyaç vardır.
fuzzy kontrol üç aşamadan oluşur:
1-bulanıklaştırma.
2-verinin işlenmesi, kontrol.
3-durulaştırma.
- kullanılan çıkarım metotları için;
(bkz: mamdani çıkarım motoru)
(bkz: sugeno çıkarım motoru)*
(bkz: singleton çıkarım motoru)(raiser, 19.04.2008 16:14 ~ 16:15)
- teorik olarak sonsuz küçüklükteki aralıklarda üyelik fonksiyonları* tanımlayarak orjinal sistemin işleyişini taklit ettirebileceğiniz teoridir aslında.
kontrol mühendisliği açısından bakarsak; örneğin su tankı seviyesini sabitlemek için bir kontrolör tasarlayabiliyoruz. klasik kontrol teorisi kullanarak tasarladığımız bu kontrolör, sistem doğrusal olduğundan eğer bozucu, gürültü, modelleme hatası gibi etkiler yok ise tam olarak istediğimiz gibi davranacaktır. fuzzy kullandığımızda yaptığımız şey ise, kontrolör yerine sanki bir insan zekası koyarak, "hata işareti şu ise bunu yap" türünden kurallar oluşturmaktır. buradaki "şu" ve "bu" da üyelik fonksiyonları ile giriş ve çıkış işaretlerini soktuğumuz kümeler oluyor. dolayısıyla bu küme aralıklarını ne kadar sık tanımlarsak, ideal duruma o kadar yaklaşmış gibi oluyoruz.(raiser, 19.04.2008 16:19 ~ 16:20)
|