FBE- Mühendislik Bilimleri Lisansüstü Programı

Bu topluluk için Kalıcı Uri

http://hdl.handle.net/11527/9893

Gözat

Konu "Artificial intelligence" ile FBE- Mühendislik Bilimleri Lisansüstü Programı'a göz atma
  • Öge
    Genel amaçlı bir bulanık uzman sistem
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 1999) Yonar, Yusuf Barbaros ; Ünal, Gazanfer ; 100627 ; Mühendislik Bilimleri
    Uzman sistemler; bilgi tabanı, çıkarım mekanizması ve kullanıcı arayüzünden oluşan, günlük yaşamda kendi alanlarında uzmanlaşmış kişilerce yürütülen işlemleri gerçekleştiren bilgisayar programlan olarak tanımlanabilir. Genellikle doğal konuşma diliyle ifade edilen bilgi belirsizlik içerir. Belirsizlik; karmaşıklık, ihmal, ölçümlerde yapılan hata veya duyarsızlık gibi pekçok nedenden kaynaklanabilir ve uzman kişilerin, karar verme sürecinde bu belirsizlik içeren bilgiyle çıkarım yapması gerekir. Dolayısıyla, uzman sistemlerin de belirsizlik içeren bilgiyi kullanabilmesi bir zorunluluktur. Bu yüksek lisans tez çalışmasının amacı; belirsizlik içeren bilgiyi kullanarak çıkarım yapabilen genel amaçlı bir bulanık uzman sistem geliştirmektir. Uzman sistemi geliştirme sürecinde Shyi Ming Chen tarafından ortaya atılan Ağırlıklı Bulanık Çıkarım Algoritması kullanılmıştır. Bu algoritmada, kuralların koşul kısmında yeralan önermelerin doğruluk değerleri ve ağırlıkları (çıkarım sürecinde sahip oldukları önem), kuralların belirginlik çarpanları (uzman kişinin kuraldan emin olma derecesi) belirsizlik içerebilir ve bu belirsizlik, dilsel terimler ve bu dilsel terimlere karşılık gelen yamuk bulanık sayılar (yamuk şeklindeki normal, konveks bulanık kümeler) aracılığıyla temsil edilir. Belirsizliğin temsil edilmesinde kullanılan dilsel terimler ve bu terimlere karşılık gelen yamuk bulanık sayılar aşağıda listelenmiştir: unknown absolutely-false very-low low medium-low medium medium-high high very-high absolutely-high (0,0,0,0) (0,0,0,0) (0,0,0.02,0.07) (0.04,0.1,0.18,0.23) (0.17,0.22,0.36,0.42) (0.32,0.41,0.58,0.65) (0.58,0.63,0.80,0.86) (0.72,0.78,0.92,0.97) (0.975,0.98,1,1) (1,1,1,1) Kural tabanında yeralan bir kuralın genel yapısı (1.1) denkleminde görülmektedir: R;: IF Cj THEN Ck (CF=fkj) (1.1) vııı (1.1) denkleminde, Cj doğruluk değeri bilinen önermeyi, Ck doğruluk değeri hesaplanacak önermeyi ve fkj kuralın belirginlik çarpanını göstermektedir. Eğer tj ile Cj önermesinin doğruluk değerini gösterirsek Ck önermesinin doğrulık değeri tk (1.2) denklemiyle hesaplanır: tk= tj X fkj (1.2) Kurallann koşul kısmında AND ve/veya OR bağlaçlarıyla birleştirilmiş önermeler yeralabilir. Bu bileşik önermelerin doğruluk değerleri (1.3), (1.4) denklemleriyle hesaplanır. a) IF Cji AND Cj2 AND... AND Cjn THEN Ck (CF= fkj) : Cji, Cj2,..., Cjn önermelerinin doğruluk değerleri ve ağırlıkları sırasıyla t,ı, tj2,..., tjn ve Wji, Wj2,..., Wjn olsun. Cj=Cji AND Cj2 AND... AND Cj" şeklinde tanımlanan Cj bileşik önermesinin doğruluk değeri tj: tj = (tjiX Wji+ tj2X Wj2+... + tjnX Wjn) / (Wji+ Wj2+...+ Wjn) (1.3) b) IF Cji OR Cj2 OR...OR Cjn THEN Ck (CF=fkj) : Cji, Cj2,...5 Cjn önermelerinin doğruluk değerleri ve ağırlıkları sırasıyla tji, tj2,..., tjn ve Wj ı, Wj2,..., Wjn olsun. Cj=Cj ı OR Cj2 OR... OR Cjn şeklinde tanımlanan Q bileşik önermesinin doğruluk değeri tj: tj =[(tjiX Wji)/(Wji+ Wj2+...+ Wj")]v [(tj2X Wj2)/(Wji+ Wj2+...+ Wjn)]v [(tjnX Wjn)/(Wji+ Wj2+...+ Wj")] (1.4) Öte yandan kural tabanında pekçok kural yeraldığından (1.2) ile tanımlanan işlemin herbir kural için tekrarlanması gereklidir. Bu işlem için kural matrisi (F) ve doğruluk değer matrisi (T) olarak adlandırılan iki matrise gereksinim vardır. T; önermelerin doğruluk değer matrisidir. Bilgi tabanında m adet basit önermenin ve k adet bileşik önermenin olduğunu varsayarsak j =0, 1,..., m+k için T(j), (1.5a) denklemiyle tanımlanır. T'in matris gösterimi (1.5b) de verilmiştir. TG)=tj (1.5a) ti t2 T = (1.5b) ıx Çıkanın sürecinin başlangıcında Cj önermesinin doğruluk değeri bilinmiyor ise T(j)="unknown"=(0,0,0,0) değerini alır. Cj önermesi bir bileşik önerme ise T(j) (1.3) veya (1.4) denklemi ile hesaplanır. F, kuralların belirginlik çarpan matrisidir. Tüm kuralların koşul veya sonuç kısımlarında toplam m+k adet önermenin olduğunu varsayalım. Herhangi iki Cj ve Ck önermeleri arasında bir ilişki yoksa, F(kj)- 'unknown", Cj ve Cj önermeleri arasında birebir aynı olmak durumu sözkonusu olduğundan, refleksifliği sağlamak için k=0, 1,..., m, F(k,k) = "absolutely-high" olarak atanır. F matrisinin boyutu m+k x m+k olur ve F'in elemanları (F(kj)) k,j =0, 1,..., m+k için (1.1) kullanılarak (1.6a) denklemiyle tanımlanır. F'in matris gösterimi (1.6b) de verilmiştir. F(k,j)=fkj (1.6a) F = fil fil fl2 Û2 ftm+k)l f(m+k)2 fl(m+k) fi(m+k) f(m+kXm+k) (1.6b) Ara doğruluk değer matrisi T*; önermelerin çıkarım sürecinde hesaplanan ara doğruluk değerlerini barındırır ve (1.7) denklemiyle tanımlanan T*= F <8> T işlemiyle oluşturulur. T*=F®T = (£lXtl)v(fi2Xt2) V.:.v(fi(m+k)Xİİn + k) (£lXtl)v(£2XÜ) V...v(£(m+k)Xtn+k) (f(m+ k)lXtl) v(fcn+ k)2XÜ) V...v(fm+ k)(m+ k)Xtm + k) (1.7) Eğer T* = T eşitliği sağlanırsa çıkarım işlemi tamalanmış demektir ve T matrisi önermelerin sonuç doğruluk değerlerini içerir. T* = T eşitliği sağlanmadığı sürece, T = T* atamasının ardından (1.7) ile tanımlanan işlem T* = T eşitliği sağlanıncaya kadar çevrimler halinde yinelenir. Birinci bölümde, yüksek lisans tez çalışmamızın ana başlıklarından olan bilgi ve belirsizlik, ikinci bölümde, bilginin, çıkarım sürecinde kullanılabilmesi için temsil edilmesinde yararlanılan gerçek, kural, hiyerarşi, çerçeve yapılan ve kalıtım, belirginlik çarpanı kavranılan incelenmiştir. Üçüncü bölümün konusu uzman sistemlerin yapısı ve çalışma ilkeleridir. Dördüncü bölümde, çıkarım süreci için şekillendirilen bilginin uzman sistem tarafından kullanılmasında kullanılan yöntemler (ileri yönlü çıkarım, geri yönlü çıkanm) ele alınmıştır. Bilgideki belirsizliğin temsil edilmesinde kullanılan belirgin küme, bulanık küme, üyelik fonksiyonu kavranılan beşinci, bilgi parçalan arasında ilişkiler kurmakta kullanılan belirign bağıntılar ve bulanık bağıntılar altıncı bölümde tanıtılmıştır. Yedinci bölüm, ana konusu, belirsizlik içeren bilgi ile çıkarım yapmak olan bulanık mantık kavramım tanıtmaktadır. Ağırlıklı Bulanık Çıkarım Algoritması'nın tanıtımı ve bu algoritmada anlatılanların, uzman sistemin geliştirme sürecinde nasıl yorumlanarak hayata geçirildiği sekizinci bölümde detaylı olarak açıklanmıştır. Yüksek lisans tez çalışmasının sonundaki eklerde, uzman sistemin, bazı hastalıklarının teşhisini nasıl yaptığının örnekleri yeralmaktadır. Bu örneklerde kullanılan kural tabam, istanbul Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi 5. sınıf öğrencisi Sn.Onur Çağlar'ın yardımlanyla hazırlanmıştır.
  • Öge
    Yapay zeka uygulamaları
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 1990) Akkuş, Pınar ; Uysal, Mithat ; 14124 ; Mühendislik Bilimleri
    Bu tez çalışmasında, yapay zeka araştırmalarının bir kolu olan uzman sistem geliştirilmesi üzerinde du rulmuştur. Amaç, hem tekstil endüstrisinde güncel kul lanım için uzman sistem yaratmak, hem de yapay zeka ko nusunda gelecekte yapılacak çalışmalara kaynak oluştur maktır. Uzman sistem oluşturma çalışması yapılırken konusun da deneyimli en az bir uzmana danışılmalıdır. Sistemi geliştirmek için, amaca yönelik yapay zeka teknikleri hakkında bilgi birikimi ve bu teknikler yanında dilin uygulanabileceği bir bilgisayar işletim sisteminde ça lışma yapmak gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, 5. kuşak yapay zeka dillerin den birinin etkin uygulaması yapılmakta ve bir alanda uzman eleman yaratma çabası olumlu sonuç vermektedir. Tezin içinde, uzman sistem tekniklerinin yanısıra, çö züm için arama ve doğal-dil işlemleri için de ufak ör nekler, uzman sistem parçalarına yerleştirilmiştir. Sü renin kısalığı nedeni ile bazı sorulara uzman sistem yetersiz kalabilir. Bununla birlikte yeni sorular için geliştirilecek yöntemler uzman sisteme eklenebilir. Bu rada seçilen programlama dilinin modülerligi anlam ka zanır. Uzman sistem, beş temel veritabanı, bilgi-tabanı, çıkarsama bölümlerini içermektedir. Bu sistem, adı verilen bir kumaş ya da desen raporuna göre dokuma ma- kinasının seçimi ve makinenin taharının (çerçevelerin hareket planının) belirlenmesini sağlar. Tekelde insa nın düşünüş ve karar verme yapısında oluşturulmuştur. Sistem, yapay zeka araştırmaları için özel olarak oluşturulmuş PROLOG programlama dili ile yazılmıştır. Dilin ardışıllık, geriye-iz sürme mekanizması, liste işlemleri özellikleri, uzman sistemi oluşturmayı temel tekniklerden soyutlamış, düşünsel teknikler üzerinde durulmuştur. Bu dili kullanabilmek için, veri yapıla rı ve arama teknikleri hakkında bilgi gerekmektedir.