İnsan-makina Etkileşimli Bilgisayar Deneyi Kullanarak İnsan Operatörlerin Parametrik Ve Akıllı Sistemlerle Modellenmesi

dc.contributor.advisor Ertuğrul, Şeniz tr_TR
dc.contributor.author Çardaklı, Halit İlker tr_TR
dc.contributor.department Sistem Dinamiği ve Kontrol tr_TR
dc.contributor.department System Dynamics and Control en_US
dc.date 2005 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-06-09T12:12:35Z
dc.date.available 2015-06-09T12:12:35Z
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2005 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, insan-makina etkileşimli bilgisayar deneyi kullanılarak insan operatör doğrusal parametrik sistem tanılama yöntemleri ve uyarlanabilir sinirsel-bulanık çıkartım sistemi ile modellenmiştir. Yaklaşık doğrusal modele benzerliğinden ötürü modellemede doğrusal ARX yapısı tercih edilmiştir. İnsan operatörün reaksiyon zaman gecikmesi parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle belirlenmiştir. Tüm deneklerin karakterini yansıtan düşük karmaşıklığa sahip tek giriş-tek çıkışlı bir model üzerinde çalışılmıştır. İnsan operatörün doğrusal olmayan yapısal bileşenlerinden dolayı sistem tanılamada kullanılan doğrusal parametrik modelin (ARX) genel karakteri yakalamasına rağmen operatörü istenen ölçüde temsil edemediği görülmüştür. Uyarlanabilir sinirsel-bulanık çıkartım sisteminin doğrusal olmayan fonksiyonları öğrenebilme özelliği kullanılarak insan operatörün uyarlanabilir sinirsel-bulanık çıkartım sistemi modeli elde edilmiştir. Her iki yöntemle elde edilen modellerin öngörü kapasiteleri araştırılmıştır. Sonuç olarak, akıllı sistemlerle ulaşılan modelin doğrusal parametrik modele göre daha başarılı olduğu ve sistemi daha iyi temsil ettiği gözlenmiştir. tr_TR
dc.description.abstract In this study, modeling the human operator utilizing linear parametric and intelligent methods by using a man-machine interactive computer experiment is investigated. Inspiring from the quasi linear model, human operator model is identified, including the time delay, as an Auto Regressive with Exogenous Input (ARX) model which is a linear parametric structure used for system identification. The delay term relating to human is determined and compared by examining the data obtained from the computer experiment first with non-parametric models and then with parametric structures. A single input - single output model is employed due to its structural equivalence to the experiment and simplicity. Through the investigations, it is revealed that linear parametric model catch up the general characteristics in the human operator data quite well; nevertheless due to the non-linear components and effects existing in the experimental data ARX model results turn out to be unsatisfactory in the stand-alone model performance manner. By benefiting from the obtained ARX model, human operator is modeled with Adaptive Network Based Fuzzy Inference System (ANFIS). As a result of the study, it is observed that the intelligent system represents the human operator better than the parametric model. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans en_US
dc.description.degree M.Sc. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/4469
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject İnsan-Makina Etkileşimi tr_TR
dc.subject İnsan Operatörlerin Modellenmesi tr_TR
dc.subject Doğrusal Parametrik Modelleme tr_TR
dc.subject Sistem Tanılama tr_TR
dc.subject Uyarlanabilir Sinirsel-Bulanık Çıkartım Sistemi tr_TR
dc.subject Man-Machine Interaction en_US
dc.subject Human Operator Modeling en_US
dc.subject Linear Parametric Model en_US
dc.subject System Identification en_US
dc.subject Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) en_US
dc.title İnsan-makina Etkileşimli Bilgisayar Deneyi Kullanarak İnsan Operatörlerin Parametrik Ve Akıllı Sistemlerle Modellenmesi tr_TR
dc.title.alternative Modeling Of Human Operators Using Parametric And Intelligent Techniques en_US
dc.type Master Thesis en_US
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
3254.pdf
Boyut:
1.29 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama