Karma yapılı yeni bir bulanık-sinirsel ağ yapısının geliştirilmesi ve başarımının incelenmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: GİZEM ATAÇ KALE

Danışman: CİHAN KARAKUZU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, yeni bir ağ yapısı olarak karma radyal tabanlı fonksiyon sinir ağı (HybRbfNN) geliştirilmiş ve başarımı incelenmiştir. Ağ, 3 gizli, 1 çıkış katmanı olmak üzere toplam 4 katmanlı bir ağ yapısındadır. Ağ özellikle engebeli yüzeye sahip sistemlerin modellenmesi amacıyla geliştirilmiş olup, bu alanda en anlamlı rakipleri olan uyarlamalı ağ tabanlı bulanık sonuç çıkarma sistemi (ANFIS) ağı ve konik kesit fonksiyonlu sinir ağı (CSFNN) ile modelleme başarımı kıyaslanmıştır. Kıyaslama engebeli yüzeye sahip denektaşı bir sistemin modellenmesi problemi üzerinde yapılmıştır. Ağların parametreleri, geliştirilmiş parçacık sürü optimizasyonu (iPSO) kullanılarak belirlenmiştir. HybRbfNN, ANFIS ve CSFNN ağlarının modelleme etkinlikleri, eğitim seyri grafikleri, modelledikleri yüzey ve hata yüzeyleri kullanılarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, özellikle engebeli yüzeyler ve keskin geçişlerde bu çalışmada geliştirilen HybRbfNN ağının , ANFIS ve CSFNN ağlarından daha iyi bir öğrenme ve sonucunda da daha üstün bir modelleme başarımı gösterdiğini göstermiştir.