Sezgisel Yöntemler ile Eğitilmiş Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Mantık Sistemlerinin Sınıflandırma Problemlerine Etkisi

Murat CANAYAZ; Fatih ULUDAĞ

Article Details

Sezgisel Yöntemler ile Eğitilmiş Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Mantık Sistemlerinin Sınıflandırma Problemlerine Etkisi

Authors:

Murat CANAYAZ | Fatih ULUDAĞ

Publisher:

Murat GÖK

Main Topics:

Applied physics

Journal:

Veri Bilimi 2018 Vol.1 Issue 1, pp.36-44

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2018

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000683446

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

2667-582X

Abstract:

 


ANFIS is a decision-making
mechanism that is a combination of artificial neural networks and fuzzy logic
problems. In this rule-based system, inputs are passed through the ANFIS
layered structure and an output value is generated. This structure is used in many
areas such as classification, estimation, dynamic system identification in
recent years. Parameters determined by heuristic methods as usual. Heuristic
methods are divided into many categories such as swarm-based, physics-based and
chemistry based and aim to find optimum candidate solutions. In this study, we
tried to comparatively show that the effect on classification problems of ANFIS
trained with Cricket Algorithm with Chaos Map, and The Whale Optimization
Algorithm which are heuristic methods. It is seen that the studies performed on
the known datasets provide an increase in the accuracy of the trained network.
Another important aspect of the work is that the Cricket Algorithm with Chaos
Map is being used for the first time in ANFIS training. It is anticipated that
this will give the researchers an idea.


.

 


ANFIS yapay sinir ağı ve bulanık mantık sistemlerinin
kombinasyonu olan bir karar verme mekanizmasıdır. Kural tabanlı olan bu
sistemde giriş değerleri ANFIS’ın katmanlı yapısından geçerek bir çıkış değeri
üretilir. Sınıflandırma, tahminleme, dinamik sistem kimliklendirme gibi birçok
alanda kullanılan bu yapıda kullanılan parametre değerleri son yıllarda
sezgisel yöntemler ile bulunmaya çalışılmaktadır. Sezgisel yöntemler sürü
tabanlı, fizik tabanlı, kimya tabanlı gibi birçok kategoriye ayrılan optimum
aday çözümleri bulmayı amaçlayan yöntemlerdir. Bu çalışmada da sezgisel
yöntemlerden olan Cırcır Böceği algoritması, Kaotik haritalı Cırcır Böceği
algoritması ve Balina Optimizasyon Algoritması ile eğitilen ANFIS’in sınıflandırma
problemleri üzerindeki etkisi karşılaştırılmalı olarak gösterilmeye çalışılmaktadır.  Bilindik veri setleri üzerinde yapılan çalışmalarda
eğitilen ağın doğruluk oranlarında artış sağladığı görülmektedir. Çalışmanın diğer
önemli bir yanı ise Kaotik haritalı Cırcır Böceği algoritmasının ANFIS eğitiminde
ilk defa kullanılıyor olmasıdır. Bu sayede araştırmacılara bir fikir vereceği
ön görülmektedir.

.

Article Details

Sezgisel Yöntemler ile Eğitilmiş Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Mantık Sistemlerinin Sınıflandırma Problemlerine Etkisi

Authors: Murat CANAYAZ | Fatih ULUDAĞ

Publisher: Murat GÖK

Main Topics: Applied physics

Journal: Veri Bilimi 2018 Vol.1 Issue 1, pp.36-44

Document Type: Article

Publication Date: 12/2018

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000683446

Frequency: Bi-Annual

eISSN: 2667-582X

Issues

Authors:

Murat CANAYAZ | Fatih ULUDAĞ

Publisher:

Murat GÖK

Main Topics:

Applied physics

Journal:

Veri Bilimi 2018 Vol.1 Issue 1, pp.36-44

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2018

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000683446

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

2667-582X