Fuzzy lojik problemlerinde üyelik fonksiyonunun belirlenmesinde deneysel verilere dayanarak bir yöntem geliştirilmesi

Abstract

ÖZET `Fuzzy Kümeler Teorisi` belirsizliğin temsili için 1965 yılında Lotfi A. Zaden tarafından geliştirilmiş ve üzerinde dünyanın her yerinde birçok insan tarafından çalışmalar yapılmıştır. Daha sonraları fuzzy sayılar ve fuzzy mantık teorisi geliştirilmiş ve günümüze kadar büyük gelişmeler kaydedilmiştir. Tezin giriş bölümünde fuzzy kümeler ve fuzzy mantığın tarihsel gelişimine yer verilmiştir. Bölüm n, fuzzy küme teorisinin temellerini, fuzzy kümeler üzerindeki işlemleri ve fuzzy kümelerin uygulama alanlarını içermektedir. Üçüncü bölümde ise, üyelik fonksiyonları, üyelik fonksiyonu şekilleri, üyelik fonksiyonu özellikleri ve üyelik fonksiyonu atamaları üzerinde durulmuştur. Bölüm IV, yapay sinir ağlarının gelişimini, yapısını ve işleyişini içermektedir. Beşinci bölümde, yedinci bölümde ele aldığımız problemimize yardımcı olması bakımından İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) hakkında temel ve açıklayıcı bilgiler verilmiştir. Altıncı bölümde de problemimizin çözümünde bize yardımcı olacak kümeleme yöntemi konusunda temel bilgiler verilmiştir. Son bölümde ise, problemimizi oluşturan, yapay sinir ağlarını kullanarak, deneysel verilere dayalı olarak İMKB'deki en düşük ve kapanış değerleri arasında bir ilişki kuran fuzzy üyelik fonksiyonunun geliştirilmesi üzerinde durulmuştur. Bununla ilgili pascal programlama dilinde bir program hazırlanmış ve problemimize uygulanmıştır.

SUMMARY The theory of fuzzy sets for the representation of uncertainty was introduced in by Lotfi A. Zadeh and has been studied and applied by many people in all parts of the world. More recently the theory of fuzzy numbers and fuzzy logics has been introduced and up to now a great development was provided. Historical development of fuzzy sets and fuzzy logics are given in the introduction of the thesis. Chapter II covers the fundamentals of fuzzy set theory, operations on fuzzy sets and application areas of fuzzy sets. Chapter IE covers membership functions, their shapes and properties and the methods of membership value assignments. Neural Network's development, structure and working are mentioned in fourth chapter. In chapter V, the basic informations about Istanbul Stocks Exchange (İMKB) are given. We are going to use this information in chapter seven while we are solving our problem. Again the basic informations about clustering are given in chapter six, which we are going to use while we are solving our problem. Finally, in the last chapter, for solving our problem depending on data, by using neural network, the relationship between the minimum price and the closing price in İMKB is developed by a fuzzy membership function. A pascal program is developed and applied to our problem.