SavedAdd your journal

Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2019 / Cilt: 19 Sayı: 3

Aralık Tip II Genelleştirilmiş Çan Şekilli Bulanık Sayının Aralık Yakınsaması

Sinem Peker(YAŞAR ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-4700-7595
Efendi Nasibov(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1889-6410
Pages
595–600
Publication Date
2019-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu çalışmada, aralık Tip II genelleştirilmiş çan şekilli bulanık sayısının aralık yaklaşımı dikkate alınmış ve özel bir hal için aralığın bilinmeyen parametrelerinin formülleri bulunmuştur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Üyelik derecelerinin bulanık olduğu durumlarda Tip II bulanık sayıları kullanılır.
📊
Key Findings & Data:Ancak bu sayılar bazı yöntemlerde uygulanamayabilir ve bunların yakınsamaları oluşturulmak istenebilir.
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışmada, aralık Tip II genelleştirilmiş çan şekilli bulanık sayısının aralık yaklaşımı dikkate alınmış ve özel bir hal için aralığın bilinmeyen parametrelerinin formülleri bulunmuştur.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Tip II bulanık sayısı · tip I bulanık sayı · aralık

Özet

Üyelik derecelerinin bulanık olduğu durumlarda Tip II bulanık sayıları kullanılır. Ancak bu sayılar bazı yöntemlerde uygulanamayabilir ve bunların yakınsamaları oluşturulmak istenebilir. Bu çalışmada, aralık Tip II genelleştirilmiş çan şekilli bulanık sayısının aralık yaklaşımı dikkate alınmış ve özel bir hal için aralığın bilinmeyen parametrelerinin formülleri bulunmuştur.

🔖

Cite This Article

Peker, S., (nasiboğlu), E. N. (2019). Aralık Tip II Genelleştirilmiş Çan Şekilli Bulanık Sayının Aralık Yakınsaması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 19 Sayı: 3, 595–600. https://doi.org/10.35414/akufemubid.534734

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Abbasbandy, S. and Hajjari, T., 2010. Weighted trapezoidal approximation-preserving cores of a fuzzy number, Comput. Math. Appl. 59 3066–3077
  2. Ban, A.I., Brândaş, A. Coroianu, L., Negrutiu, C., Nica, O, 2011. Approximations of fuzzy numbers by trapezoidal fuzzy numbers preserving the ambiguity and value, Comput. Math. Appl. 61, 1379–1401.
  3. Ban, A.I. and Coroianu, L., 2012. Nearest interval, triangular and trapezoidal approximation of a fuzzy number preserving ambiguity, Int. J. Approx. Reason. 53, 805–836.
  4. Cano, Y.C., Flores, H.R., Gomide, F., 2008. A new type of approximation for fuzzy intervals. Fuzzy Sets and Systems, 159, 1376-1383.
  5. Chanas, S., 2001. On the interval approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems, 122, 353-356.
  6. Chu, T.C. and Lin, Y.C., 2009. An interval arithmetic based fuzzy TOPSIS model. Expert Systems with Applications, 36, 10870-10876.
  7. Coroianu, L., Gal, S.G., Bede, B., 2014. Approximation of fuzzy numbers by Bernstein operators of max-product kind, Fuzzy Sets Systems, 257, 41–66.
  8. Coroianu, L., Stefanini, L. 2016. General approximation of fuzzy numbers by F-transform. Fuzzy Sets and Systems, 288, 46-74.
  9. Greenfield, S. and Chiclana, F., 2018. Type-Reduced Set structure and the truncated type-2 fuzzy set. Fuzzy Sets and Systems, 352, 119-141.
  10. Grzegorzewski, P., 2002. Nearest interval approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems, 130, 321-330.
  11. Nasibov, E.N. and Peker, S, 2008. On the nearest parametric approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems, 159, 1365-1375.
  12. Sanchez, M.A., Castillo, 0. and Castro, J.R., 2015. Generalized Type-2 Fuzzy Systems for controlling a mobile robot and a performance comparison with Interval Type-2 and Type-1 Fuzzy Systems. Expert Systems with Applications, 42, 50904-50914.
  13. Yeh, C.T., 2011. Weighted semi-trapezoidal approximations of fuzzy numbers, Fuzzy Sets Systems, 165, 61–80.
  14. Yeh, C.T. and Chu, H.M., 2014. Approximations by LR-type fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems, 257, 23-40.
  15. Zhao, X.R. and Hu, B.O., 2015. Fuzzy and interval-valued fuzzy decision-theoretic rough set approaches based on fuzzy probability measure. Information Sciences, 298, 534-554.
  16. Chu, T.C. and Lin, Y.C., 2009. An interval arithmetic based fuzzy TOPSIS model. Expert Systems with Applications, 36, 10870-10876.