✨
AI Summary & Key Takeaways
AI Insight⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)
Sugeno BSÇS'nin tahmin sonuçları YSA'nın tahmin sonuçlarına oldukça yakındır.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, Mamdani ve Sugeno bulanık sonuç çıkarım sist emleri (BSÇS) kararlı hal sensor cevapları kullanılarak Toluen gazının konsantrasyon tahmini için kullanılmış ve sunulmuştur.
📊
Key Findings & Data:Bir yapay sinir ağı (YSA) yapısıda ayrıca mukayese için kullanılmıştır.Gaz sensörü olarak Kuartz Kristal Mikrobalans tip sensor kullanılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Sugeno BSÇS'nin tahmin sonuçları YSA'nın tahmin sonuçlarına oldukça yakındır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters
Özet
Bu çalışmada, Mamdani ve Sugeno bulanık sonuç çıkarım sist emleri (BSÇS) kararlı hal sensor cevapları kullanılarak Toluen gazının konsantrasyon tahmini için kullanılmış ve sunulmuştur. Bir yapay sinir ağı (YSA) yapısıda ayrıca mukayese için kullanılmıştır.Gaz sensörü olarak Kuartz Kristal Mikrobalans tip sensor kullanılmıştır. BSÇS ve YS�� ile yapılan konsantrasyon tahminlerinde kabul edilebilir performanslar elde edilmiştir. Sonuçlar gaz konsantrasyon tabmini için Sugeno BSÇS'nin Mamdani BSÇS'den daha iyi performans sağladığını göstermektedir. Sugeno BSÇS'nin tahmin sonuçları YSA'nın tahmin sonuçlarına oldukça yakındır.
🔖
Cite This Article
Çalışkan, E., Temurtaş, F., Yumuşak, N. (2004). FUZZY INFERENCE SYSTEMS FOR GAS CONCENTRATION \ ESTIMATION. Sakarya University Journal of Science, Volume: 8 Issue: 1. https://doi.org/10.16984/saufbed.38077