KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :B-Teorik Bilimler / 2017 / Cilt: 5 - Sayı: 1

BULANIK ÜYELİK FONKSİYONUNUN YAKLAŞIMI İÇİN BİR YENİ METOT VE UYGULAMA

A NEW METHOD OF APPROXIMATION FOR FUZZY MEMBERSHIP FUNCTION WITH APPLICATION

Nihal İNCE
Aladdin SHAMILOV
Sayfa
1–12
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Buna ek olarak, bulanık veri analizi üzerine sunulmuş yöntemin bir uygulaması MATLAB programı kullanılarak verilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:ÖZET Bu çalışmada, tarafımızdan bulanık üyelik fonksiyonu için yeni bir maksimum bulanık entropi problemi (Max(F)EntP) geliştirilmiş ve bu problemin çözümünün varlığı için yeterli koşullar belirlenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Söz konusu problem sonlu sayıda bulanık değerlere sahip üyelik fonksiyonunu bulanık entropi ölçümünü verilmiş moment fonksiyonları yardımıyla üretilen moment koşulları altında maksimize etmekle yaklaşık olarak elde etme problemidir.
💡
Sonuç & Katkı:Buna ek olarak, bulanık veri analizi üzerine sunulmuş yöntemin bir uygulaması MATLAB programı kullanılarak verilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

ÖZET Bu çalışmada, tarafımızdan bulanık üyelik fonksiyonu için yeni bir maksimum bulanık entropi problemi (Max(F)EntP) geliştirilmiş ve bu problemin çözümünün varlığı için yeterli koşullar belirlenmiştir. Söz konusu problem sonlu sayıda bulanık değerlere sahip üyelik fonksiyonunu bulanık entropi ölçümünü verilmiş moment fonksiyonları yardımıyla üretilen moment koşulları altında maksimize etmekle yaklaşık olarak elde etme problemidir. Söz konusu problemin çözümünün varlığı Max(F)Ent ölçümünün konvekslik özelliği, kapalı fonksiyon teoremi ve Lagrange çarpanları yardımıyla ispatlanmıştır. Buna ek olarak, bulanık veri analizi üzerine sunulmuş yöntemin bir uygulaması MATLAB programı kullanılarak verilmiştir.

Abstract

In the present study we have formulated a new Maximum Fuzzy Entropy Problem (Max(F)EntP) for fuzzy membershipfunction and proposed sufficient conditions for existence of its solution. Mentioned problem consists of approximation fuzzymembership function by maximizing Maximum Fuzzy Entropy (Max(F)Ent) measure with respect to membership functionswith finite number of the fuzzy values subject to constraints generated by given moment functions. The existence of solutionof mentioned problem is proved by virtue of convexity property of Max(F)Ent measure, the implicit function theorem andLagrange multipliers method. Moreover, by using MATLAB programme one application of suggested method on fuzzy dataanalysis is given.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İNCE, N., SHAMILOV, A. (2022). BULANIK ÜYELİK FONKSİYONUNUN YAKLAŞIMI İÇİN BİR YENİ METOT VE UYGULAMA. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :B-Teorik Bilimler, Cilt: 5 - Sayı: 1, 1–12. https://ajindex.com/articles/438560

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Kapur JN, Kesavan HK. Entropy Optimization Principles with Applications. Academic Press, New York, 1992. Zadeh LA. Fuzzy sets. Information and Control 1965; 8: 338-353. Buckley James J. Fuzzy Probabilty and Statistics. Springer, 2006. Lee Kwang H. First Course on Fuzzy Theory and applications. Springer, 2002.
  2. De Luca A, Termini S. A definition of non-probabilistic entropy in setting of fuzzy set theory. Information and Control 1971; 20: 301-312. Shannon CE. A mathematical theory of communications. Bell System Technical Journal 1948; 27: 379–623. Kapur JN. Measures of Fuzzy Information. Mathematical Sciences Trust Society. New Delhi,1997.
  3. Parkash O, Sharma PK. Measures of fuzzy entropy and their relations. International Journal of Management & Systems 2004; 20: 65-72. Yager R. On measures of fuzziness and negation, Part-I: membership in the unit interval, International Journal of General Systems 1979; 5(4): 221-229.
  4. Bhandari D, Pal NR. Some new information measures for fuzzy sets. Information Sciences 1993; 67: 209-228.
  5. Parkash O, Sharma PK, Kumar J. Characterization of fuzzy measures via concavity and recursivity. Oriental Journal of Mathematical Sciences 2008; 1: 107-117.
  6. Parkash O, Sharma PK, Mahajan R. New measures of weighted fuzzy entropy and their applications for the study of maximum weighted fuzzy entropy principle, Information Sciences 2008; 1979: 2389- 2395. Shamilov A. Entropy, Information and Entropy Optimization. Turkey, 2009. Shamilov A. A development of entropy optimization methods. WSEAS Trans. Math. 2006; 5: 568– 575. Shamilov A. Generalized entropy optimization problems and the existence of their solutions. Phys. A: Stat. Mech. Appl. 2007; 382: 465–472. Shamilov A. Generalized entropy optimization problems with finite moment function sets. Journal of Statistics and Management Systems 2010; 13: 595-603. Vladimir A. Zorich Mathematical Anaysis I. Moscow, Springer, 2002.
  7. Shamilov A, Ozdemir S, Yilmaz N. Generalized Entropy Optimization Methods for Survival Data, ALT2014: 5th International Conference on Accelerated Life Testing and Degradation Models, 2014;
  8. Pau, France: pp.174-183.
  9. Shamilov A, Senturk S, Yilmaz N." Generalized Fuzzy Entropy Optimization Methods with application on Wind Speed Data",COIA-2015: The 5th International Conference on Control and Optimization with Industrial Applications 2015;
  10. Baku, Azerbaijan: pp.217-221.
  11. Shamilov A, Senturk S, Yilmaz N. Generalized Maximum Fuzzy Entropy Methods with Applications on Wind Speed Data.