KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2003 / Cilt: 18 - Sayı: 3

Nesne kaynaştırma işlemi için sinirsel-bulanık tekniği tabanlı bir yöntem

A neuro-fuzzy method on blending of materials

Ahmet ÇINAR
Ahmet ARSLAN
Sayfa
65–72
Yayın Tarihi
2022-10-18
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)

İleri beslemeli, eğiticisiz yapay sinir ağı modeli kullanılmış ve ağın ağırlık değişimi ayarlamasında bulanık mantık tekniği kullanılmıştır. .Uygulama olarak yöntem çeşitli nesnelere uygulanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalede, bilgisayar ortamında nesne kaynaştırma işlemi için sinirsel-bulanık mantık tekniğini kullanan bir yöntem sunulmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Klasik nesne kaynaştırma yöntemlerinde, kaynaştırma işlemi yapılırken birleşim bölgesi ve birleşim yüzeyi şeklinin belli olması gerekir.
💡
Sonuç & Katkı:İleri beslemeli, eğiticisiz yapay sinir ağı modeli kullanılmış ve ağın ağırlık değişimi ayarlamasında bulanık mantık tekniği kullanılmıştır. .Uygulama olarak yöntem çeşitli nesnelere uygulanmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu makalede, bilgisayar ortamında nesne kaynaştırma işlemi için sinirsel-bulanık mantık tekniğini kullanan bir yöntem sunulmuştur. Klasik nesne kaynaştırma yöntemlerinde, kaynaştırma işlemi yapılırken birleşim bölgesi ve birleşim yüzeyi şeklinin belli olması gerekir. Yapılan çalışmada kaynaştırma işleminde geçiş yüzeyi yapay sinir ağlan kullanılarak üretilmiş ve üretilen geçiş yüzeyi üzerindeki kontrol, bulanık mantık tekniği yardımıyla sağlanmıştır. Bu şekilde tamamen kontrollü bir geçiş yüzeyi elde edilmiştir. İleri beslemeli, eğiticisiz yapay sinir ağı modeli kullanılmış ve ağın ağırlık değişimi ayarlamasında bulanık mantık tekniği kullanılmıştır. .Uygulama olarak yöntem çeşitli nesnelere uygulanmıştır.

Abstract

In this paper, a neuro-fuzzy technique for blending on the computer environment is proposed. In the classical blending process, while making the blending, the blend region has to know. In this study, blend surfaces are generated by means of neural networks and its control is achieved by fuzzy logic technique. Thus, the full-control blending surface is obtained. A feed forward, unsupervised artificial neural network is employed for computing blend surface. Firstly, the weights on the artificial neural networks is randomly selected and then weight adjustment on the networks is done by fuzzy logic technique. The proposed method is applied to distinct objects as application.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇINAR, A., ARSLAN, A. (2022). Nesne kaynaştırma işlemi için sinirsel-bulanık tekniği tabanlı bir yöntem. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 18 - Sayı: 3, 65–72. https://ajindex.com/articles/524287

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Ahmet Çınar, Ahmet Arslan, “Bulanık Mantık Tabanlı Yüzey Modelleme ve Üç Boyutta Nesne Birleştirme İşlemine Uygulaması”, Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi, Cilt 17, No:4, 23-36, 2002
  2. Bloor M. I. G., Wilson M. J., “Generating blend surfaces using partial differantial equations”, Computer Aided Design, Vol:21, No:3, 1989
  3. Choi K.B., Ju Y. S., ”Constant-Radius blending in surface modelling”, Computer Aided Design, Vol. 21, No:4, 1989
  4. Filkins P.C., Tuohy S.T., Patrikalakis M. N., “Computational methods for blending approximations”, Engineering With Computers, 9, pp:49–62, 1993
  5. Gao Lun Shan, Kawarada Hideo, “Applications of fuzzy average to curve and surfaces fitting”, 2nd Fuzzy Eng. Sym.IEEE Inter. Con. on Fuzzy systems, Vol:2, pp:971-978, 1995
  6. Greiner Günther, “Blending techniques based on variational principles”, SPIE Curves And Surfaces In Computer Vision Graphics’, Vol:1830, 1992
  7. Hartman E. ”Blending of implicit surfaces with functional splines”, Computer Aided Design, Vol:22, No:8, 1990
  8. Hoffman Christoph, Hopcroft John, “The geometry of projective blending surfaces”, Artifical Intelligence, 37, pp: 357-376, 1988
  9. Hwang Jeng-Neng, Tseng Yen-Hao, “Neural network representation of continuous 3-D distance transform for invariant object recognition”, 2nd Fuzzy Eng. Sym.IEEE Inter. Con. on Fuzzy systems, 1995
  10. Koparkar Pramod, “Designing parametric blends; surface model and geometric correspondence”, The Visual Computer, 7, pp:39-58, 1991
  11. Ntoko Mesape Nzumbe., “Alternative blending functions for Bezier quintic curves”, Computer In Industry, 9, pp: 219-222, 1987
  12. Pegna J., Wilde J. D., “Spherical and circular blending of functional surfaces”, J Offshare Mechanics and Arctic Engineering, (OMAE), Trans. Amer. Soc. Mechanical Engineering (ASME), Vol: 112, No:2, pp:134-142, 1990
  13. Rossignac J. R., Requicha A. G. “Constant radius blending in solid modeling”, Comput. Mech. Eng. July, pp:65-73, 1984
  14. Zadeh L., “Fuzzy sets“, Inf. Control, Vol:8, pp:338-353, 1965.