Abstract :Profesyonel sağlık hizmeti kuruluşları, birçok durumda ağrıyı azaltmak için TENS (Deri Üstü Elektriksel Sinir Uyarımı) yöntemini kullanmaktadır. Bu yöntem, sinir uçlarını elektriksel akım ile uyararak ağrıyı azaltmaktan ibarettir. Bu zamana kadar TENS kapsamında yapılan çalışmalar, bu yöntemin insanlar ve hayvanlar üzerindeki etkilerini incelemeye yönelik olmuştur. Bu çalışmada, Yapay Bağışıklık Sistemi (AIS) ile TENS modellemesinde kullanılan Bulanık Mantık üyelik fonksiyonlarının optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmanın amacı, Bulanık Mantık ile elde edilen ortalama karesel hata değerinin azaltılmasıdır. Bulanık Mantıkta kontrolünde, Yapay Bağışıklık algoritmalarından olan Klonal Seçim ile, üyelik fonksiyonlarının optimum değerlerini elde etmek için her adımda arama, hesaplama ve değerlendirme gerçekleştirilmiştir. Böylelikle, Bulanık Mantık yönteminde uzman kişi tarafından gerçekleştirilen üyelik fonksiyonu belirleme işlemindeki olası hatalar azaltılmıştır. Bulanık mantık ile elde edilen en düşük ortalama karesel hata 5.05294 olmaktadır. Gerçekleştirilen çalışma ile bu hata 3.086584 değerine düşürülmüştür. Bu, %38,915 değerinde bir hata azalmasına karşılık gelmektedir ve bu oran, TENS uygulaması esnasında herhangi bir doku zararına sebep olmamak açısından oldukça önemlidir. Keywords : TENS, Üyelik Fonksiyonu Optimizasyonu, Yapay Bağışıklık, Klonal Seçim Algoritması
