Sezgisel Yöntemler ile Eğitilmiş Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Mantık Sistemlerinin Sınıflandırma Problemlerine Etkisi

Authors : Murat Canayaz, Fatih Uludağ

Pages : 36-44

View : 13 | Download : 7

Publication Date : 2018-12-25

Article Type : Research

Abstract :ANFIS yapay sinir ağı ve bulanık mantık sistemlerinin kombinasyonu olan bir karar verme mekanizmasıdır. Kural tabanlı olan bu sistemde giriş değerleri ANFIS’ın katmanlı yapısından geçerek bir çıkış değeri üretilir. Sınıflandırma, tahminleme, dinamik sistem kimliklendirme gibi birçok alanda kullanılan bu yapıda kullanılan parametre değerleri son yıllarda sezgisel yöntemler ile bulunmaya çalışılmaktadır. Sezgisel yöntemler sürü tabanlı, fizik tabanlı, kimya tabanlı gibi birçok kategoriye ayrılan optimum aday çözümleri bulmayı amaçlayan yöntemlerdir. Bu çalışmada da sezgisel yöntemlerden olan Cırcır Böceği algoritması, Kaotik haritalı Cırcır Böceği algoritması ve Balina Optimizasyon Algoritması ile eğitilen ANFIS’in sınıflandırma problemleri üzerindeki etkisi karşılaştırılmalı olarak gösterilmeye çalışılmaktadır.  Bilindik veri setleri üzerinde yapılan çalışmalarda eğitilen ağın doğruluk oranlarında artış sağladığı görülmektedir. Çalışmanın diğer önemli bir yanı ise Kaotik haritalı Cırcır Böceği algoritmasının ANFIS eğitiminde ilk defa kullanılıyor olmasıdır. Bu sayede araştırmacılara bir fikir vereceği ön görülmektedir.
Keywords : Sezgisel Yöntemler, ANFIS