SlideShare a Scribd company logo
1 of 15
BULANIK MANTIK
CİHAN ÖZBEK
KLASİK(ARİSTO) MANTIK
HERHANGİ BİR ÖNERME
CEVAP
EVET HAYIR
DOĞRU(1) YANLIŞ(0)
KLASİK(ARİSTO) MANTIK
● Kesinlik ifade eder.
● Bilgisayar Bilimlerinde 1-0
kullanılır
● ikili mantık olarak da bilinir.
ÖRNEKLER:
Türkiye’nin tek 4 yıldızlı futbol takımı Galatasaray’dır.
Türkiye’nin en büyük futbol takımı Galatasaray’dır.
Bugünün tarihi 28.12.2016
Bulanık Mantık Öğrenmek zordur.
DOĞRU(1)
YANLIŞ(0)
YANLIŞ(0)
DOĞRU(1)
KLASİK(ARİSTO) MANTIK
Gündelik hayatta klasik mantık yeterli olmamaktadır.
Batuhan iyi bir bilgisayar bilimcisidir.
-iyi bir bilgisayar bilimcisi nasıl tanımlanır?
Bugün hava çok soğuk.
-Soğuk ne demek.
Ece çok güzeldir.
-Kime göre güzel.
Eren çok uzundur(188 cm).
-NBA’de oynayanlar arasında belki de en kısadır.
Matematik modeller ne kadar ayrıntılı olurlarsa olsunlar gerçeği
yansıtamazlar, ne kadar gerçekçi olurlarsa olsunlar o kadar doğa
olaylarını tam temsil edemezler (Einstein).
Gündelik hayatta,sorulan bir soruya cevap verirken ;
● Ortamın şartlarına göre cevaplarımız değişkenlik
göstermekte ve net cevaplar verilememektedir.
● Örneğin,Türkiye’de dana etini çok sevdiğini
söyleyen Berk Can,Hindistan’da vejetaryen
olduğunu söylemek zorunda kalabilir.
Azeri Türk Bilim adamı olan
“Lütfi Aliasker Zade (Lotfi A. Zadeh)”
bu konuyla ilgili bir çığır açarak
BULANIK MANTIK’ın temellerini atmıştır.
BULANIK MANTIK(FUZZY LOGIC)
* Kesin sonuçların olmadığı
* Cevabın 0 veya 1 olmayıp,
* 0 ile 1 arasında bir değer olduğu mantık tipidir.
BULANIK MANTIK(FUZZY LOGIC)
Temel Özellikleri:
● Bulanık mantıkta her şey [0,1] aralığında belirli bir dereceyle gösterilir.
● Bulanık mantıkta bilgi büyük,küçük,çok az,çok sıcak gibi sözel ifadeler
şeklindedir.
● Her mantıksal sistem bulanık olarak ifade edilebilir.
● Bulanık mantık matematiksel modeli çok zor elde edilen sistemler çok
uygundur.
● Bulanık sistemler eğitilebilir.
● Bulanık Mantıkta bir önerme aynı zamanda hem doğru hem de yanlış olamaz
denilemez.
NASREDDİN HOCA VE BULANIK MANTIK
BULANIK MANTIK(FUZZY LOGIC)
Klasik Mantık Bulanık Mantık
A veya A Değil A ve A Değil
Kesin Kısmi
Hepsi veya
Hiçbiri
Belirli Derecelerde
0 veya 1 0 ve 1 Arasında
Süreklilik
İkili Birimler Bulanık Birimler
BULANIK MANTIK(FUZZY LOGIC)
BULANIK MANTIK AVANTAJLARI
• İşleyişi insan düşünce tarzındadır.
• Matematiksel modele ihtiyaç duymaz, doğrusal olmayan sistemlerde iyi sonuç verir.
• Bulanık Mantık eksik tanımlı problemlerin çözümü için uygundur
• Uygulanması oldukça kolaydır ve uygulamaların daha hızlı bir şekilde sonuca
ulaşmasını sağlar.
BULANIK MANTIK DEZAVANTAJLARI
• Kuralların uygun şekilde belirlenmesi için uzman deneyimine ihtiyaç duyar.
Kuralları ve üyelikleri tanımlamak kolay olmayabilir.
• Üyelik fonksiyonlarının belirlenmesinde kesin sonuç veren bir yöntem ve
öğrenme yeteneği yoktur. En uygun yöntem deneme yanılmadır. Bu sebeple
uzun zaman gerekebilir.
• Kararlılık, gözetlenebilirlik ve denetlenebilirlik analizinin yapılamaması bu
yöntemin en temel sorunudur.
BULANIK MANTIK İLE OTOMATİK VİTES DEĞİŞİMİ
SORU-CEVAP
mantikbulanik@yahoo.com

More Related Content

What's hot

Fuzzy Logic Ppt
Fuzzy Logic PptFuzzy Logic Ppt
Fuzzy Logic Pptrafi
 
кластеризація даних
кластеризація данихкластеризація даних
кластеризація данихIvan Mylyanyk
 
20191006 bayesian dl_1_pub
20191006 bayesian dl_1_pub20191006 bayesian dl_1_pub
20191006 bayesian dl_1_pubYoichi Tokita
 
Fuzzy logic control
Fuzzy logic controlFuzzy logic control
Fuzzy logic controlArul Kumar
 
Topological Data Analysis.pptx
Topological Data Analysis.pptxTopological Data Analysis.pptx
Topological Data Analysis.pptxColleen Farrelly
 
Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 2 2(2)
Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017)    2 2(2)Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017)    2 2(2)
Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 2 2(2)정훈 서
 
Multiclass classification of imbalanced data
Multiclass classification of imbalanced dataMulticlass classification of imbalanced data
Multiclass classification of imbalanced dataSaurabhWani6
 
fuzzy fuzzification and defuzzification
fuzzy fuzzification and defuzzificationfuzzy fuzzification and defuzzification
fuzzy fuzzification and defuzzificationNourhan Selem Salm
 
santosh kumar fuzzy logic presentation
santosh kumar   fuzzy logic presentationsantosh kumar   fuzzy logic presentation
santosh kumar fuzzy logic presentationAkash Maurya
 
Presentation on fuzzy logic and fuzzy systems
Presentation on fuzzy logic and fuzzy systemsPresentation on fuzzy logic and fuzzy systems
Presentation on fuzzy logic and fuzzy systemsShreyaSahu20
 
ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)
ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)
ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)www.tipfakultesi. org
 
データサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラム
データサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラムデータサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラム
データサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラムSeiichi Uchida
 

What's hot (20)

Fuzzy Logic Ppt
Fuzzy Logic PptFuzzy Logic Ppt
Fuzzy Logic Ppt
 
Fuzzy and nn
Fuzzy and nnFuzzy and nn
Fuzzy and nn
 
Fuzzy sets
Fuzzy setsFuzzy sets
Fuzzy sets
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
 
кластеризація даних
кластеризація данихкластеризація даних
кластеризація даних
 
20191006 bayesian dl_1_pub
20191006 bayesian dl_1_pub20191006 bayesian dl_1_pub
20191006 bayesian dl_1_pub
 
Fuzzy logic control
Fuzzy logic controlFuzzy logic control
Fuzzy logic control
 
Topological Data Analysis.pptx
Topological Data Analysis.pptxTopological Data Analysis.pptx
Topological Data Analysis.pptx
 
Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 2 2(2)
Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017)    2 2(2)Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017)    2 2(2)
Understanding deep learning requires rethinking generalization (2017) 2 2(2)
 
Multiclass classification of imbalanced data
Multiclass classification of imbalanced dataMulticlass classification of imbalanced data
Multiclass classification of imbalanced data
 
Soft computing
Soft computingSoft computing
Soft computing
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
 
Fuzzy logic ppt
Fuzzy logic pptFuzzy logic ppt
Fuzzy logic ppt
 
fuzzy fuzzification and defuzzification
fuzzy fuzzification and defuzzificationfuzzy fuzzification and defuzzification
fuzzy fuzzification and defuzzification
 
santosh kumar fuzzy logic presentation
santosh kumar   fuzzy logic presentationsantosh kumar   fuzzy logic presentation
santosh kumar fuzzy logic presentation
 
Overfitting and-tbl
Overfitting and-tblOverfitting and-tbl
Overfitting and-tbl
 
Presentation on fuzzy logic and fuzzy systems
Presentation on fuzzy logic and fuzzy systemsPresentation on fuzzy logic and fuzzy systems
Presentation on fuzzy logic and fuzzy systems
 
Applications of hybrid systems
Applications of hybrid systemsApplications of hybrid systems
Applications of hybrid systems
 
ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)
ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)
ki kare(fazlası için www.tipfakultesi.org)
 
データサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラム
データサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラムデータサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラム
データサイエンス概論第一=4-1 相関・頻度・ヒストグラム
 

Bulanik mantik sunum

  • 2. KLASİK(ARİSTO) MANTIK HERHANGİ BİR ÖNERME CEVAP EVET HAYIR DOĞRU(1) YANLIŞ(0)
  • 3. KLASİK(ARİSTO) MANTIK ● Kesinlik ifade eder. ● Bilgisayar Bilimlerinde 1-0 kullanılır ● ikili mantık olarak da bilinir. ÖRNEKLER: Türkiye’nin tek 4 yıldızlı futbol takımı Galatasaray’dır. Türkiye’nin en büyük futbol takımı Galatasaray’dır. Bugünün tarihi 28.12.2016 Bulanık Mantık Öğrenmek zordur. DOĞRU(1) YANLIŞ(0) YANLIŞ(0) DOĞRU(1)
  • 4. KLASİK(ARİSTO) MANTIK Gündelik hayatta klasik mantık yeterli olmamaktadır. Batuhan iyi bir bilgisayar bilimcisidir. -iyi bir bilgisayar bilimcisi nasıl tanımlanır? Bugün hava çok soğuk. -Soğuk ne demek. Ece çok güzeldir. -Kime göre güzel. Eren çok uzundur(188 cm). -NBA’de oynayanlar arasında belki de en kısadır.
  • 5. Matematik modeller ne kadar ayrıntılı olurlarsa olsunlar gerçeği yansıtamazlar, ne kadar gerçekçi olurlarsa olsunlar o kadar doğa olaylarını tam temsil edemezler (Einstein).
  • 6. Gündelik hayatta,sorulan bir soruya cevap verirken ; ● Ortamın şartlarına göre cevaplarımız değişkenlik göstermekte ve net cevaplar verilememektedir. ● Örneğin,Türkiye’de dana etini çok sevdiğini söyleyen Berk Can,Hindistan’da vejetaryen olduğunu söylemek zorunda kalabilir. Azeri Türk Bilim adamı olan “Lütfi Aliasker Zade (Lotfi A. Zadeh)” bu konuyla ilgili bir çığır açarak BULANIK MANTIK’ın temellerini atmıştır.
  • 7. BULANIK MANTIK(FUZZY LOGIC) * Kesin sonuçların olmadığı * Cevabın 0 veya 1 olmayıp, * 0 ile 1 arasında bir değer olduğu mantık tipidir.
  • 8. BULANIK MANTIK(FUZZY LOGIC) Temel Özellikleri: ● Bulanık mantıkta her şey [0,1] aralığında belirli bir dereceyle gösterilir. ● Bulanık mantıkta bilgi büyük,küçük,çok az,çok sıcak gibi sözel ifadeler şeklindedir. ● Her mantıksal sistem bulanık olarak ifade edilebilir. ● Bulanık mantık matematiksel modeli çok zor elde edilen sistemler çok uygundur. ● Bulanık sistemler eğitilebilir. ● Bulanık Mantıkta bir önerme aynı zamanda hem doğru hem de yanlış olamaz denilemez.
  • 9. NASREDDİN HOCA VE BULANIK MANTIK
  • 11. Klasik Mantık Bulanık Mantık A veya A Değil A ve A Değil Kesin Kısmi Hepsi veya Hiçbiri Belirli Derecelerde 0 veya 1 0 ve 1 Arasında Süreklilik İkili Birimler Bulanık Birimler BULANIK MANTIK(FUZZY LOGIC)
  • 12. BULANIK MANTIK AVANTAJLARI • İşleyişi insan düşünce tarzındadır. • Matematiksel modele ihtiyaç duymaz, doğrusal olmayan sistemlerde iyi sonuç verir. • Bulanık Mantık eksik tanımlı problemlerin çözümü için uygundur • Uygulanması oldukça kolaydır ve uygulamaların daha hızlı bir şekilde sonuca ulaşmasını sağlar.
  • 13. BULANIK MANTIK DEZAVANTAJLARI • Kuralların uygun şekilde belirlenmesi için uzman deneyimine ihtiyaç duyar. Kuralları ve üyelikleri tanımlamak kolay olmayabilir. • Üyelik fonksiyonlarının belirlenmesinde kesin sonuç veren bir yöntem ve öğrenme yeteneği yoktur. En uygun yöntem deneme yanılmadır. Bu sebeple uzun zaman gerekebilir. • Kararlılık, gözetlenebilirlik ve denetlenebilirlik analizinin yapılamaması bu yöntemin en temel sorunudur.
  • 14. BULANIK MANTIK İLE OTOMATİK VİTES DEĞİŞİMİ