SlideShare a Scribd company logo
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

An Introduction to Soft Computing
An Introduction to Soft ComputingAn Introduction to Soft Computing
An Introduction to Soft Computing
Tameem Ahmad
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
Mahmoud Hussein
 
Fuzzy Logic in the Real World
Fuzzy Logic in the Real WorldFuzzy Logic in the Real World
Fuzzy Logic in the Real World
BCSLeicester
 
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
ShreyaSahu20
 
Fuzzy set and its application
Fuzzy set and its applicationFuzzy set and its application
Fuzzy set and its application
KalaivananRaja
 
Fuzzy Set
Fuzzy SetFuzzy Set
Fuzzy Set
Ehsan Hamzei
 
Fuzzy logic ppt
Fuzzy logic pptFuzzy logic ppt
Fuzzy logic ppt
Priya_Srivastava
 
Fuzzy control and its applications
Fuzzy control and its applicationsFuzzy control and its applications
Fuzzy control and its applications
jeevithaelangovan
 
Fuzzy logic lec 1
Fuzzy logic lec 1Fuzzy logic lec 1
Fuzzy logic lec 1
GAFAR ZEN ALABDEEN SALH
 
Fuzzy logic in approximate Reasoning
Fuzzy logic in approximate ReasoningFuzzy logic in approximate Reasoning
Fuzzy logic in approximate Reasoning
Hoàng Đức
 
Defuzzification
DefuzzificationDefuzzification
Soft Computing-173101
Soft Computing-173101Soft Computing-173101
Soft Computing-173101
AMIT KUMAR
 
Fuzzy logic mis
Fuzzy logic misFuzzy logic mis
Fuzzy logic mis
Qamar Wajid
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
Akash Maurya
 
Chapter 5 - Fuzzy Logic
Chapter 5 - Fuzzy LogicChapter 5 - Fuzzy Logic
Chapter 5 - Fuzzy Logic
Ashique Rasool
 
Application of fuzzy logic
Application of fuzzy logicApplication of fuzzy logic
Application of fuzzy logic
Viraj Patel
 
Fuzzy Logic Seminar with Implementation
Fuzzy Logic Seminar with ImplementationFuzzy Logic Seminar with Implementation
Fuzzy Logic Seminar with Implementation
Bhaumik Parmar
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
Babu Appat
 
Swarm Intelligence - An Introduction
Swarm Intelligence - An IntroductionSwarm Intelligence - An Introduction
Swarm Intelligence - An Introduction
Rohit Bhat
 
Fuzzy logic ppt
Fuzzy logic pptFuzzy logic ppt
Fuzzy logic ppt
hammadhasan10
 

What's hot (20)

An Introduction to Soft Computing
An Introduction to Soft ComputingAn Introduction to Soft Computing
An Introduction to Soft Computing
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
 
Fuzzy Logic in the Real World
Fuzzy Logic in the Real WorldFuzzy Logic in the Real World
Fuzzy Logic in the Real World
 
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
 
Fuzzy set and its application
Fuzzy set and its applicationFuzzy set and its application
Fuzzy set and its application
 
Fuzzy Set
Fuzzy SetFuzzy Set
Fuzzy Set
 
Fuzzy logic ppt
Fuzzy logic pptFuzzy logic ppt
Fuzzy logic ppt
 
Fuzzy control and its applications
Fuzzy control and its applicationsFuzzy control and its applications
Fuzzy control and its applications
 
Fuzzy logic lec 1
Fuzzy logic lec 1Fuzzy logic lec 1
Fuzzy logic lec 1
 
Fuzzy logic in approximate Reasoning
Fuzzy logic in approximate ReasoningFuzzy logic in approximate Reasoning
Fuzzy logic in approximate Reasoning
 
Defuzzification
DefuzzificationDefuzzification
Defuzzification
 
Soft Computing-173101
Soft Computing-173101Soft Computing-173101
Soft Computing-173101
 
Fuzzy logic mis
Fuzzy logic misFuzzy logic mis
Fuzzy logic mis
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
 
Chapter 5 - Fuzzy Logic
Chapter 5 - Fuzzy LogicChapter 5 - Fuzzy Logic
Chapter 5 - Fuzzy Logic
 
Application of fuzzy logic
Application of fuzzy logicApplication of fuzzy logic
Application of fuzzy logic
 
Fuzzy Logic Seminar with Implementation
Fuzzy Logic Seminar with ImplementationFuzzy Logic Seminar with Implementation
Fuzzy Logic Seminar with Implementation
 
Fuzzy logic
Fuzzy logicFuzzy logic
Fuzzy logic
 
Swarm Intelligence - An Introduction
Swarm Intelligence - An IntroductionSwarm Intelligence - An Introduction
Swarm Intelligence - An Introduction
 
Fuzzy logic ppt
Fuzzy logic pptFuzzy logic ppt
Fuzzy logic ppt
 

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