Bilecik eyh Edebali niversitesiFen Bilimleri Enstits

Bilgisayar ve Biliim Mhendislii ABD

Do. Dr. Cihan KARAKUZU

Bulank Mantk ve Uygulamalar Dersi devi

Uyarlamal Bulank Yapay Sinir A

Parametreleri Optimizasyonu

Optimization of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Parameters

Student: Murat ZALP

Studies: Doktora

Semester: 1. Ders Dnemi

Student ID: 14132700288

Birth date: 01.04.1979

Address: Bilecik eyh Edebali niversitesi

Phone-No.: 0505.3090239

E-Mail: murat.ozalp@bilecik.edu.tr

Bilecik, 2015

NDEK LER

1 R ...........................................................................................................................1

2 E E O R ..........................................................................................................................12.1 Bulank karm Sstem (FIS)....................................................................................................22.2 Uyarlamal Snrsel Bulank karm Sstem (ANFIS)....................................................3

3 Y Y Y L A M A ..............................................................................................................33.1 rnek: MATLAB FIS Komutlar................................................................................................53.2 rnek: ANFIS Toolbox Komutlar..........................................................................................63.3 rnek: ANFIS komutlar le ver set uygulamas...........................................................73.4 rnek: D. Karaboa ABC Algortmas..................................................................................93.5 rnek: PSO ve GD le Hbrd ANFIS Optmzasyonu........................................................93.6 rnek: Babuska Toolbox Uygulamas.................................................................................12

4 O O N Y ......................................................................................................................15

5 A AY N A A L A R ..........................................................................................................16

ii

ekillerResim 1: Bulank karm sistemi................................................................................................2Resim 2: ANFIS mimarisi..............................................................................................................3Resim 3: rnek uygulamann yellik fonksiyonlar..............................................................6Resim 4: Eitim ve test verileri...................................................................................................7Resim 5: Eitim ve test verileri ayn grafikte..........................................................................8Resim 6: PSO ve GD ile hibrid ANFIS optimizasyonu........................................................12Resim 7: FMID toolbox ile temel uygulama...........................................................................13Resim 8: veri kmeleme , merkez belirleme ilemi..............................................................14

izelgeler

iii

Ksaltmalar ve Semboller

ANFIS Adaptive Neuro Fuzzy Inference System

FIS Fuzzy Inference System

ANN Artificial Neural Network

PSO Particle Swarm Optimization

GD Gradient Descent

iv

1. GR

1 G R

Bu alma, ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) sisteminin bir sezgisel

optimizasyon algoritmas ile iyiletirilmesi amac ile yaplmtr.

alma srasnda kodlama ilemlerinde MATLAB platformu kullanlmtr. Bu

platform zerinde Fuzzy Logic Toolbox ve Optimization Toolbox gibi aralardan da

faydalanlmtr.

Bata hedeflenen aama; ANFIS sisteminin ABC (Artificial Bee Colony)

algoritmas ile optimize edilmesi ve bu sistemin kodlarnn MATLAB'da toolbox

kullanmadan gelitirilmesi eklindeydi. Aratrmalar ve uygulamalar sonucunda

istenilen aamaya ulalamadndan almalar devam ettirilmektedir.

2 TEOR

Bulank mantk teorisi 1965 ylnda Lotfi Zadeh tarafndan ortaya almtr. O gnden

gnmze kadar aktif olarak almalar yaplmtr. Bulank mantk teorisinin

teknoloji alannda uyarlamalar zlelikle 1990'l yllara kadar odluka popler ve

yeniliki almalardr. Bu almalarn ksa bir zeti aada verilmitir:

1965 Lotfi Zadeh tarafndan ilk teori (USA)

1972 Toshiro Terano tarafndan ilk fuzzy alma grubu kuruldu

1973 Zadeh. fuzzy algoritmalar konusunda makale yaynlad (USA)

1974 Ebrahim Mamdani. buharl motor kontrol (UK)

1977 Hans Zimmermann. kredi/bor uygulamasnda fuzzy kullanlmas

(Germany)

1980 Hans Berliner. bulank tavla ve satran program (USA)

1984 Subway Sendai Transportation system control (Japan)

1985 Masaki Togai ve Hiroyuke Watanabe, BellLabs kapsamnda ilk bulank

ipi gelitirdi (USA)

1986 Omron'da hastalk tehisi iin bulank sistem kullanld (Japan)

1988 Omron, ilk zel amal bulank denetleyici satld (Japan)

1989 International Fuzzy Engineering Research (LIFE) isimli laboratuvar

kuruldu. Japan

1

2. TEOR

1990 Sony, bulank TV gelitirdi (Japan)

1990 Fujitsu, bulank elektronik gz gelitirdi (Japan)

1990 Takeshi Yamakawa, Fuzzy Logic Systems Institute (FLSI) enstitsn

kurdu (Japan)

1990 Siemens'te Intelligent Systems Control Laboratory kuruldu (Germany)

1991 Motorola, eitimi kiti gelitirdi (USA)

Bulank mantk teknolojisi ilerlerken, yapay sinir alar teknolojileri de ilerlemi

ve ikisini bir arada kullanmay amalayan ok sayda alma yaplmtr. Bu

almalardan gnmzde halen en yaygn kullanlan, 1993 ylnda Roger Jang

tarafndan yaynlanan ANFIS isimli modeldir.

ANFIS modeli, zetle, bulank karm sistemlerinin (FIS: Fuzzy Inference System)

parametrelerinin beirlenmesindeki zorluu amak iin oluturulmu bir sistemdir.

2.1 Bulank karm Sistemi (FIS)

Bilinen verileri kullanarak, bilinmeyen verileri elde etmek zere bulank mantktan

yararlanan sietemlerere bulank karm sistemi denmektedir. Temel FIS bileenleri

Resim 1'de gsterilmitir:

2

Resim 1: Bulank karm sistemi

2. TEOR

2.2 Uyarlamal Sinirsel Bulank karm Sistemi (ANFIS)

Jang tarafndan yaynlanan makalede sunulan ANFIS modeli Resim 2'de verilmitir.

Bu mimaride belirtilen katmanlar aada ksaca zetlenmitir:

1. Giri katmandr. Bu katmanda yelik fonksiyonlar kullanlarak giriler

bulanklatrlr.

2. Girilerin etkinlik seviyelerinin belirlendii katmandr. T-norm operatr ile

ilem yaplr.

3. Normalizasyon katmandr. Bu katmandaki her bir dmn tm dmler

iindeki arl hesaplanr.

4. Kural katmandr. Polinom formunda (px+qy+r eklinde) verilen kurallarn p,

q, r parametreleri bu katmanda tanmlanr.

5. nceki katmanlardan gelen tm sinyaller bu katmanda toplanarak sonu

verisi elde edilir.

3 UYGULAMA

Uygulama aamasnda kodlarn yazlmas iin MATLAB 2012b srm

kullanlmtr. Bu alma kapsamnda verilen kodlarn tamam belirtilen srm

zerinde uygulanmtr. Uygulama srasnda yaplan almalar aada ksaca

zetlenmitir:

3

Resim 2: ANFIS mimarisi

3. UYGULAMA

1. GUI (Graphical User Interface) kullanmnn kiisel anlamda ok fazla katks

olmayaca dnld iin, GUI kullanmndan kanlarak komut

kullanm ve program yazma ynnde almalar yapld. MATLAB yardm

dosyalar ve rnek uygulamalar incelendi.

2. MATLAB'ta ANFIS toolbox ile gelen komutlar ve kabiliyetleri incelendi.

ANFIS yaps oluturulmas iin kullanlan genfis, anfis ve evalfis komutlar

kullanlmaktadr. Ancak bu komular ile oluturulan ANFIS yapsnda

optimizasyon ynteminin deitirilemeyecei grld.

3. Jang'n kiisel WEB sayfasnda, MATLAB'da ANFIS parametrelerinin

deitirilebilmesi iin manuel ANFIS yapsnn kurulmas gerektii grld.

Bunun iin, newfis, getfis, setfis, writefis, readfis, showfis, plotfis,

plotmf komutlar ile manuel FIS oluturma konusunda almalar yapld.

4. yelik fonksiyonlarna ait ncl parametreler (antecedent, premise

parameters) ve kural parametrelerinin (consequent parameters) online ve

offline olarak uyarlanabilmesi konusunda aratrmalar yapld.

5. Manuel oluturulan FIS parametrelerine dardan mdahale edilmesi

konusunda; rnek olarak oluturulan a isminde bir FIS iin, a.input,

a.output, a.rule, a=addvar(a,...), a=addmf(a,...), a=addrule(a,...) komutlar

ile almalar yapld.

6. Robert Babuska. Tarafndan gelitirilen FMI D Eoolbox v.4.0 (Fuzzy Modeling

and Identification) ile almalar yapld. Ancak bu Toolbox ile oluturulan FIS

struct yapsnn, MATLAB'n kendi ANFIS yaps ile uyumlu olmamas

nedeniyle karklk yaand ve inceleme sreci uzad.

7. ABC algoritmasnn gelitiricisi D. Karaboa tarafndan yazlan MATLAB

ABC Algoritmas kodlar incelendi, rnek uygulamalar yaplmaya alld. Bu

kodlarda algoritmann performans testi iin kullanlan fonksiyonlar (Ackley's,

Sphere, Rosenbrock, vb.) incelendi. Data setler ile ayn algoritma kullanlmaya

alld.

8. ABC uygulamasnn MATLAB ierisinde hazr Toolbox' olmamas ve Genetik

Algoritma'nn Toolbox' olmas nedeniyle, Genetik Algoritma optimizasyonu

incelendi.

4

3. UYGULAMA

9. PSO zerine oka alma yaplm olduu iin, MATLAB'da PSO

uygulanmas konusunda almalar incelendi, anlamaya ve uygulamaya

alld.

10. Mathworks firmasnn File Exchange servisi zerinden paylalan

uygulamalar incelendi. Bunlardan faydalanarak hedefe ulamaya alld.

11. Uygulama kodlar ile urarken bir yandan da elektronik veritabanlarnda

zellikle de IEEExplore'da makale taramas yapld.

12. Aratrmalar srasnda Hindistan Tez veritabanndan da faydalanld:

http://shodhganga.inflibnet.ac.in/

Bu alma kapsamnda incelenen ve gereklenen uygulamalar, aada balklar

halinde ksaca aklanmtr.

3.1 rnek: MATLAB FIS Komutlar

ncelikle MATLAB'da FIS oluturma ve dzenleme iin kullanlacak komutlar

renilmeye allmtr. MATLAB yardm belgelerinden alnm ve incelenmi olan

rnein kodlar aada verilmitir:

% http://www.mathworks.com/help/fuzzy/genfis1.html%% Generate a FIS using grid partition.data = [rand(10,1) 10*rand(10,1)-5 rand(10,1)];

numMFs = [3 7];

mfType = char('pimf','trimf');

fismat = genfis1(data,numMFs,mfType);

%% Plot the FIS input membership functions.[x,mf] = plotmf(fismat,'input',1);

subplot(2,1,1), plot(x,mf);

xlabel('input 1 (pimf)');

[x,mf] = plotmf(fismat,'input',2);

subplot(2,1,2), plot(x,mf);

xlabel('input 2 (trimf)');

stte kodlar verilmi olan uygulamann kts altta verilmitir:

5

3. UYGULAMA

3.2 rnek: ANFIS Toolbox Komutlar

MATLAB yardm belgelerinden alnan rnek uygulama zerinde incelemeler

yaplmtr. Bu rnek uygulama, en temel ANFIS yapsn komutlar ile

oluturmaktadr. lgili program kodu aada verilmitir:

%% Create single-input-single-output training data.x = (0:0.2:10)';

y = sin(2*x)./exp(x/5);

trnData = [x y];

%% Define an FIS structure with five bell-shaped input membership functions.numMFs = 5;

mfType = 'gbellmf';

in_fis = genfis1(trnData,numMFs,mfType);

%% Train the FIS using 20 training epochs. Suppress the Command Window display.epoch_n = 20;

dispOpt = zeros(1,4); % Display Optionsout_fis = anfis(trnData,in_fis,20,dispOpt);

%% Compare the ANFIS output with the training data.plot(x,y,'xb',x,evalfis(x,out_fis),'or');

legend('Training Data','ANFIS Output');

6

Resim 3: rnek uygulamann yellik fonksiyonlar

3. UYGULAMA

stte kodlar verilmi olan uygulamann kts aada verilmitir:

Bu uygulamada, y = sin(2*x)./exp(x/5) eklinde belirtilen bir fonksiyonun

rettii deer kmesi baz alnmtr. genfis1 komutu ile FIS oluturulmu, anfis

komutu ile oluturulan bu FIS eitilmi ve evalfis komutu ile ANFIS yapsnn

verecei cevaplar elde edilmitir.

stteki uygulamada fonksiyondan retilen verilerin yerine, eldeki bir veri

kmesini kullanmak iin aadaki ekilde uygulama yaplmtr:

x = [0, 5, 10, 20, 30, 40]';

y = [1.787, 1.519, 1.307, 1.002, 0.7975, 0.6529]';

trnData = [x y];

Bizim yapmamz gereken uygulamada elimizde bir fonksiyon yerine sadece

saysal deerler olacandan, stteki uygulama zerinde farkl verilerle allmtr.

3.3 rnek: ANFIS komutlar ile veri seti uygulamas

Bu uygulamada, matris biimindeki bir veri seti hem eitim hem de test iin

kullanlyor. Veri seti iki paraya blnyor. Bunu yapmak iin tek sayl ve if

sayl indisler ayrlyor. Son olarak eitim verileri ile test verileri ayn grafikte

izdiriliyor. Uygulama kodlar ve kts aada verilmitir:

% y = 0 . 6 sin( x ) + 0 . 3 sin( 3 x ) + 0 . 1 sin( 5 x )% Number of input data points numPts = 51 and input data xnumPts=51; x=linspace(-1,1,numPts)';

7

Resim 4: Eitim ve test verileri

3. UYGULAMA

y=0.6*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x);

% Store data in matrix; use part for training part for checkingdata=[x y]; % total data settrndata = data(1:2:numPts,:); % training data set% 1'den bala. 2'er git. numPts'ye kadar git.chkdata = data(2:2:numPts,:); % checking data set% number of membership functionsnummfs=5;

mftype='gbellmf'; % membership functions type is generalized bellfismat = genfis1(trndata,nummfs,mftype);

%% Now start the actual optimization procedure by calling anfis .% Determine number of iterationsnumepochs = 40;

% Start the optimization[fismat1, trnerr, ss, fismat2, chkerr]= ...anfis(trndata, fismat, numepochs, NaN, chkdata);

out=evalfis(chkdata(:,1),fismat1);% Evaluates the outputfigure;hold;

plot(x,y,'-g','LineWidth',1); grid

plot(chkdata(:,1),chkdata(:,2),'.k','LineWidth',2);

plot(chkdata(:,1),out,'xr','LineWidth',2);

legend('Gercek fonksiyon','Egitim verisi','Cikis verileri');

8

Resim 5: Eitim ve test verileri ayn grafikte

3. UYGULAMA

3.4 rnek: D. Karabo a ABC Algoritmas

D. Karaboa tarafndan, algoritma iin oluturulan WEB sayfas zerinden

algoritmann MATLAB kodlar indirildi. Kodlar anlalmaya alld ancak temel

parametrelerin ve eitim verilerinin deiirilmesinden teye gidilemedi. Aada bu

kodlarn parametre tanmlama ksm verilmitir:

%/* Control Parameters of ABC algorithm*/NP=20; %/* The number of colony size (employed bees+onlooker bees)*/FoodNumber=NP/2; %/*The number of food sources equals the half of the colony size*/limit=100; %/*A food source which could not be improved through "limit" trials is abandoned by its employed bee*/maxCycle=5; %/*The number of cycles for foraging {a stopping criteria}*/

%/* Problem specific variables*/objfun='TestData'; %cost function to be optimizedD=100; %/*The number of parameters of the problem to be optimized*/ub=ones(1,D)*100; %/*lower bounds of the parameters. */lb=ones(1,D)*(-100);%/*upper bound of the parameters.*/

runtime=1;%/*Algorithm can be run many times in order to see its robustness*/

3.5 rnek: PSO ve GD ile Hibrid ANFIS Optimizasyonu

Bu uygulamada, 2007 ylnda Ahmadieh Khanesar tarafndan IEEE'de Hybrid

Training of Recurrent Fuzzy Neural Network Model isimli almann kodlar ile

kullanlmtr.

Yaynlanan almada; PSO (Particle Swarm Optimization) ve GD (Gradient

Descent) algoritmalar birlikte kullanlarak ANFIS eitimi salanmtr. yelik

fonksiyonlarn optimize etmek iin PSO kullanlmtr. GD ise kural parametrelerini

optimize etmek iin kullanlmtr. Aada uygulamann kodlar ve ekran kts

verilmitir:

% mainMaxiter=2;

popsize=10;

% rand('state',1);numofMF=[2 2];

numofinput=2;

9

3. UYGULAMA

vec=24;

net=createnf(numofinput,numofMF);

pop=2*rand(popsize,vec/3)-1;

pop=sort(pop')'

pop=[pop rand(popsize,vec/3)];

pop=[pop rand(popsize,vec/3)-0.5];

v=0.2*rand(popsize,vec)-0.1;

load('dat5.mat');

% x=2*(x-min(x))/(max(x)-min(x))-1;u1=u(1:500);

u2=y(1:500);

% u3=x(1+10:500+10);utrain=[u1' u2']; %seti ikiye blyor. yarsn eitim iin kullanyor.ytrain(:,1)=y(2:501);

u1t=u(501:1001); %setin geri kalan ksm test verisiu2t=y(501:1001);

ut=[u1t' u2t'];

yt(:,1)=y(502:1002);

y=ytrain;

u=utrain;

for i=1:popsize alpha{i}=-1+2*rand(size(net.alpha));

endfor i=1:popsize temp=cost(pop(i,:),u,y,numofMF,numofinput,alpha{i});

f(i)=temp{1};

endpbest=f;

[gbest lab1]=min(f);

xgbest=pop(lab1,:);

alphagbest=alpha{lab1};

alphapbest=alpha;

vmax=0.1; c1=1; c2=1;

% figure(1)temptemp=[];

temptemp1=[];

figure(1)

gbest1=gbest;

II=0;

for iter=1:Maxiteriter

% pause(0.1)

10

3. UYGULAMA

if gbest1==gbest II=II+1;

else gbest1=gbest;

II=0;

end if II==5 II=0;

v=0.2*rand(popsize,vec)-0.1;

end for i=1:popsize temp=cost(pop(i,:),u,y,numofMF,numofinput,alpha{i});

alpha{i}=temp{2};

f(i)=temp{1};

end for i=1:popsize if f(i)

3. UYGULAMA

pop=pop+v;

temptemp=[temptemp gbest];

alaki=cost(xgbest,ut,yt,numofMF,numofinput,alphagbest);

temptemp1=[temptemp1 alaki{1}];

plot(temptemp);

hold on

plot(temptemp1,'r');

drawnow

endcost1(xgbest,u,y,numofMF,numofinput,alphagbest)

cost1(xgbest,ut,yt,numofMF,numofinput,alphagbest)

gbest

clc

[pp, iterasyon]=min(temptemp1)

temptemp(iterasyon)

Resim 6: PSO ve GD ile hibrid ANFIS optimizasyonu

3.6 rnek: Babuska Toolbox Uygulamas

Robert Babuska, bulank sistemler konusunda ok sayda alma yapmtr. Kendisi

de MATLAB ile kullanlmak zere, FMID (Fuzzy Modeling and Identification) isminde

bir toolbox gelitirmitir. Bu toolbox kullanlarak, ayn MATLAB'n dahili FIS/ANFIS

12

3. UYGULAMA

komutlar gibi FIS sistemler uygulanabilmektedir. Babuska'nn toolbox'nn zellii

ise hem ok sade kod gelitirmeye olanak vermesi hem de parametrelerin

dzenlenmesi konusunda daha esnek olmasdr. Dier tarafan; FIS yapsn dorudan

LaTEX biimine evirme gibi gzel zellikleri de bulunmaktadr. Toolbox

kurulduktan sonra, fmidemo komutu ile toolbox ierisinde hazr gelen demolar

incelenebilir.

Aada FMID kullanlan basit bir SISO (tek giri ve tek kl) uygulamann

kodlar ve kts verilmitir:

% This example is implemented in statdemo.%First, prepare the structure containing the input and output datau = (0:0.02:1)';

y = sin(7*u);

Dat.U = u;

Dat.Y = y;

Par.c= 5;

Par.ante = 2;

% Now fmclust which automatically constructs the% fuzzy model and returns it in the structure FM:[FM,Mu] = fmclust(Dat,Par);

% The output of the model can be computed for the any input data by:[ym,VAF] = fmsim(u,y,FM);

legend ('gercek degerler','uretilen degerler');

13

Resim 7: FMID toolbox ile temel uygulama

3. UYGULAMA

FMID toolbox komutlar ile ilgili rnek kodlar olduka okunakl olmaktadr.

Yukardaki koda bakldnda temel olarak 3 blmden olumaktadr. lk blmde

parametrelerin ve verilerin belirlenmesi salanmaktadr. Ikinci blmde, fmcluster

komutu ile ANFIS oluturulmaktadr. Son ksmda da fmsim komutu ile grafikler

izdirilmektedir. Fmcluster komutu iki parametre almaktadr. Bu parametrelerin ikisi

de matris biiminde vektrel deikenlerden oluan struct veri yaplardr.

fmcluster komutu, ANFIS'i oluturmak iin kullanlmaktadr. Komutun grevi

olarak clustering (kmeleme) ifadesi yer almaktadr. Buradaki kmeleme, eitim veri

setinin kmelenmesi ve bu sayede kural saysnn optimize edilmesi amacn

tamaktadr. Par.c=5 eklinde yaplan veri atama ilemi ile, fmcluster komutunun, 5

tane kme oluturmas, dolaysyla FIS ierisinde 5 tane kural kullanmas gerektiini

belirtir. Kmeleme yaparken, Gustafson-Kessel algoritmasn kullanmaktadr.

Aada rnek bir kmeleme ilemi ekran grnts verilmitir:

14

Resim 8: veri kmeleme , merkez belirleme ilemi

4. SONU

4 SONU

Hedeflediimiz sonuca ulalamamtr. alma srasnda yaanan problemler

aada zetlenmitir:

1. Yapay Sinir Alar konusunda bilgi eksiklii

2. Optimizasyon konusunda bilgi eksiklii

3. Bulank Sistemler konusunda tecrbesizlik

ANFIS yapsnn, farkl optimizasyon algoritmalar ile eitilmesi konusunda

almaya devam edilmektedir. Babuska'nn toolbox' zerine allmas

palnlanmaktadr.

15

5. KAYNAKLAR

5 KAYNAKLAR

Kodlar ve aklamalar gibi spesifik kaynaklar dorudan metnin iinde link olarak

veya kodlarn banda aklama olarak verilmitir. Bunlarn haricinde yararlanlan

kaynaklar sralanmtr.

A EAP LAR

1. Ercan ztemel, Yapay Sinir A lar

2. Leonid Reznik, Fuzzy Controllers

3. S. N. Sivanandam, S. Sumathi and S. N. Deepa, Introduction to Fuzzy Logic using

MATLAB

4. Vasilios N. Katsikis, MATLAB - A Fundamental Tool for Scientific Computing and

Engineering Applications Volume_2

5. Earl Cox - Fuzzy Modeling Tools for Data Mining and Knowledge Discovery

6. Matthew A. Martin, Flirtation, a Very Fuzzy Prospect: a Flirtation Advisor

7. J. Wesley Hines, Fuzzy and Neural Approaches in Engineering MATLAB

Supplement

8. Mathworks, Fuzzy Logic Toolbox User's Guide

9. Roger Jang, Neuro-Fuzzy and Soft Computing

MAAALE ve E EZLER

1. Ahmadieh Khanesar, Hybrid Training of Recurrent Fuzzy Neural Network Model

2. Cristopher R. Houck, Genetic Algorithm for Function Optimization: A Matlab

Implementation

3. Nafiz Berber & Asl Boru, Adapt f a yapisina dayali bulanik ikarim s stem le hava

tahm n

4. Hasan Rza ZALIK & Ali Fazl UYGUR, Dinamik Sistemlerin Uyumlu Sinirsel-

Bulank A Yapsna Dayal Etkin Modellenmesi

16

5. KAYNAKLAR

5. Nthabiseng Hlalele, Imputation of Missing Data Using PCA, Neuro-Fuzzy and

Genetic Algorithms

6. Roger Jang, ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System

7. Dervis Karaboga & Ebubekir Kaya, Training ANFIS Using Artificial Bee Colony

Algorithm

8. Mohamed Mosaad & Fawzan Salem, LFC based adaptive PID controller using ANN

and ANFIS techniques

9. Mourad Turki & Sana Bouzaida, Modeling and OnLine Control of Nonlinear Systems

using Neuro Fuzzy Learning tuned by Metaheuristic Algorithms

10.zlem Yldrm, Sezg sel Arama Algor tma Tabanli Bulanik S stem Opt m zasyonu

11.Sekin TAMER, Paracik Srs Opt m zasyon Algor tmasi le Bulanik Nral A

E t m

12.Tufan na, BBO Algoritmasnn Optimizasyon Ba armnn ncelenmesi

17

1 GR2 TEOR2.1 Bulank karm Sistemi (FIS)2.2 Uyarlamal Sinirsel Bulank karm Sistemi (ANFIS)

3 UYGULAMA3.1 rnek: MATLAB FIS Komutlar3.2 rnek: ANFIS Toolbox Komutlar3.3 rnek: ANFIS komutlar ile veri seti uygulamas3.4 rnek: D. Karaboa ABC Algoritmas3.5 rnek: PSO ve GD ile Hibrid ANFIS Optimizasyonu3.6 rnek: Babuska Toolbox Uygulamas

4 SONU5 KAYNAKLAR