Bulanık Uzman Sistemler

Esnek tekniklerin özünde temel olarak bulanık mantık ve uygulamaları yer almaktadır. Bulanık mantıkla iliĢkili uygulamaların çoğu da iliĢkisel yön ile ilgilidir. Epistemik yön, temel olarak, bilgi sunumu, doğal diller, semantikler ve uzman sistemlerle ilgilidir.

Bulanık mantığın uygulamada pek çok yararı bulunmaktadır. Bulanık mantığın arka plandaki teorileri basit ve kolayca anlaĢılabilirdir. Esnek olup kesin olmayan verileri ve olasılık durumlarını, doğrusal olmayan fonksiyonları uzman görüĢüne dayandırarak modelleyebilir ve uzman sistemlerin yeteneğini de artırır (Baykal ve Beyan, 2004:42).

Bulanık uzman sistem, veriler için bulanık kümeleri, üyelik fonksiyonlarını ve kural tabanını kullanan bir sistemdir (Givargis, 2009:201). Bulanık uzman sistem, klasik mantık yerine bulanık mantık kullanan bir sistemdir.

Verilerin yetersiz az olduğu sistemlerin araĢtırılmasında bulanık olan girdi ve çıktı bilgilerinden bulanık mantık kurallarının kullanılması ile anlamlı ve yararlı çözüm çıkarımlarının yapılması yoluna gidilebilir (Baykal ve Beyan, 2004:306). Bulanık uzman sistem veriler üzerinde akıl yürütme yapabilmek için Boole mantığı yerine, fonksiyon ve kuralların bulanık üyelik özelliklerini kullanan bir uzman sistemdir (Allahverdi, 2002:161).

Bulanık uzman sistemin, kural tabanının temel paradigmasında bulanık algoritması vardır. Bulanık uzman sistem içeren sistemlerde uzman bilgi tabanlı basit bir kural tabanı algoritması bulunmaktadır. Bu sistemde giriĢler ve çıkıĢlar arasındaki iliĢkileri temsil eden, kural tabanı içinde kodlanmıĢ bilgi, insan deneyimi ve sezgi yer almaktadır (Zaheeruddin, 2006:762). Genel olarak iki tip bulanık uzman sistem vardır. Bunlar: bulanık kontrol ve bulanık mantıktır. Her iki tipin de niteliksel yöntemleri farklıdır. Bulanık kontrolü ilk olarak bir çimento fabrikası için Mamdani tarafından 1976 yılında baĢarıyla planlanmıĢtır (Siler and Buckley, 2005:5).

Bulanık mantık, kural tabanlı muhakemesi ile bulanık çıkarım sistemleri ve modelleme kontrolünde geniĢ uygulama alanları bulmuĢtur. Bulanık uzman sistemlerde bulanık kural taban esaslı çalıĢan sistemlerdir (Haji and Assadi, 2009:619). Bulanık mantıkla ilgili yöntem ve tekniklerin yaygın olarak kullanıldığı temel alanlar: görüntü iĢleme, sinyal iĢleme, denetleyici sistemler, uzman sistemler, veri tabanları ve veri madenciliği olarak sıralanabilir (Baykal ve Beyan, 2004:101). Bulanık uzman sistemler bulanık mantık paradigması ile hareket ederler. Dolayısıyla Uzman sistemler ile bulanık uzman sistemler arasında faklılıklar vardır. Ġki sistem arasındaki farklar aĢağıdaki baĢlık altında incelenmiĢtir.

2.4.1. Uzman Sistem ve Bulanık Uzman Sistem Farkı

Uzman sistemler farklı melez yaklaĢımlarla birlikte tasarlanabilmektedir. Bunlardan bir tanesi de bulanık uzman sistemdir. Bulanık mantığın avantajlarını uzman sistemle birleĢtiren bulanık uzman sistemler esnek bir yapıya sahiptirler. Bulanık mantığın ana fikri dilsel ifadeler ve konuĢma dili olduğu için anlaĢılması kolaydır. Bu nedenle bulanık uzman sistemler pratik bir yapıya sahiptirler. Bulanık mantığa dayalı geliĢtirilen bulanık uzman sistemler, geleneksel uzman sistemlerden farklı olarak sembolik akıl yürütme yerine sayısal iĢlemler kullanarak akıl yürütme yaparlar (Zadeh, 1983:198). Dolayısıyla bulanık uzman sistemler tam ve kesin karar verme yeteneğine sahiptir.

Geleneksel uzman sistemler farklı kombinasyon yönleri ile bulanık uzman sistemlerden ayrılırlar. Bulanık uzman sistemler doğal belirsizlik içinde öznel standardizasyon hesapları yaparlar (Genske and Heinrich, 2009:2465).

Bulanık uzman sistemler çıkarım prosedüründeki kalıpları karĢılaĢtırmada deneme yanılma yöntemini kullanır. Ayrıca ileri geri mantık yürütme ihtiyacını ortadan kaldıran bir matrisin kullanılması da bulanık uzman sistemi uzman sistemden ayıran özellikler arasındadır (Kahya, 2003:29).

2.4.2. Bulanık Uzman Sistemin Yapısı

Günlük hayatta insanlar, sağduyularına güvenir ve belirsizlik içeren net olmayan sezgisel ve sözel terimler kullanırlar. Bu terimlerin sayısal olarak ifade edilebilmesi için bulanık küme yaklaĢımı geliĢtirilmiĢtir. Bulanık uzman sistemler belirsizliği ve bulanık bilgiyi değerlendirebilen bir uzman sistemdir.

Bulanık uzman sistemler giriĢ değerleri bulanık kurallar ile iĢlerler, ancak çıkıĢlar bulanık olmayabilir. Bulanık uzman sistem, bulanık kümeleri ve bulanık mantık kurallarını içine alan ve bir uzman gibi akıl yürütme yapabilen bilgi tabanlı bir sistemdir (Dokas and at al., 2009:11). Bulanık uzman sistemler bulanık modelleme ilkelerine göre kurulurlar. Genel olarak tercih edilen model tipi Mamdani yaklaĢımı (Baykal ve Beyan, 2004:307). olmakla birlikte en çok kullanılan çıkarım tekniğidir. Ebrahim Mamdani, ilk buhar makinesi ve kaynama kombinasyonu bulanık sistemini geliĢtirmiĢtir. Ġnsan uzmanlar tarafından arz edilen bulanık kurallar kümesini uygulamıĢtır (Fuzzy Expert Systems, 2003:1)

Bir bulanık uzman sistem, bilgi tabanı, bulanıklaĢtırma, çıkarım motoru ve durulaĢtırma bölümlerinden oluĢmaktadır. ġekil 12‟de bir bulanık uzman sistem yapısı görülmektedir.

ġekil 12. Bir Bulanık Uzman Sistem Tasarımı (Baykal ve Beyan,2004:307). Bulanık uzman sistem yapısı bulanık mantık denetleyicilerine benzer. Bulanık mantık denetleyicilerinde olduğu gibi bulandırma ara yüzü, bilgi tabanı, çıkarım motoru olabilir. Bulanık uzman sistemlerde çıkarım süreci üç veya dört adımdan oluĢur. Bir bulanık kural tabanlı uzman sistem dört bileĢenden oluĢur. Bunlar; bulanıklaĢtırma, bilgi tabanı, çıkarım motoru ve durulaĢtırma olarak sıralanabilir (Givargis, 2009:201). - Bulanıklaştırma: Her bir kural varsayımının doğruluk derecesini belirlemek için gerçek değerlere uygulanmıĢ giriĢ değiĢkenleri üzerinde üyelik fonksiyonlarının belirlenmesidir. Üyelik fonksiyonu 0 ile 1 arasında her değeri alabilir. DeğiĢkenin üyelik derecesini tanımlamak için kullanılan üyelik fonksiyonları dilsel ifadelerden oluĢur. Üyelik fonksiyonları 0 ile 1 arasında üyelik derecesine sahiptirler.

- Bilgi Tabanı: Bilgi tabanı problemlerin anlaĢılması, formülasyonu ve çözümü için gerekli olan tüm bilgileri içerir ve bünyesinde olaylar ve durumlar hakkında bilgi ve bunlar arasındaki mantıksal iliĢki yapılarını barındırır. Bilgi tabanı bir veri ve kural tabanını içerir. Uygulama alanındaki uzman bilgisi ile oluĢturulur.

“Veri tabanı bulanık üyelik fonksiyonlarının oluĢturduğu temel dilsel ifadeleri kapsamaktadır” (Givargis, 2009:201). Çıkarım motoru Bilgi Tabanı Kural tabanı BulanıklaĢtırma DurulaĢtırma

Kesin girdi Bulanık girdi Bulanık çıktı Kesin çıktı

Bulanık bir kural, bulanık bir deyim ve tekliften oluĢmaktadır. Bulanık kural formu: “EĞER(IF) bulanık deyim ĠSE bulanık teklif” Ģeklindedir. Bulanık bir teklif, X uzayında bulanık bir küme olan A için “x,A‟dır.” genel Ģeklinin “yükseklik uzundur” gibi verilen bazı dilsel değiĢkenler için bir değer öne süren bir durumdur. Bulanık bir deyim, bulanık teklifin cebirsel ikili ifadesidir (Kahya, 2003:29).

Bulanık uzman sistemlerde kural yapısı giriĢ ve çıkıĢları birleĢtiren (IF….THEN- EĞER….ĠSE) formatındaki kurallardır. Aradaki bağlaç operatörleri VE (AND), VEYA (OR), DEĞĠL (NOT) Ģeklinde kullanılabilir. Bulanık uzman sistemlerdeki kural formu;

EĞER x düşük VE y yüksek ĠSE z orta‟dır.

Burada x ve y değiĢkenleri giriĢ, z değiĢkeni çıkıĢ değerini ifade etmekte olup; x giriĢ değiĢkeni düĢük tanımlı bir üyelik fonksiyonunu, y giriĢ değiĢkeni yüksek tanımlı üyelik fonksiyonunu ve z çıkıĢ değiĢkeni orta tanımlı bir üyelik fonksiyonu olduğu anlaĢılmaktadır. Kural iki bölümden oluĢmaktadır. IF bölümü koĢul, THEN bölümü ise sonuç bölümü olarak adlandırılır. KoĢul kısmı doğru ve yanlıĢları değerlendiren tarifler Ģeklinde, THEN bölümü de faaliyetleri yerine getirecek ve sonuçlandıracak biçimde yazılırlar.

Bulanık kural tabanı tam, tutarlı ve kesin olmalıdır. Tam olmalıdır yani olası koĢulların hiç birisi atlanmamalıdır. Tutarlı olmalıdır, çeliĢkili sonuçlar bulunmamalıdır. Kural tabanı kesin olması demek ise fazla ya da eksik olmaması anlamına gelmektedir (Baykal ve Beyan, 2004:205). Bulanık uzman sistemde kullanılan kurallar genelde birden fazla üretilir. Her kural için faklı ağırlıklar verilip kuralların sıralaması bilgi tabanına aktarılabilir. Bilgi tabanı yukarıda açıklanmıĢ olan giriĢ ve çıkıĢları birleĢtiren kural formatında yazılmıĢ olan kurallardan oluĢmaktadır.

- Çıkarım motoru: Her bir kuralın varsayım kısmı için doğru değerlerin hesaplanması

ve bu değerlerin her kuralın çıkarım kısmına uygulanmasıdır. Bulanık giriĢlere göre bulanık çıkıĢları bulanık kurallarla üreten mekanizmadır. Bir anlamda da uzman sistemin beynidir diyebiliriz. Probleme çözüm üretir ve sistem bilgisinin nasıl kullanılacağı hakkındaki kararları çıkarım mekanizması verir.

“Çıkarım motoru bir bulanık uzman sistemdeki IF-THEN ile belirtilen kurallarla bir

dizi sonuç geliĢtirir” (Givargis, 2009:201). Uzman bilgisine dayalı kurallara göre eldeki bilgilerden çıkarım yapar. BaĢlıca bulanık çıkarım sistemleri; Mamdani, Sugeno ve Tsukamoto tipi bulanık çıkarımlardır. Bulanık çıkarım diyagramı Ģekil 13‟de verilmiĢtir.

ġekil 13. Bulanık Çıkarım Diyagramı (Kahya,2003:32)

Bulanık çıkarım, bulanık mantık kullanarak ayrıntılı olarak verilen giriĢ değiĢkenlerini çıkıĢ haline dönüĢtürür.

“1975‟de Londra Üniversitesi Profesörü Ebrahim Mamdani, ilk buhar makinesi

ve kaynama kombinasyonu bulanık sistemini geliĢtirmiĢtir. Ġnsan uzmanlar tarafından sunulan bulanık kurallar kümesini uygulamıĢtır”(Fuzzy Expert System, 2009:1).

“En yaygın kullanılan çıkarım yöntemlerinden birisi “Mamdani” sitili çıkarımdır. Mamdani sitili daha sezgisel ve insan davranıĢına yakındır. Bu çıkarımda mevcut kurallar Max-Min iĢlemine tabii tutularak birleĢtirilir” (Ballı, Uğur, Korukoğlu, 2009:842). Mamdani yöntemi Max-Min iĢlemleriyle aĢağıda gösterilen basit bir yapı üzerine kurulmuĢtur.

IF x=

A

B

C

Burada x ve y giriĢ değiĢkenleri

A

B

C

değiĢken dilsel değerler vardır. Mamdani yöntemi Takagi ve Sugeno-Kang(TSK) yöntemlerine göre avantajları vardır. Çünkü Mamdani yöntemini anlamak kolaydır ve bulanık kümeler açısından sistem çıkıĢı daha kolay tanımlanır (Fares, 2008:187).

Mamdani tipi çıkarım modeli 4 adımda gerçekleşmektedir;