Solar Tracking System based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

Fotovoltaik panellerin güç toplama verimliliğini artırmak için genellikle güneş takip sistemleri (GTS) ile entegre edilmelidir. Bu çalışmada, uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım uygulaması ile GTS sunulmuştur. GTS, zenit ve azimut açılarını kontrol eden iki motora sahip çift eksenli olarak tasarlanmıştır. Bu motorların hızının kontrol edilmesi için ANFIS’in tasarlanmasından sonra bulanık mantık kontrolörünün giriş-çıkış ilişkisini öğrenmek için yapay sinir ağı eğitilmiştir. Pozisyon hatası ve hatanın değişimi modellerin girişi olarak alınmıştır. Motora uygulanan gerilim modellerin çıkışı olarak alınmıştır. ANFIS modelde, deneysel verilerden doğrudan üretilen kurallar kümesine sahip yapay sinir ağının öğrenme yeteneği ile bulanık çıkarım modeli birleştirilir. Sonuç olarak, elde edilen sonuçlar GTS için amaçlanan kontrol yaklaşımının doğru cevap ve takip etme etkinliğini doğrular.Solar tracking systems (STS) should usually be integrated with photovoltaic (PV) panel so that the photovoltaic panels can increase power collection efficiency. In this paper, STS with implementation of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is presented. STS designed as dual axis has two motors that control azimuth angle and zenith angle. After designing an ANFIS for controlling these motors' speed, a Neural Network is trained to learn the input–output relationship of fuzzy logic controller. Position error and error variation were taken as model’s inputs. Applied voltage to the motor was taken as model's output. The ANFIS model is combined modeling function of fuzzy inference with the learning ability of artificial neural network that has set of rules generated directly from the experimental data. Finally, the obtained results confirm the tracking efficiency and correct response of the proposed control approach for STS

Neuro-fuzzy decision support system for selecting players in basketball

Decision Support Systems (DSS) are a kind of information systems and support effective decision making for multi-criteria problems. Artificial Neural Networks (ANN) are capable of general pattern classifications and recently used in decision support systems for assessment of pattern between criteria and alternatives. An ANN consists of a number of very simple and highly interconnected neurons which are used for modeling decision problems. In statistical decision making methods, decision making is the evaluation of alternatives according to some certain criteria and then preference scores are computed for each alternative. According to these numerical results, an alternative best meeting all the criteria is chosen and decision making is performed. Unlike these criteria described quantitatively, there are some problems involving qualitative criteria including some ambiguities and only expressed as linguistic so that they can not be precisely described. Multi-criteria decision problems may contain non-linear and uncertain criteria. In that case, fuzzy approaches are used for modeling non-linear attributes and informations. Uncertain criteria can be explained with fuzzy sets and membership functions. In daily life, there are a lot of complex problems which has vague and ambiguous information such as "selection appropriate players for basketball game". For this example, information may contain uncertain terms like "Player shots very well". In basketball game, there are a lot of criteria for selecting appropriate players and they can be divided into two groups: physical measurement criteria (vertical jump, height, weight etc.) and observation criteria (match observation, dripling, collective drills etc.). In this study, the aim is to develop a model which allows choosing the most appropriate basketball players. To realize this aim, it is studied how to evaluate together the numerical measurements of physical criteria and criteria that is analyzed via observation which is digitally immeasurable. For solving this problem, a concurrent Neuro-Fuzzy Decision Support System (NFDSS) model is developed. The model has been applied for twelve players in age between seven and fourteen by obtaining player's physical appropriateness measurement and observation criteria values. For all players, ten physical appropriateness criteria which are vertical jump, muscular power, action rapidity, reaction time (as to sound), height, weight, body mass index, body fat rate, endurance and anaerobic power have been measured in laboratory. Then values of observation criteria which are dripling, pass, shot, collective drills and observing match have been expressed by using linguistic values. For example, "Player shots very well". In this example, the linguistic variable "shot" indicates a fuzzy set. Then all criteria values have been inserted to NFDSS for evaluation. NFDSS is built by using Matlab M-files. The next purpose is to investigate the appropriateness of the developed model for the system. NFDSS contains five layers. First layer is input layer and transmits external crisp physical measurement values to the next layer. Layer 2 is the fuzzification layer. This layer receives a crisp input and determines the degree  to which this input belongs to fuzzy set. Then they are sent to ANN component (Layer 3) that comprises two ANN: ANN1 and ANN2. ANN1 is used for physical measurement values and ANN2 is used for observation values. During this process, physical appropriateness criteria values and observation criteria values have been combined by using criteria weights It has been ensured that using both significant criteria and the weights of criteria make results more sensitive. The Outputs of ANN1 and ANN2 are evaluated by Layer 4 which is called Fuzzy Inference System (FIS). In FIS, ANN1 and ANN2 values are joined by using rule-base. Rule-base has nine different rules. Some examples of rules: Rule 1: IF ANN1 is low AND ANN2 is low THEN Performance is very low. Rule 2: IF ANN1 is low AND ANN2 is medium THEN Performance is low. In Layer 5, the system's output is a crips number that represents player's performance value. After this joining process, player's final decision values were listed in descending order. This list has been compared with coach's list that was taken from the coach by using Spearman Rank Correlation Test.  As a result of the comparisons, it has been seen that there is a strong relationship between developed the NFDSS result and coach's result. As the obtained results, it is seen that developed model is appropriate and consistent. Keywords: Neuro-Fuzzy systems, decision support systems, artificial neural networks, fuzzy logic, multi-criteria decision making.  Karar Destek Sistemleri (KDS), bilgi sistemlerinin bir türü olup çok sayıda kritere sahip problemlerde etkin karar verme işlemini kolaylaştırmaktadır. Yapay Sinir Ağları (YSA), benzer özelliklerin sınıflandırılması yeteneğine sahiptir ve günümüzde KDS'de kriterler ve alternatifler arasındaki örüntünün belirlenmesinde kullanılmaktadır. Karar problemleri, belirsizlik içeren ve doğrusal olmayan  kriterler içerebilir. Bu tür belirsizlik içeren durumlarda doğrusal olmayan özelliklerin modellenmesi için bulanık yaklaşımlar kullanılır. Günlük hayatta “basketbolda en uygun oyuncuların seçimi” gibi karmaşık problemler mevcuttur. Basketbol oyununda oyuncuların değerlendirilmesi çok sayıda kritere göre yapılır ve tüm kriterler, fiziksel uygunluk ve gözlem kriterleri olarak iki gruba ayrılmaktadır. Yapılan bu çalışmada, fiziksel ölçümlerle sayısal olarak değerlendirilebilen kriterlerin ve sayısal olarak ölçülemeyen, gözlem yoluyla belirlenen dilsel kriterlerin nasıl bir arada değerlendirilebileceği üzerine basketbolda oyuncu seçimi için bir model olarak Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık bileşimi ile melez bir eşzamanlı Sinirsel-Bulanık Karar Destek Sistemi (SBKDS) geliştirilmiştir. Geliştirilen model, yedi-on dört yaş grubu on iki adet aday içerisinden on beş farklı kritere göre basketbola uygun ve yetenekli oyuncuların seçilmesi için uygulanmıştır. Kriter ağırlıklarının kullanılması ile önemli kriterlerin öne çıkması ve sonucun daha hassas olması sağlanılmıştır. Uygulama sonucunda elde edilen sıralama, daha önce uzman kişiden alınan sıralama ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda uzman kişinin verdiği sonuçlar ve geliştirilen modelin verdiği sonuçlar arasında anlamlı bir ilişki olduğu görülmüş ve geliştirilen yöntemin doğru ve tutarlı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Sinirsel-bulanık sistemler, karar destek sistemi, yapay sinir ağı, bulanık mantık, çok kriterli karar verme. &nbsp

Returned Product Acquisition Pricing by Adaptive Neuro Fuzzy Inference System

In recent years, reverse logistics have become increasingly important for the firms as a both environmental and economical approach. By collecting the returned products, firms realize to recover after kind of activities. In return products collection, due to the fact that each returned products have different functionality, determining the acquisition price of the used products is an important problem. For this reason, a pricing approach that can be used for collecting returned products is proposed in this study. Since the different product models can be exist and the acquisition price can be affected by the new product price, the acquisition price is predicted by the ratio of the new product price to acquisition price. In this study, the acquisition price ratio to new product price is modeled by the adaptive neuro fuzzy inference system and a case study is conducted for the used cell phones collection. Four phone models that have different release dates take into consideration with general appearance and functionality parameters. When the results are examined, the proposed method prediction's is pretty close to the expert view

Determination of landslide blocks with different velocities by Fuzzy Systems

Heyelanların izlenmesi araştırmalarının en önde gelen amacı, heyelanın önceden haber alınmasıdır. Bunu izleyen amaç ise önlem geliştirmektir. Bu amaçlar için, hareket edecek kitlenin büyüklüğü ile birlikte hareket yönünün saptanması gereklidir. Heyelan gerçekleşmeden, kontrol noktalarındaki kanıtlanmış küçük zemin hareketlerini gösteren deformasyon vektörleri bir ölçüde heyelanın yönünü göstermektedir. Hareket edecek zemin kitlesinin (heyelan bloklarının) belirlenmesi için, sezginin ötesinde matematik modellerin geliştirilmesi gereklidir. Bu bağlamda, mevcut verilerden seçilen girdi değişkenlerinden çıktı değişkenlerinin elde edilmesini sağlamak amacıyla bulanık küme ilkelerini kullanan Bulanık Çıkarım Sistemleri (BÇS) elverişli bir yöntem olarak öne çıkmaktadır. Blok sınırlarının belirlenmesi amacıyla; kontrol noktalarının deformasyon vektörleri, afin koordinat dönüşümü ile irdelenmekte ve farklı bloklardaki kontrol noktalarının belirlenmesi iteratif bir çözümle yapılmakta ve çözüm algoritmasının bazı adımları Bulanık Çıkarım Sistemleri (BÇS) ile gerçekleştirilmektedir. Ölçme kampanyaları arasında gerçekleştirilen afin transformasyonundan elde edilen karesel ortalama hata (s0), gerilme (strain) parametresi bileşenleri (e1, e2), iqr değeri, deformasyon vektörlerinin yönü ve büyüklüğü ile kontrol noktalarına ait düşey konum değişimi gibi veriler BÇS’nin girdi değişkenleridir. Bu çalışmada, Marmara Denizi kıyısındaki Büyükçekmece-Gürpınar (İstanbul) heyelan bölgesinde gerçekleştirilen, GPS ölçmeleri ile heyelan izleme projesinin verileri kullanılarak bölgedeki heyelan blokları BÇS ile belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Afin dönüşümü, heyelan, gerilme, Bulanık Çıkarım Sistemleri, heyelan blokları. Landslides are serious geologic disasters that threat human life and property in every country. On account of their negative consequences, landslides loom large among natural hazards. They not only cause life and property losses where they occur but also harm economically important structures such as transportation lines (highways, railways) and agricultural fields or arable land. In addition, landslides are one of the most important natural phenomena, on which directly or indirectly effect countries' economy. Turkey is also the country that is under the threat of landslides. Landslides frequently occur in all of the Black Sea region as well as in many parts of Marmara, East Anatolia, and Mediterranean regions. Since these landslides resulted in destruction, they are ranked as the second important natural phenomenon that comes after earthquake in Turkey. Therefore it is needed to monitor the landslides. Landslide areas can be divided into different blocks moving in different directions with different velocities. Determination of block boundaries provides important information that can be useful in implementing more effective landslide monitoring studies and in the studies aiming at reducing landslide effects. Information regarding the relative movements of the blocks is a very important indicator for future movement of the blocks. Coordinate transformation is one of the widely applied issues in geodesy. Coordinates in one coordinate system can be determined in another system through transformation. Transformation type in geodetic studies is decided upon the objective of transformation and the number of common points available. In order to determine the block boundaries, displacement vectors of observation points are analysed employing affine transformations. The determination of observation points on different blocks can be achieved in an iterative solution. Some steps in the solution algorithm can be accomplished by Fuzzy Inference Systems (FIS). In the fuzzy logic approach such parameters as the strain parameters obtained from transformations and the standard deviation of unit weight and iqr value and deformation vector and height changes are used as input parameters. Fuzzy Systems was developed by Lotfi Zadeh in the mid 1960's as an alternative to conventional reasoning and probability theory. Most of the conventional methods employed for modelling and reasoning are straight-forward, numerical and yield exact solutions. However, real cases are somehow uncertain and fuzzy in many respects. As a result of the lack of information, future position of a system cannot be properly predicted. So there are two problems for the outside world applications. (1) Real cases are mostly rigorous, non-numerical and cannot be defined in a certain way. (2) For the definition of a real system much more information than instantaneous definition and understanding of a person is needed. In such cases, human decisions are based on uncertainties and insensitivities that can be expressed orally. Fuzzy logic is one of the methods used for modelling such decision making processes The data collected at Buyukcekmece Gurpinar Village, where a landslide monitoring project for the determination of ground movements was carried out between 1996 and 1998, was used for landslide block determination through Fuzzy Logic Method. In this research, an alternative methodology for 3D determination of landslide blocks was applied. When 3D affine transformation between measurement periods is applied, the number of unknown parameters is twelve. For the solution of unknown parameters at least four common points are needed. In the least squares estimation of transformation parameters, generally more common points than required are used. Affine transformation, therefore, requires at least five common points. This may be a problem in geodetic deformation monitoring, because generally there are not so many points in such studies. In order to overcome this drawback, this problem could be solved by the combination of 2D coordinate transformation and vertical components. In block determination algorithm, fuzzy inference systems can also be employed. The input values in FIS application are strain parameters, directions of displacement vectors, displacement values, root mean square error, and the mean value of height changes. The results show that fuzzy logic approach in the determination of landslide block boundaries could be employed as a powerful tool. Keywords: Affine transformation, landslide, strain, fuzzy inference systems, landslide blocks

Melen Havzası yayılı kirleticilerinin belirlenmesi için akım ayırımında kullanılabilecek uygun hidrolojik modellerin araştırılması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Yayılı kirletici kaynakların akarsudaki kirlilik yüküne etkisinin anlaşılabilmesi için, akım bileşenlerinin doğru olarak belirlenmesi önemli bir ihtiyaçtır. Bu ihtiyaçtan yola çıkılarak yapılan bu çalışmada, Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sisteminin (CANFIS), toplam akımı yüzeysel akış ve taban akışı olarak bileşenlerine ayırma işleminde sıklıkla uygulanan matematiksel modellerden, Dijital Filtreleme (DFM) ve İngiliz Hidroloji Enstitüsü Yöntemlerine (İHEY) alternatif olarak kullanılabilirliği ve akım verileri kullanılarak taban suyu seviyesinin belirlenmesindeki başarısı incelenmiştir. Türkiye' nin Kuzey Batı Karadeniz Bölgesindeki Melen Havzası'nda bulunan ve ana havza ve alt havzayı temsil etmesi amacıyla seçilen Büyük Melen Nehri (ana havza) ve Aksu Deresine (alt havza) ait uzun dönemli günlük ortalama akım verileri önce DFM (α=0,830) ve İHEY (N=5) yöntemleri kullanılarak bileşenlerine ayrılmış ve uygulamanın başarısı kontrol edilmiştir. Her iki yöntem ile belirlenmiş yüzeysel akış ve taban akışı değerleri, akım ayırma işleminde yeni bir alternatif olarak önerdiğimiz CANFIS' in, eğitim ve test verileri olarak kullanılmıştır. Elde edilen akım ve BFI sonuçları, DFM- CANFISDFM (Yüzeysel Akış R2=0,89-0,93, Taban Akışı R2=0,87-0,91) ve İHEY- CANFISİHEY (Yüzeysel Akış R2=0,78-0,92, Taban Akışı R2=0,61-0,77) uygulamalarının sonuçlarının önemli ölçüde benzer olduğunu ve 1339 nolu istasyonda en başarılı yüzeysel akış ve taban akışı tahminlerinin yapıldığını göstermiştir. Bununla birlikte CANFISDFM ve CANFISİHEY yöntemlerinin her ikisinde de, eğitim için kullanılan yöntemlerin yüzeysel akış (R2= 0,93-0,97) ve taban akışı (R2= 0,91-0,97), sonuçları üzerindeki, etkilerinin sınırlı olduğu ve sonuçların önemli ölçüde benzerlik gösterdiği anlaşılmıştır. Ayrıca taban suyu derinliğini belirlemek için yapılan CANFIS uygulamalarının sonuçları sadece toplam akarsu akımı kullanılarak, taban suyu derinliğinin, kurak veya yağışlı dönemlerden etkilenmeksizin, başarı ile tahmin edilebileceğini göstermiştir (R2= 0,73). Sonuç olarak bu çalışma CANFIS' in DFM ve İHEY yöntemlerindeki çekilme sabiti ve minimum gruplarının eleman sayıları gibi parametrelere ihtiyaç duymadan, yüzeysel akış ve taban akışını belirlemede ve havzadaki taban suyu derinliğinin tahmin edilmesinde kullanılabileceğini ortaya koymuştur. Elde edilen sonuçlar yayılı kaynakların akarsularda sebep olduğu kirliliğin belirlenmesinde, kirlilik önleyici çalışmaların planlanmasında ve uygulanmasında önemli katkılar sağlayacaktır. Anahtar Kelimeler: Akımın bileşenlerine ayrılması, yüzeysel akış, taban akışı, taban suyu derinliği, canfısDetermining the streamflow components accurately is an important requirement to understand the effects of non-point pollution sources in pollution of rivers. In this study this way the basis of necessity, usability of Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System (CANFIS) as an alternative to the Digital Filtering (DFM) and United Kingdom Institute of Hydrology (UKIH) mathematical methods, which are frequently used for separating total stream flow into surface and base flow, and the succes at prediction of groundwater depth using only stream flow data was examined. Long-term average daily flow data of Büyük Melen River (main basin) and Aksu Stream (sub-basin), selected to represent the main basin and sub-basin, in the Melen Basin of Turkey's Northern Black Sea Region was separated into surface flow and base flow flow components using DFM (α=0,830) and UKIH (N=5) and success of the application was controlled. Surface flow and base flow values that identified by both methods are used as training and test data of CANFIS that proposed in this study as a new alternative in the separation of stream flow components. Obtained flow values and BFI results showed that estimations of DFM-CANFISDFM (surface flow R2=0,89-0,93; base flow R2=0,87-0,91) and UKIH-CANFISUKIH (surface flow R2=0,78-0,92; base flow R2=0,61-0,77) methods are significantly similar and the most successful surface flow and base flow estimations are obtained at gauging station 1339. In addition, it was understood that in both of the CANFISDFM and CANFISUKIH methods, the effects of the methods used for training were fairly limited on the surface flow (R2= 0,93-0,97) and base flow (R2= 0,91-0,97) values. In addition, the results of the CANFIS applications which are caried out to determine the groundwater depth revealed that the groundwater depth is estimated successfully using only the total stream flow data without affecting the dry or rainy periods (R2= 0,73). In conclusion, the study demonstrated that CANFIS may be used in the determination of surface flow and base flow without needing parameters required by the DFM and UKIH methods, namely recession coefficient and number of members in minimum groups, and estimation of groundwater depth in the basin. Obtained results from this study will make a significant contribution for the determination of pollution in rivers caused by non-point pollutants and planning and implementation of pollution preventive applications. Keywords: Separation of stream flow components, surface flow, base flow, groundwater depth, CANFI

Anfis ve bulanık c-ortalamalar yöntemleri tabanlı çok kriterli envanter sınıflandırma modeli

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Günümüz imalat şartlarında, işletmelerin envanter yönetimini optimize etmenin en iyi yolu, envanterlerin sınıflandırılmasıdır. Bu ihtiyaç üzerine geliştirilmiş çok sayıda çok kriterli envanter sınıflandırma yöntemi mevcuttur. Fakat mevcut yöntemler uygulama zorluğu, kalitatif verilerle çalışamama ve öznellik içerme gibi pek çok açıdan eleştirilere maruz kalmaktadır. Mevcut yöntemlerde en sık karşılaşılan sorunlardan biri de, yeni bir envanter kalemi dahil edildiğinde sınıflandırma işleminin tekrar edilmesi zorunluluğudur. Bu tez çalışmasında, yapay zeka yöntemlerinden faydalanılarak yeni bir çok kriterli envanter sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Bu hibrit model oluşturulurken Bulanık C-Ortalamalar (FCM) ve Adaptif Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yöntemlerinden faydalanılmıştır. FCM ve ANFIS metotları pek çok kez bir araya getirilmiş fakat daha önce envanter sınıflandırma problemleri için kullanılmamıştır. Çalışma sonucunda tahmin, öğrenme ve sınıflandırma yeteneğine sahip bir çok kriterli envanter sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. Bu model diğer modellerden farklı olarak, yeni bir envanter birimi dahil edildiğinde modelin tekrar oluşturulması zorunluluğunu ortadan kaldırmaktadır. Ayrıca, yine birçok modelden farklı olarak, bu model kantitatif verilerin yanı sıra, kalitatif verilerle de çalışabilmektedir. Bir firmadan elde edilen veriler ile geliştirilen modelin uygulaması yapılmıştır. Daha sonra aynı veri seti ile yapay sinir ağları kullanılarak yeni bir model oluşturulmuştur. Son olarak iki modelin performansları karşılaştırılmıştır.In today's manufacturing environment, the best way to optimize inventory management is classifying the inventories for enterprises. Upon this needs, a lot of multi criteria inventory classification methods are developed. However, each of these methods are criticized in many ways, such as the difficulty of the application, not having capability of handling qualitative data, involving subjectivity. In addition, one of the most common problem is that, in most of the existing methods, when a new inventory item is stored in a warehouse, the classification process must be repeated. In this study, a new multi criteria inventory classification model is generated by utilizing artificial intelligence (AI) techniques. By using Fuzzy C-Means (FCM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS), a hybrid model is developed. For the first time, ANFIS and FCM methods are combined to solve multi criteria inventory classification problem. As a result of the study, multi criteria inventory classification model with ability of prediction, learning and classification, is generated. The proposed model does not need to regenerate and solve whenever a new inventory item is introduced. At the same time, this model is capable of handling both quantitative and qualitative criteria. The model is applied to a real life data set that obtained from a company. Then a new model is generated by using Artificial Neural Network (ANN) method. The performance of the proposed model is verified by comparing with ANN model

Applications of soft computing methods in geodesy

Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Bulanık Çıkarım Sistemleri (BÇS) jeodezinin en önemli problemlerinden bazılarının çözümü için kullanılmıştır. Bu problemler sırayla, Yer yuvarı gravite alanının modellenmesi ve de GPS/Nivelman ölçülerinden geoid yüzeyinin belirlenmesidir. Gravite alanı modellemesi için GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) uydu gravimetre verileri,GPS/Nivelman geoidi için ise İzmir metropolitan GPS nirengi ağında yapılan GPS ve nivelman ölçülerinden türetilmiş geoid yükseklikleri bilinen kontrol noktaları kullanılmıştır. Her iki uygulama sonucunda esnek hesaplama yöntemlerinin, özellikle girdi-çıktı sistemleri şeklinde tanımlanan jeodezik problemlerin çözümü için uygun yöntemler olduğu sonucuna varılmıştır.    Anahtar Kelimeler: BÇS, geoid,GRACE, gravite alanı,YSA.Soft computing methods such as artificial neural networks (ANN) and fuzzy inference systems (FIS) have been widely used methods in various science and engineering fields. As the backgrounds of these methods are not very old, they have shown a rapid development with the improvements in computer systems and computation techniques. Their use in geodesy is quite new. In this study, both ANN and FIS have been used to solve the some of the major problems in geodesy. These problems are modelling of Earth’s gravity field and the determination of geoid surface from GPS/Levelling. For gravity field modeling, GRACE (Gravity recovery And Climate Experiment) satellite gravimetry data, and for GPS/Levelling geoid control points with known geoid heights derived from GPS and levelling measurements in İzmir metropolitan GPS network were used The results from the soft methods used in computations were also compared with those from the conventional methods in terms of model quality measures like root mean square (RMS) error, mean error,  mean absolute error, error range, correlation coefficient. Both applications’ results have concluded that soft computing methods are appropriate methods for the solution of geodetic problems especially which can be defined as input-output systems and should be considered for the solution of different other problems in geodetic science.        Keywords: ANN, FIS, geoid,GRACE, gravity fiel

Kaotik sistemlerin klasik ve zeki yaklaşımlar ile kontrolü

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Elektronik devreler için kaos istenmeyen bir davranıştır. Bu tezde, kaotik sistemlerin kontrolü için iyi bilinen bazı kaos kontrol yöntemleri ile yapay zekâ tekniklerinin birlikte kullanımı önerilmiştir. Chua devresinin kontrolü kayma kipli kontrol yöntemi, yapay sinir ağları ve ikisinin bir arada kullanımı ile, Bonhoeffer–van der Pol devresinin kontrolü pasif kontrol yöntemi, bulanık mantık ve ikisinin bir arada kullanımı ile, Colpitts devresinin kontrolü ise geri-beslemeli kontrol yöntemi, sinirsel-bulanık ağlar ve ikisinin bir arada kullanımı ile gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar karşılaştırmalı grafikler ile sunulmuştur. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın kaotik sistemlerin denge noktasına kontrolünü daha hızlı sağladığını göstermiştir.Chaos is an undesired behaviour for electronic circuits. In this thesis, usage of some well-known chaos control methods with artificial intelligence techniques is proposed for the control of chaotic systems. Sliding mode control method, artificial neural networks and using both of them are applied for the control of Chua's circuit, the passive control method, fuzzy logic and using both of them are applied for the control of Bonhoeffer–van der Pol circuit, and the feedback control method, adaptive neuro-fuzzy inference system and using both of them are applied for the control of Colpitts circuit. The results are presented by comparative figures. They show that the proposed approach provides the control of chaotic systems to their equilibrium points more effectively

ÇELİK LİF KATKILI BETONLARIN TAHRİBATSIZ DENEY YÖNTEMLERİYLE ELDE EDİLEN BASINÇ DAYANIMININ ANFİS METODUYLA TAHMİNİ

Bu çalışmada, değişik formlarda çelik lif katılarak üretilen betonların basınç dayanımlarının tahmini için, tahribatsız deney sonuçları kullanılarak bulanık mantık (sugeno) yöntemiyle bir model geliştirilmiştir. Bu kapsamda, 4 farklı geometrik şekil ve oranda çelik lif katkılı 18 adet 150 mm x 150 mm x 150 mm boyutlarında standart küp numune ve 6 adet yalın numune üretilmiştir. Üretilen numuneler 7 ve 28. günlük kür süreleri sonunda tahribatsız deneylere tabi tutulmuştur. Daha sonra numuneler üzerinde basınç deneyi yapılarak basınç dayanımı değerleri elde edilmiştir. Deneyler sonucunda elde edilen veriler bulanık mantık sugeno yönteminde girdi parametreleri olarak kullanılarak modelleme yapılmıştır. Betonun yaşı, schmidit ve ultrases geçiş hızı modelin girdisi, basınç dayanımı ise modelin çıktısı olarak kullanılmıştır. Geliştirilen anfis modeli ile tahmin edilen basınç dayanımları, tek eksenli basınç dayanımı değerleri ile karşılaştırılarak modelin tahmin yeteneği test edilmiştir. Sonuç olarak uyarlamalı Sugeno tipi bulanık çıkarım sisteminin, farklı geometrik lif katkılı betonlarda tahribatsız test metotları kullanılarak basınç dayanım tahmininde kullanılabileceği ve bu konuda yapılacak çalışmaların büyük fayda sağlayacağı düşünülmektedir