Browsing by Author "Nasibov, Efendi"

Now showing 1 - 4 of 4

Aralık Tip II Genelleştirilmiş Çan Şekilli Bulanık Sayının Aralık Yakınsaması
(2019) SİNEM PEKER; Efendi NASİBOV; Peker, Sinem; Nasibov, Efendi
Üyelik derecelerinin bulanık olduğu durumlarda Tip II bulanık sayıları kullanılır. Ancak bu sayılar bazı yöntemlerde uygulanamayabilir ve bunların yakınsamaları oluşturulmak istenebilir. Bu çalışmada aralık Tip II genelleştirilmiş çan şekilli bulanık sayısının aralık yaklaşımı dikkate alınmış ve özel bir hal için aralığın bilinmeyen parametrelerinin formülleri bulunmuştur.
Beklenen Aralığa Dayanan Aralık Tip II Üssel Bulanık Sayının Aralık Tip II Parametrik Yamuk Bulanık Sayı Yakınsaması
(2021) Efendi Nasibov; Sinem Peker; Nasibov, Efendi; Peker, Sinem
Tip I bulanık sayıları belirsizliği ele almak için bazı karar verme problemlerinde kullanılmaktadır. Tip I bulanık sayılarının üyelik dereceleri adi sayılardır. Ancak gerçek yaşam problemlerinde üyelik derecelerinin bulanık sayılar ile gösterilebileceği olaylar var olabilir. Bu gibi durumlarda Tip II bulanık sayıları kullanılabilir. Bulanık sayının daha basit bir formunun kullanılması bazı çalışmalarda karmaşık hesaplamalardan kaçınmak için bir avantaj olarak görülmektedir. Bu durum dikkate alınarak bu çalışmada aralık Tip II üssel bulanık sayının aralık Tip II parametrik yamuk bulanık sayı yakınsaması beklenen aralıkların eşitliklerinin kullanıldığı bir kısıtlı optimizasyon problemi ile bulunmuş ve formüller verilmiştir.
Interval Type II Fuzzy Number Generation From Data Set Applied to Sedation Stage Classification
(IGI Global, 2020) Efendi N. Nasibov; Sinem Peker; Nasibov, Efendi; Peker, Sinem
There are several ways to summarize the data.set by using measures of locations dispersions charts and so on. But how can the data set be represented or shown when uncertainty exists in the environment process? Usage of the fuzzy number can be a way to handle the uncertainty in the representation of the data set. This chapter focuses on the membership function construction from the data set and introduces the formulas for the interval Type-2 generalized bell-shaped fuzzy number generation based on the data set. The bispectral index scores (BIS) are processed to see the ability of the offered methods in the construction of the interval Type -2 generalized bell-shaped membership function in the real data set. The obtained membership functions are used for a classification problem of sedation stages according to BIS data sets. Classification accuracies are calculated. © 2022 Elsevier B.V. All rights reserved.
Tip II Genelleştirilmiş Çan Şekilli Bulanık Sayısının Tip II Parametrik Yamuk Bulanık Sayı Yakınsanması
(2019) Efendi Nasibov; Sinem Peker; Nasibov, Efendi; Peker, Sinem
Belirsizliğin olduğu durumlarda bulanık sayının 0 ve 1’den farklı olarak diğer üyelik seviyelerine olanak tanıması çeşitli uygulamalarda bulanık sayının kullanılmasına yol açmıştır. Tip 1 bulanık sayılarda her bir x değerine bir üyelik seviyesi ataması yapılmaktadır. Ancak her bir x değerinin üyelik seviyesine sadece bir üyelik değeri atanmasının zor olduğu durumlar olabilir. Bu gibi durumlarda her bir x değerine bulanık bir sayı şeklinde üyelik derecesi atanmasına olanak tanıyan Tip II bulanık sayıları kullanılabilir. Bulanık sayı işlemlerinde karmaşık tipte bulanık sayılar kullanıldığında bazen zorluklar yaşanabilir ve daha basit yapıdaki bulanık sayılarla çalışılmak istenebilir. Bu çalışmada Tip II genelleştirilmiş çan ve daha basit yapıdaki Tip II parametrik yamuk bulanık sayıları ele alınmış ve Tip II genelleştirilmiş çan bulanık sayısının Tip II parametrik yamuk yakınsaması oluşturulmuştur.