Efendi NasibovSinem PekerNasibov, EfendiPeker, Sinem2025-10-222019[1] Grzegorzewski P. 2013. Fuzzy number approximation via shadowed sets. Information Sciences 25(2013) 35-46.[2] Ban A.I. Coroianu L. 2012. Nearest interval triangular and trapezoidal approximation of a fuzzy number preserving ambiguity International Journal of Approximate Reasoning 53(2012) 805-836.[3] Grzegorzewski P. Winiarska K.P. 2014. Natural trapezoidal approximations of fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems 250(2014) 90-109.[4] Zeng W. Li H. 2007. Weighted triangular approximation of fuzzy numbers. International Journal of Approximate Reasoning 46(2007) 137-150.[5] Ban A. Brândaş A. Coroianu L. Negruţiu C. Nica O. 2011. Approximations of fuzzy numbers by trapezoidal fuzzy numbers preserving the ambiguity and value. Computers and Mathematics with Applications 61 (2011) 1379–1401.[6] Chanas S. 2001. On the interval approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems 122 (2001) 353–356.[7] Coroianu L. Gagolewski M. Grzegorzewski P. 2013. Nearest piecewise linear approximation of fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems 233(2013) 26-51. [8] Huang H. Wu C. Xie J. Zhang D. 2017. Approximation of fuzzy numbers using the convolution method. Fuzzy Sets and Systems 310(2017) 14-46.[9] Liu X. Lin H. 2007. Parameterized approximation of fuzzy number with minimum variance weighting functions. Mathematical and Computer Modelling 46(2007) 1398-1409. [10] Coroianu L. Stefanini L. 2016. General approximation of fuzzy numbers by F-transform. Fuzzy Sets and Systems 288(2016) 46-74.[11] Nasibov E.N. Peker S. 2008. On the nearest parametric approximation of a fuzzy number. Fuzzy Sets and Systems 159 (2008) 1365-1375.[12] Yeh C.T. Chu H.M. 2014. Approximations by LRtype fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Systems 257(2014) 23-40.[13] Wang G. Li. 2017. Approximations of Fuzzy Number by Step Type Fuzzy Number 310 (2017) 47-59.[14] Ban. A.I. Coroianu L. Khastan. A. 2016. Conditioned Weighted L-R approximations of fuzzy numbers. Fuzzy Sets and systems 283 (2016) 56-82.[15] Karnik N.N. Mendel J.M. 2000. Operations on type-2 fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems 122 (2000) 327-348.[16] Ngan S.C. 2018. Revisiting fuzzy set operations: A rational approach for designing set operators for type-2 fuzzy sets and type-2 like fuzzy sets. Expert Systems with Applications 107 (2018) 255-284.[17] Feng G. 2010. Analysis and Synthesis of Fuzzy Control Systems: A Model Based Approach. CRC Press 281 s.1300-76881308-652910.19113/sdufenbed.466901https://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/10837https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/345298Belirsizliğin 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.Türkçeinfo:eu-repo/semantics/openAccessMatematikArticle