Bulanık Mantık(Fuzzy Logic) Uygulaması-Zaman serisi analizi
What you'll learn
- Bulanık Mantık(Fuzzy Logic)Temeli
- Mamdani ve Takagi-Sugeno Yöntemlerini
- Mamdani-Sugeno Örnek Uygulaması
- Uyarlamalı Sinirsel Bulanık (ANFIS) Anlatımı
- Adaptive Neuro – Fuzzy Inference System – ANFIS Uygulaması
- ANFIS ve Zaman Serisi Analizi
Requirements
- Matlab Kullanımı
Description
!! Bu Eğitimi indirimli Satın almak için www Matlabdersi com ziyaret edebilirsiniz!!
Bulanık Mantık(Fuzzy Logic) Uygulaması-Zaman serisi analizi
Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve alt kümelere dayanır. Klasik yaklaşımda bir varlık ya kümenin elemanıdır ya da değildir. Matematiksel olarak ifade edildiğinde varlık küme ile olan üyelik ilişkisi bakımından kümenin elemanı olduğunda "1", kümenin elemanı olmadığı zaman "0" değerini alır. Bulanık mantık klasik küme gösteriminin genişletilmesidir. Bulanık varlık kümesinde her bir varlığın üyelik derecesi vardır. Varlıkların üyelik derecesi, (0, 1) aralığında herhangi bir değer olabilir ve üyelik fonksiyonu M(x) ile gösterilir .
Bulanık Mantık(Fuzzy Logic) Uygulaması Video Eğitimde neler var?
Bulanık mantığın temelini örneklere anlattıktan sonra Mamdani ve Takagi-Sugeno Çıkarım Yöntemlerini anlatılıyor ve Matlab programında nasıl uygulayabiliriz gösteriliyor daha sonra Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sisteminin (ANFIS) nedir ve nasıl uygulayabiliriz bir örnekle gösteriliyor en sonunda Zaman Serisi Analizi ANFIS model ile tahmin yapılıyor.
Who this course is for:
- Endüstri mühendisliği
- Elektronik mühendisliği
- Bilgisayar mühendisliği
- iktisat
- işletme
Instructor
- 4.0 Instructor Rating
- 411 Reviews
- 1,029 Students
- 19 Courses
I Got my master's degree from Ankara university
Computer Skills: MATLAB,PYTHON ,STATA, Business Intelligence (POWER BI, Tableau,) EVİEWS, SPSS, WORDPRESS, JOOMLA ,Microsoft Office Program
Artificial Neural Network (Yapay Sinir Ağları Uygulamaları Tahmin+Sınıflandırma)
Fuzzy Logic (Bulanık Mantık Uygulamaları)
Ant Algorithm (Karınca Algoritmasının kodlaması ve optimizasyon problemlerinin Çözümü)
Simulated Annealing (Benzetilmiş Tavlama Algoritmasının kodlaması ve optimizasyon problemlerinin Çözümü)
Genetic Algorithm (Genetik Algoritmasının kodlaması ve optimizasyon problemlerinin Çözümü)
Particle Swarm Optimization (Parçacık Sürü Optimizasyonu) Algoritmasının kodlaması ve optimizasyon problemlerinin Çözümü
Matlabdersi,com bünyesinde, 2012 yılından beri optimizasyon problemlerinin Metaheuristic Algoritmalar ile çözümü konusunda çalışmalar yürütmekteyiz. Konuyla ilgili hazırladığımız eğitim videolarını:
iletişim: info@matlabdersi.com