Bağlaçlar ve İlişkiler
Hızlı Erişim
İlgilendiğiniz konulara göre FaRkLaR'ı keşfedebilirsiniz. Bağlaçlar ile sözcükler arasındaki ilişkileri inceleyebilirsiniz...

MANTIK  ile/ve  BULANIK MANTIK  


(

? Bulanık Mantık Nedir?

Gerçek yaşamın belirsizliklerini anlayan mantık düzeni

Klasik Mantık vs Bulanık Mantık

Temel farkları anlayalım

? Klasik (Boolean) Mantık

Temel İlke:

Her önerme ya TAM DOĞRU (1) ya da TAM YANLIŞ (0)

Örnek: "Ali uzun"

180 cm DOĞRU (1)
179 cm YANLIŞ (0)

⚠️ Sorun:

1 cm fark tüm sonucu değiştiriyor! Gerçek yaşam, böyle keskin değil.

? Bulanık (Fuzzy) Mantık

Temel İlke:

Her önerme 0 ile 1 arasında herhangi bir değer alabilir

Örnek: "Ali uzun"

180 cm 0.8 (Oldukça uzun)
179 cm 0.75 (Uzunca)
170 cm 0.4 (Orta)

✅ Avantaj:

Doğal, insan düşüncesine yakın! Aşamalı geçişler var.

? Günlük Yaşamdan Örnekler

? Yaş

"Genç" demek: 25 yaş = 0.9, 35 yaş = 0.6, 45 yaş = 0.2

? Hız

"Hızlı" demek: 100 km/h = 0.7, 120 km/h = 0.9, 80 km/h = 0.4

? Güzellik

"Güzel" demek: Subjektif ama ölçülebilir (0.0-1.0 arası)

Mantık Türü Değer Aralığı Örnek Kullanım
Klasik {0, 1} Doğru/Yanlış Matematik, programlama
Bulanık [0, 1] 0.7 (oldukça doğru) AI, denetim düzenekleri
Çok Değerli {0, 0.5, 1} Bilinmiyor de var Veritabanları
Olasılıksal [0, 1] %70 şansla doğru İstatistik, tahmin

? Ana Mesaj

Klasik mantık: "Bu doğru MU?" sorusunu sorar → Evet/Hayır
Bulanık mantık: "Bu ne kadar doğru?" sorusunu sorar → 0-1 arası değer

?️ Sıcaklık Örneği

Hava sıcaklığını bulanık kümelerle değerlendirelim

Sıcaklık: 25°C

0%

Soğuk

Üyelik: 0.00

0%

Serin

Üyelik: 0.00

50%

Ilık

Üyelik: 0.50

0%

Sıcak

Üyelik: 0.00

? Sonuç Yorumu

25°C sıcaklık, aynı anda birden fazla kategoriye ait olabilir! Bu da bulanık mantığın güzelliği - gerçek yaşamdaki belirsizlikleri modelleyebiliyor.

? Klasik Mantık Yaklaşımı:

20°C = "Serin" (1) diğerleri (0)

21°C = "Ilık" (1) diğerleri (0)

Problem: Ani geçiş, doğal değil!

? Bulanık Mantık Yaklaşımı:

20°C = Serin(0.5) + Ilık(0.5)

Aşamalı geçiş var!

Avantaj: İnsan algısına yakın!

? Boy Örneği

Kişi boylarını bulanık kümelerle sınıflandıralım

Boy: 170 cm

0%

Kısa

Üyelik: 0.00

100%

Orta

Üyelik: 1.00

0%

Uzun

Üyelik: 0.00

? Pratik Faydası

Bir kişi aynı anda hem "orta boylu" hem de "uzun" olabilir. Bu, insan algısına daha yakın bir yaklaşım!

? Üyelik Fonksiyonları

Kısa Boy

150 cm ve altı: %100 kısa
150-170 cm: Azalarak kısa
170 cm üstü: %0 kısa

Orta Boy

165 cm civarı: En yüksek
150-185 cm arası: Değişken
Dışında: Düşük üyelik

Uzun Boy

170 cm altı: %0 uzun
170-190 cm: Artarak uzun
190 cm üstü: %100 uzun

? Gerçek Yaşam Uygulamaları

Bulanık mantığın kullanıldığı alanlar

? Otomobil Kontrolü
  • ABS Fren: "Çok kaygan" + "Hızlı gidiyor" → "Fren gücünü azalt"
  • Park Sensörü: "Yakın" mesafe → "Uyarı seviyesini arttır"
  • Klima: "Sıcak" + "Nemli" → "Soğutmayı arttır"
  • Vites Değişimi: "Yüksek devir" → "Vites arttır"
? Ev Aletleri
  • Çamaşır Makinesi: "Çok kirli" → "Uzun yıkama"
  • Buzdolabı: "Sıcak" ortam → "Kompresörü çalıştır"
  • Robot Süpürge: "Çok tozlu" → "Emiş gücünü arttır"
  • Fırın: "Büyük yemek" → "Uzun pişirme"
? İş Dünyası
  • Kredi Değerlendirme: "Orta risk" müşteri
  • Pazarlama: "İlgili olabilir" müşteri grubu
  • Kalite Kontrol: "Kabul edilebilir" ürün kalitesi
  • Performans: "İyi" çalışan değerlendirmesi
? Oyunlar & AI
  • Oyun AI: "Agresif" + "Savunmacı" karakter
  • Karar Verme: "Belirsiz" durumlarda seçim
  • Yol Bulma: "Tercih edilen" rota seçimi
  • NPC Davranışı: "Şüpheli" oyuncu tepkisi
? Tıp & Sağlık
  • Teşhis: "Olası" hastalık belirtileri
  • İlaç Dozajı: "Orta şiddetli" ağrı
  • Risk Analizi: "Yüksek riskli" hasta grubu
  • Görüntü Analizi: "Şüpheli" leke tespiti
? Veri Analizi
  • Müşteri Segmentasyonu: "Sadık" müşteri
  • Performans: "İyi" çalışan değerlendirmesi
  • Tahminleme: "Muhtemel" gelecek trendler
  • Anomali Tespiti: "Şüpheli" veri noktası

? Neden Bu Kadar Popüler?

✅ Avantajlar

  • ? İnsan düşüncesine yakın
  • ? Belirsizlikle başa çıkabilir
  • ? Aşamalı geçişler
  • ? Esnek karar verme
  • ? Gerçek dünya problemlerine uygun
  • ? Sezgisel yaklaşım
  • ? Uyumlandırıcı düzenekler

⚠️ Dikkat Edilecekler

  • ? Üyelik fonksiyonları önemli
  • ? Hesaplama daha karmaşık
  • ❓ Sonuçlar her zaman kesin değil
  • ?‍? Uzman bilgisi gerekebilir
  • ? Test etmek zor olabilir
  • ⚖️ Parametrelerin ayarlanması
  • ? Öğrenme süreci

? Özetle

Bulanık mantık, "evet/hayır" yerine "ne kadar" sorusunu sorar.
Bu da onu gerçek yaşamın karmaşıklığıyla başa çıkmada çok etkili yapar! ?✨

Yaşam, siyah-beyaz değil, renkli! ?

)
FaRkLaR Kılavuzu 16.07.2025 [07:39]
( LOGIC vs./and FUZZY LOGIC )


Yorumlar (0)

Yorum yapmak için giriş yapmalısınız.

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu siz yapın!

Beğen/Katıl/Takip Et...
Instagram sayfamız... Whatsapp... Twitter sayfamız... Facebook Beğen sayfamız...
[ Okuyucu/Araştırmacı ... ]
Şu an: 6 | Bugün: 1775
imece