| dc.description.abstract | Tezin iki ana konusu bulunmaktadır. İlki, adaptif dalgacık ağlar ve adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi üzerinde, Parametrik-Hamacher T-norm operatörünün uygulanmasıdır. Adaptif bulanık çıkarım sistemi yaklaşımlarında, genel olarak çarpım veya minimum T-norm operatörleri kullanılmaktadır. Parametrik-Hamacher T-normun en önemli özelliği ise, parametrik yapısı sebebi ile birçok T-norm operatörünü sağlamasıdır. Sunulan yapılarda, Adaptif bulanık çıkarım sistemi koşul kısmında, Gaussian üyelik fonksiyonu kullanılırken, Adaptif Dalgacık Ağlarda dalgacık fonksiyonu kullanılmaktadır. Her iki modelin, sonuç kısmında, birinci dereceden polinom fonksiyonları yer almaktadır. Sunulan model, kaotik zaman serileri ve sistem tanılama problemi üzerinde denenmiştir. Ayrıca, bilinmeyen parametrelerin en uygun değerlerinin bulunması, yaklaşık Newton yöntemi tabanlı, Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca sunulan yapı, literatürdeki diğer çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. Sunulan diğer yapı ise önerilen ilk modellerin üzerinde, topluluk yapısının uygulanmasıdır. Topluluk yapısının son aşamasında, ağırlıklı ortalama uygulanmaktadır. En uygun ağırlıkların seçilebilmesi adına, bu kısımda da öğrenme algoritması uygulanmış, daha sonra ağırlıklı ortalama hesaplanmıştır. Bu model de sunulan yapı, finansal zaman serileri üzerinde denenmiş ve Topluluk-Adaptif Dalgacık Ağlar ile Topluluk-Adaptif Bulanık Çıkarım Sistemi birbiriyle karşılaştırılmıştır. Sonuçlara bakıldığında, sunulan yapılar, genel olarak kullanılan çarpım T-normundan daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. | en_US |
