@article{article_1801729, title={Bulanık mantık yöntemi ve yapay sinir ağları kullanılarak farklı kokuların sınıflandırılması}, journal={Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi}, volume={31}, pages={800–810}, year={2025}, author={Özsandıkcıoğlu, Ümit and Ayvaz, Bilal Talha and Atasoy, Ayten}, keywords={Elektronik burun, Veri boyutu indirgeme, Yapay sinir ağları, Bulanık mantık yöntemi, Veri sınıflandırma}, abstract={Bu çalışmada 8 adet metal oksit gaz sensörü kullanılarak gerçekleştirilen bir elektronik burun devresi kullanılarak 9 farklı maddenin (yumurta, çürük yumurta, nane, naftalin, limon, melek otu kökü, aseton, oje ve gül suyu) ayırt edilmesi sağlanmıştır. Çalışmada veri sınıflandırma için bulanık mantık yöntemi ve yapay sinir ağları kullanılmıştır. Yapay sinir ağları kullanılarak gerçekleştirilen veri sınıflandırma işleminde farklı ağ mimarileri kullanılarak sınıflandırma performansları incelenmiştir. Bulanık mantık yöntemiyle gerçekleştirilen sınıflandırma işleminde ise kullanılan farklı üyelik fonksiyonları ile sınıflandırma doğruluğu artırılmaya çalışılmıştır. Yapay sinir ağları ile yapılan sınıflandırma işleminde gizli katman ve çıktı katmanında sırasıyla logaritmik sigmoid ve hiperbolik tanjant fonksiyonları kullanılarak %96.41 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. En yüksek sınıflandırma doğruluğunun elde edildiği bu yapay sinir ağının gizli katmanında 8 adet yapay sinir hücresi kullanılmıştır. Bulanık mantık yöntemi ile yapılan sınıflandırma işleminde ise çan üyelik fonksiyonunun kullanılmasıyla sınıflandırma doğruluğu %95.55 olarak elde edilmiştir.}, number={5}, publisher={Pamukkale Üniversitesi}