Sayısı her gün artmakta olan insanoğlu, yaşamını sürdürebilmek için beslenmek zorundadır. Dünya nüfusunun temel gıda gereksinimini karşılamanın ancak tarımsal üretimi arttırmak ile mümkün olduğu hepimizin malumudur. Tarımsal üretimi arttırmak için ise üzerinde tarımsal faaliyetlerin yapıldığı toprakların, alan olarak arttırılması veya birim alandan alınan ürün miktarının arttırılması gerekmektedir. Bulanık Mantık Yaklaşımı, makinelere insanların özel verilerini işleyebilme ve onların deneyimlerinden ve önsezilerinden yararlanarak çalışabilme yeteneği verir. Bu yeteneği kazandırırken sayısal ifadeler yerine sembolik ifadeler kullanır. Bulanık mantık kullanan sistemlerle artık metroların işleyişi kontrol etmekte, televizyonların alıcıları ayarlamakta, kameralar görüntüye odaklanmakta, klimalar, çamaşır makineleri, elektrikli süpürgeleri ayarlanmakta, buzdolaplarının buzlanması azaltılmakta, trafik lambaları programlanmakta ve hatta çiçek düzenlemeleri bile yapılmaktadır. Bu tez çalışması ile yıllardır süre gelen klasik ve tahmini gübreleme yöntemleri ile yapılan gübrelemenin; organik madde, fosfor ve potasyum parametreleri baz alınarak bulanık mantık (fuzzy logic) kontrollu modellemesi yapılmıştır. Toprağın ihtiyaç duyduğu besin ihtiyacının karşılanabilmesi için ekim esnasında toprağa atılan 20.20.0 kompoze gübresi miktarı bulanık mantık yöntemiyle modellenerek ekim yapılmış ve klasik yöntemle yapılan gübreleme miktarı ile karşılaştırılmıştır. Toprağa atılan birim gübre başına alınan verimin bulanık mantık ile yapılan modellemede klasik yöntemle yapılan gübrelemeye göre daha fazla olduğu belirlenmiştir. Sistemin modellenmesi MATLAB 7.0 programı ile yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, matlab, gübreleme, benzetim.
The growing number of human being has to be fed for sustaining their existence. We know that satisfying basic food needs of the world population is only possible by increasing the agricultural output. It is required to increase the number of fields or the amount of product per unit area for increasing agricultural output. The approach of fuzzy logic gives the ability of processing the personal data of people to the machines and makes machines working by the experience and intuition of the people. It uses symbolic expressions instead of numerical expressions when giving this ability. The systems that using fuzzy logic can control the operation of subways, set the receiver of televisions, make cameras focus on images, air conditioners, washing machines, vacuum cleaners being set, decrease the frost of refrigerators, program traffic lights and even make the arrangements of flowers. With this thesis, a fertilization method has been obtained by using fuzz logic modeling to determine the amounts of organic matter, phosphorus and potassium for fertilization. The amount of 20.20.0 compound fertilizer to meet nutritional needs of the soil during plantation has been determined by using fuzz logic and the land has been planted. Then, the cultivation results of classical methods and fuzzy logic are compared. It was obtained that the yield per unit of fertilizer used with fuzzy logic was higher than classical methods. The system has been modeled by using MATLAB 7.0. Keywords: Fuzzy logic, matlab, fertilization, simulation.
Tez(Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, 2010.
Kaynakça var.
Sayısı her gün artmakta olan insanoğlu, yaşamını sürdürebilmek için beslenmek zorundadır. Dünya nüfusunun temel gıda gereksinimini karşılamanın ancak tarımsal üretimi arttırmak ile mümkün olduğu hepimizin malumudur. Tarımsal üretimi arttırmak için ise üzerinde tarımsal faaliyetlerin yapıldığı toprakların, alan olarak arttırılması veya birim alandan alınan ürün miktarının arttırılması gerekmektedir. Bulanık Mantık Yaklaşımı, makinelere insanların özel verilerini işleyebilme ve onların deneyimlerinden ve önsezilerinden yararlanarak çalışabilme yeteneği verir. Bu yeteneği kazandırırken sayısal ifadeler yerine sembolik ifadeler kullanır. Bulanık mantık kullanan sistemlerle artık metroların işleyişi kontrol etmekte, televizyonların alıcıları ayarlamakta, kameralar görüntüye odaklanmakta, klimalar, çamaşır makineleri, elektrikli süpürgeleri ayarlanmakta, buzdolaplarının buzlanması azaltılmakta, trafik lambaları programlanmakta ve hatta çiçek düzenlemeleri bile yapılmaktadır. Bu tez çalışması ile yıllardır süre gelen klasik ve tahmini gübreleme yöntemleri ile yapılan gübrelemenin; organik madde, fosfor ve potasyum parametreleri baz alınarak bulanık mantık (fuzzy logic) kontrollu modellemesi yapılmıştır. Toprağın ihtiyaç duyduğu besin ihtiyacının karşılanabilmesi için ekim esnasında toprağa atılan 20.20.0 kompoze gübresi miktarı bulanık mantık yöntemiyle modellenerek ekim yapılmış ve klasik yöntemle yapılan gübreleme miktarı ile karşılaştırılmıştır. Toprağa atılan birim gübre başına alınan verimin bulanık mantık ile yapılan modellemede klasik yöntemle yapılan gübrelemeye göre daha fazla olduğu belirlenmiştir. Sistemin modellenmesi MATLAB 7.0 programı ile yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, matlab, gübreleme, benzetim.
The growing number of human being has to be fed for sustaining their existence. We know that satisfying basic food needs of the world population is only possible by increasing the agricultural output. It is required to increase the number of fields or the amount of product per unit area for increasing agricultural output. The approach of fuzzy logic gives the ability of processing the personal data of people to the machines and makes machines working by the experience and intuition of the people. It uses symbolic expressions instead of numerical expressions when giving this ability. The systems that using fuzzy logic can control the operation of subways, set the receiver of televisions, make cameras focus on images, air conditioners, washing machines, vacuum cleaners being set, decrease the frost of refrigerators, program traffic lights and even make the arrangements of flowers. With this thesis, a fertilization method has been obtained by using fuzz logic modeling to determine the amounts of organic matter, phosphorus and potassium for fertilization. The amount of 20.20.0 compound fertilizer to meet nutritional needs of the soil during plantation has been determined by using fuzz logic and the land has been planted. Then, the cultivation results of classical methods and fuzzy logic are compared. It was obtained that the yield per unit of fertilizer used with fuzzy logic was higher than classical methods. The system has been modeled by using MATLAB 7.0. Keywords: Fuzzy logic, matlab, fertilization, simulation.