Bu çalışma, "ağırlıklı bulanık sınıflandırma sistemi" ile guguk kuşu aramasının birleşiminden oluşan ABSS ve ABSS II olarak adlandırılan yeni hibrit bulanık sınıflandırma sistemleri çözelti fazındaki sodyum aljinat/poli(etilen glikol) karışımların karışabilirlik tahmini için önermekte ve söz konusu bulanık sistemlerin tahmin etme yeteneğini incelemektedir. Test sonuçları, önerilen bulanık sistemlerin, iki farklı bulanık sisteme (Mamdani-Tip ve Sugeno-Tip) ve etkileşim parametrelerini (?, ?? and ?) kullanan geleneksel viskometrik analize kıyasla, daha yüksek doğru sınıflandırma oranı elde ettiğini göstermiştir.

This study proposes new hybrid fuzzy classification systems called ABSS and ABSS II, which combines "weighting fuzzy classification system" with cuckoo search algorithm in order to predict the miscibility of sodium alginate/poly(ethylene glycol) blends in solution phase and examines its predictive capability. The test results show that the proposed fuzzy systems get a more accurate classification rate than the two types of fuzzy systems (Mamdani-Type and Sugeno-Type) as well as traditional viscometric analysis using interaction parameters (?, ?? and ?).

Fen Bilimleri Enstitüsü, Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı