Geri Dön

Bulanık kümelerin veri madenciliğine uygulanması

Fuzzy sets applied to datamining

  1. Tez No: 142783
  2. Yazar: SEMRA OKÇU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GAZANFER ÜNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sistem Analizi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

bulanik kümelerin verîmadenciligine uygulanmasi ÖZET Bulanık mantık, başta uzman sistemler olmak üzere, karar destek sistemlerinin ve son zamanlarda hızla gelişen veri madenciliği uygulamalarının temel tekniği olarak kullanılır. Yeni bilgiler elde etmek için verilere ihtiyaç vardır. Bu veriler de düzenli bir şekilde toplanmalı ve saklanmalıdır. Veriler kullanılarak gizli, önceden tanımlanmamış bilgiler ortaya çıkarılabilir. Bu bilgilerin ortaya çıkabilmesi için verilerin iyi elde edilebilmesi, düzenli bir şekilde toplanması ve de yorumlanması gereklidir. Günümüzde de artık salt veri toplamak yerine, veriler ışığı altında bir takım kural tabanlı çıkarımlarla yeni bilgilerin elde edilmesi ve yorumlanması, verilerin altında yatan yapıların, ilişkilerin ve örüntülerin bulunması amaçlanmıştır. Verimadenciliğinin de önemi bu noktada ortaya çıkar. Klasik küme yaklaşımında birşey ya doğrudur(l) ya da yanlıştır(0) veya o kümeye dahildir ya da değildir. Fakat bulanık kümelerde her nesne yada her veri, kümeye bir üyelik derecesiyle bağlıdır ve bu üyelik dereceleri [0,1] arasında bir değerdir. Günlük hayatta da bulanık kavramlar (yaşlı,genç,çok,az....) sürekli kullanılmaktadır. Bu kelimelerin anlamlan da kişiden kişiye değişir. Bu yüzden verileri bulanıklığa göre sorgulamak yeni bilgileri elde etmek açısından daha verimlidir. Bu çalışmada ; Dan Rasmussen ve Ronald R. Yager' in geliştirdiği bulanık mantık kullanılarak oluşturulan Bulanık Sorgulama Aracı SummarySQL ile bulanık kurallar oluşturulmuş ve her nesnenin bu kurallardaki bulanık ifadelere üyeliği bir dereceyle belirtilmiştir. Bu şekilde elde edilen üyelik dereceleriyle bulanık sorgulamanın bir doğruluk ölçüsü bulunur ve bu doğruluk ölçüleri ışığı altında yeni bilgilerin elde edilmesi ve yorumlanması sağlanmıştır. Bu yeni dil SummarySQL, kullanıcıya bulanık ifadelerini tanımlamaya ve onlara bir değer biçmeye yarar. Buna dilsel özetleme de denir. Bu yeni dil kullanıcıya güvenilir ve doğru kısıtlamalar için sınırsız bir bulanık örüntü tanımlamalarını sağlar. Buna ek olarak SummarySQL, verimadenciliği için kullanılan bir bulanık araçtır. Bu çalışmada, SummarySQL kullanılarak bir veritabam üzerinde dilsel özetierin,bulanık kuralların, bulanık ve dereceli fonksiyonel bağlılıkların nasıl araştırıldığı gösterilmektedir. ıx

Özet (Çeviri)

APPLICATION OF FUZZY SETS ON DATAMINTNG SUMMARY Fuzzy logic is used for especially expert systems', decision support systems' and nowadays fastly growing datamining applications' basic technique. For new knowledge, data are needed. These data should be collected and stored regularly. To reveal the knowledge, data should be obtained and explained carefully. Nowadays, instead of collecting pure data, obtaining and explaining new knowledge is aimed with some rule based inferences. The importance of datamining increases in this point. In the classical set, something is either true (1) or false (0) or a member of a set or not. But in fuzzy sets, all objects or data belong to a set with a membership degree and these membership is a value in the unit interval [0,1] In daily life the fuzzy expressions like old, young, very, few... are continuously used. These words' meanings changes according to people. Examining the data according to fuzy logic will be more efficient for obtaining the new knowledge. In this study; fuzzy rules formed by the Fuzzy Query Tool called SummarySQL which Dan Rasmussen and Ronald R Yager developed by using fuzzy logic and each of the data is related to these rules with a degree of membership. By this way, the measure of validity of the fuzzy rule is found by the obtained membership degrees and by these measures, new knowledges can be explained. In this study, SummarySQL which allows the user to define and evaluate quantified fuzzy expressions, known as lingustic summaries. The new language gives the user the capability to define a broad class of fuzzy patterns for integrity constraints. The use of SummarySQL as a fuzzy tool for datamining. SummarySQL can be used to search for linguistic summaries, fuzzy rules and fuzzy functional dependencies and gradual functional dependencies.

Benzer Tezler

  1. Bulanık mantığın veri madenciliğine uygulanması

    Application of fuzzy logic on data mining

    SELAHATTİN BOSTANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ ERCENGİZ

  2. Application of mean gain ratio (MGR) model for the clustering of electrical generator failures

    Elektrik jeneratörü arızalarının kümelenmesi için ortalama kazanç oranı modeli uygulanması

    SADDAM RAHEEM SALIH AL-SAADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU

    YRD. DOÇ. DR. SHADI AL SHEHABI

  3. Parçacık sürü optimizasyonu ile yapay sinir ağlarından sınıflandırma kuralı çıkarımı

    Extracting classification rules from artificial neural networks with the particle swarm optimization algorithm

    YILMAZ DELİCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeErciyes Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR

  4. Yumuşak hesaplama yöntemlerinin geliştirilmesi ve elektriksel sürücülerdeki uygulamaları

    The improvement of soft computing methods and its applications in electric drives

    MEHMET KARAKÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERHAN AKIN

  5. Veri madenciliği ve demetleme

    Data mining and clustering

    AHMET CÜNEYD TANTUĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI